Dépannage des règles cloud Pipeline Control

Ce guide vous aide à résoudre les problèmes courants liés aux règles cloud de Pipeline Control. Les règles cloud s'exécutent dans l'infrastructure de New Relic et utilisent le NRQL pour supprimer les données indésirables une fois qu'elles ont atteint les points de terminaison de New Relic.

La règle ne rejette pas les données

Syntaxe NRQL invalide

Problème: La règle contient une syntaxe NRQL non valide et ne parvient pas à traiter les données.

Symptômes:

• La règle apparaît dans l'interface, mais aucune donnée n'est rejetée
• Les métriques de rejet attendues n'apparaissent pas
• Le statut de la règle s'affiche comme inactif ou en échec

Solution:

• Validez votre syntaxe NRQL dans le générateur de requêtes en remplaçant DELETE par SELECT pour tester la logique de la requête

• Vérifiez que la requête renvoie les données attendues avant de la rétablir à DELETE

• Vérifiez les erreurs de syntaxe NRQL courantes :

  • Clause WHERE manquante ou incorrecte
  • Noms d'attributs ou types de données invalides
  • Opérateurs de comparaison incorrects

• Consultez la documentation NRQL pour obtenir des conseils sur la syntaxe

• Modifiez la règle pour corriger les erreurs de syntaxe et enregistrez.

Règle ne correspondant pas aux données attendues

Problème: La requête NRQL est syntaxiquement correcte mais ne correspond pas aux données que vous souhaitez supprimer.

Symptômes:

• La règle est active mais les métriques de rejet affichent des volumes nuls ou faibles
• Les données censées être supprimées apparaissent toujours dans New Relic
• La requête ne renvoie aucun résultat lorsqu'elle est testée avec SELECT

Solution:

• Testez votre règle avec SELECT au lieu de DELETE pour voir à quelles données elle correspond

• Vérifiez que les noms d'attributs correspondent à vos données réelles :

  • Vérifiez l'orthographe et la casse de l'attribut
  • Utilisez l'explorateur de données pour inspecter les noms réels des attributs dans votre télémétrie

• Confirmez que les types de données correspondent (comparaisons chaîne vs nombre)

• Vérifiez la plage de temps - assurez-vous que des données existent dans la fenêtre temporelle sélectionnée

• Vérifiez que la clause FROM cible le type de données correct (Log, Metric, Span, Transaction)

• Affinez vos conditions WHERE pour correspondre plus précisément à vos données

Règle déployée sur le mauvais compte

Problème: La règle est active mais traite les données dans un compte différent de celui prévu.

Symptômes:

• La règle existe dans l'interface utilisateur mais les données attendues apparaissent toujours.
• Les métriques supprimées ne s'affichent pas dans le compte que vous consultez
• Confusion concernant le compte affecté par la règle

Solution:

• Vérifiez le sélecteur de compte dans l'interface utilisateur de Pipeline Control
• N'oubliez pas que les règles cloud sont spécifiques au compte (contrairement aux règles de gateway qui s'appliquent à l'échelle de l'organisation)
• Vérifiez que vous consultez le même compte sur lequel la règle est déployée.
• Vérifiez la liste des règles dans le compte approprié pour confirmer qu'elle s'y trouve
• Si nécessaire, recréez la règle dans le compte prévu.

Problèmes de création et de modification de règles

Impossible de créer ou de modifier des règles

Problème: Vous n'avez pas l'autorisation de créer ou de modifier des règles cloud.

Symptômes:

• Les boutons Créer/modifier sont désactivés ou manquants
• Message d'erreur concernant des permissions insuffisantes
• Les modifications ne s'enregistrent pas

Solution:

• Vérifiez que vous disposez du rôle et des capacités nécessaires pour les règles cloud de Pipeline Control
• Contactez votre administrateur de compte pour obtenir les autorisations appropriées
• Consultez la documentation sur les permissions des utilisateurs pour les capacités requises
• Assurez-vous d'être sur le bon compte avec les accès appropriés

Modifications de règles non visibles

Problème: vous avez créé ou modifié une règle mais ne voyez pas les modifications dans la liste des règles.

Symptômes:

• Les modifications apportées n'apparaissent pas dans l'interface utilisateur
• La liste de règles affiche une ancienne version
• Les modifications semblent avoir disparu

Solution:

• Actualisez la page de l'interface utilisateur Pipeline Control
• Vérifiez que vous avez enregistré la règle (les modifications sont appliquées immédiatement après l'enregistrement)
• Vérifiez que la règle est activée (les règles peuvent être désactivées sans les supprimer)
• Vérifiez que vous consultez le bon compte dans le sélecteur de compte
• Les modifications se propagent en quelques secondes - si elles ne sont pas visibles après actualisation, essayez de modifier la règle à nouveau

Problèmes de monitoring et de métriques

Métriques de rejet manquantes

Problème: La règle est active mais vous ne voyez pas les métriques concernant les données rejetées.

Symptômes:

• La règle apparaît comme active dans l'interface utilisateur
• Aucune métrique de volume de rejet n'apparaît dans les dashboards
• Impossible de confirmer si la règle fonctionne

Solution:

• Attendez quelques minutes que les métriques apparaissent après le déploiement de la règle.
• Vérifiez que la règle correspond bien et rejette les données en testant avec SELECT
• Vérifiez le bon compte : les métriques de rejet apparaissent dans le même compte que la règle.
• Interrogez directement les métriques de suppression à l'aide de NRQL :

  FROM NrIntegrationError SELECT count(*) WHERE newRelicFeature = 'pipeline_control'

  Copier
• Si la règle ne correspond pas aux données, reportez-vous à Règle ne correspondant pas aux données attendues

Impact inattendu sur les coûts

Problème: Les coûts des règles cloud sont plus élevés que prévu.

Symptômes:

• Nombre élevé de BSE (milliards d'événements scannés)
• Les coûts ne correspondent pas aux volumes de rejet attendus
• Préoccupation concernant l'efficacité de la mesure

Solution:

• Vérifiez la clause WHERE de votre règle : des conditions plus larges analysent plus d'événements

• Envisagez d'utiliser des conditions plus sélectives pour réduire les BSE scannés

• Rappelez-vous que les BSE représentent généralement une fraction du coût bien inférieure à celle des Go rejetés

• Pour les sources de données à volume élevé, envisagez plutôt d'utiliser des règles de gateway, qui :

  • Traiter les données avant qu'elles n'atteignent New Relic
  • Facturation basée sur le volume entrant, indépendamment des rejets
  • Peut être plus rentable pour le filtrage à grande échelle

• Consultez la documentation sur les coûts pour plus de détails sur les modèles de mesure

Problèmes de comportement des données

Des données apparaissent toujours après le déploiement de la règle

Problème: Une règle de suppression a été déployée mais les données apparaissent toujours dans New Relic.

Symptômes:

• A créé une règle DELETE ciblant des données spécifiques
• La règle apparaît comme active
• Les données attendues apparaissent toujours dans les dashboards et les requêtes

Solution:

• Vérifiez que la règle utilise DELETE et pas seulement SELECT

• Vérifiez que la règle est activée (les règles désactivées ne traitent pas de données)

• Testez la règle avec SELECT pour confirmer qu'elle correspond aux données attendues

• Vérifiez que les conditions WHERE de la règle correspondent bien à vos données

• N'oubliez pas que les règles cloud n'affectent que les nouvelles données arrivant après le déploiement

  • Les données historiques déjà présentes dans NRDB ne sont pas affectées
  • Les données envoyées avant l'activation de la règle seront conservées

• Les règles s'activent dans les secondes suivant l'enregistrement - si des données continuent d'apparaître, la règle ne correspond peut-être pas correctement.

• Vérifiez que vous consultez des données récentes, et non des données antérieures au déploiement de la règle.

• Vérifiez le bon compte sur lequel la règle est déployée.

Règle rejetant trop de données

Problème: La règle rejette plus de données que prévu.

Symptômes:

• Des données attendues sont manquantes dans New Relic
• Les métriques de rejet affichent des volumes plus élevés que prévu
• Données manquantes dans les dashboards ou les alertes

Solution:

• Examinez attentivement la clause WHERE de la règle

• Testez la règle avec SELECT pour voir exactement à quoi elle correspond

• Recherchez des conditions trop larges :

  • L'utilisation de LIKE '%value%' peut correspondre à plus d'éléments que prévu.
  • Conditions manquantes pour restreindre le périmètre
  • Logique booléenne incorrecte (AND vs OR)

• Modifier la règle pour ajouter des conditions plus spécifiques

• Envisagez de créer plusieurs règles spécifiques au lieu d'une seule règle large

• Monitorez les métriques de rejet après les modifications pour vérifier le bon fonctionnement.

Prochaines étapes

Si vous rencontrez toujours des problèmes après avoir suivi ce guide de dépannage :

• Consultez la documentation sur les règles cloud pour vérifier la configuration de vos règles
• Consultez la documentation NRQL pour obtenir des conseils sur la syntaxe des requêtes
• Utilisez le générateur de requêtes pour tester les versions SELECT de vos règles avant le déploiement.
• Consultez la documentation sur les coûts pour comprendre la mesure des règles cloud
• Contactez le support New Relic avec la définition de votre règle et les informations de votre compte