Aperçu
Nous travaillons toujours sur cette fonctionnalité, mais nous aimerions que vous l'essayiez !
Cette fonctionnalité est actuellement fournie dans le cadre d'un programme d'aperçu conformément à nos politiques de pré-sortie.
Les modèles offrent un workflow préconfiguré pour les scénarios courants : envoi de rapports à Slack, restauration d’un déploiement, redimensionnement d’instances EC2, etc. Déployez-le en quelques minutes, puis personnalisez-le pour qu'il corresponde au processus de votre équipe.
Pourquoi utiliser des modèles ?
- Démarrez plus rapidement: déployez des automatisations fonctionnelles en quelques minutes.
- Adoptez les bonnes pratiques: utilisez des modèles éprouvés et une gestion des erreurs efficace.
- Apprenez par l'exemple: découvrez comment les actions s'enchaînent et comment les données circulent.
- Réduisez les erreurs: Commencez par une configuration testée
Avant de commencer
La plupart des modèles nécessitent des identifiants et une intégration :
- Modèles AWS: Identifiants AWS avec autorisations (EC2, API Gateway, système Manager ou SQS).
- Notification Slack: Application Slack avec bot jeton et accès au canal.
- Tous les modèles: compte New Relic et GUID de l'entité (identifiant unique pour les ressources du moniteur).
Conseil
Vous n'avez pas encore d'identifiants ? Commencez par parcourir les modèles. Configurez les identifiants avant le déploiement.
déployer un modèle
Trouvez le bon modèle
Parcourez la bibliothèque de modèles ci-dessous. Chacune indique sa fonction, quand l'utiliser, les prérequis et son mode de fonctionnement.
déployer et configurer
Accédez à one.newrelic.com > All Capabilities > Workflow Automation
Sélectionnez Use a Template
Choisissez votre modèle
Remplissez les entrées (identifiants, GUID de l'entité, requête, canaux)
Sélectionnez Deploy
Votre workflow est maintenant actif.
Tester et vérifier
Tester avant la mise en production :
Déclencher manuellement (voir Démarrer les workflows à la demande)
Exécution du moniteur dans l'historique d'exécution
Vérifier les résultats (messages Slack, modifications AWS, logs)
Vérifier les erreurs, ajuster la configuration
Important
Effectuez d'abord les tests en environnement hors production. Certains modèles modifient l'infrastructure. Valider avant utilisation en production.
Personnalisez votre modèle
Modifier le workflow après déploiement :
- Ajouter une logique conditionnelle: ignorer les étapes en fonction des conditions
- Modèles de chaînes: Utiliser les sorties comme entrées pour d'autres workflows
- Personnaliser les notifications: modifier les formats, les destinataires et les canaux
- Ajouter des actions personnalisées: Inclure requests HTTP ou des transformations de données
Consultez la section « Créer votre propre workflow » pour plus de détails.
Modèles de dépannage
Si votre workflow échoue ou ne se comporte pas comme prévu :
Consultez l'historique d'exécution: accédez à Workflow Automation > [Votre workflow] > Run History pour afficher les logs d'exécution et le message d'erreur.
Consultez les problèmes courants: voir la section « Automatisation du workflow de dépannage » pour trouver des solutions.
- Erreurs d'identification et d'autorisation AWS
- Problèmes d'intégration Slack
- Problèmes liés aux GUID d'entité
- échecs des requêtes NRQL
- délai d'expiration du workflow
- dépannage spécifique au modèle
Important
Testez les modèles en toute sécurité: testez toujours d'abord dans un environnement hors production. Les modèles modifiant l'infrastructure (EC2, API Gateway) peuvent avoir un impact sur la disponibilité s'ils sont mal configurés.
modèles d'automatisation des workflows
Prochaines étapes
Exécuter et gérer
- Démarrer et planifier des workflows: déclenchement manuel ou planification automatique
- Gestion des workflows: Modifier, dupliquer ou supprimer des workflows
Créez un modèle personnalisé
- Créez votre propre workflow: construisez-le à partir de zéro avec une logique personnalisée
- bonnes pratiques: Patterns pour des automatisations fiables et prêtes pour la production
Échelle
- API d'automatisation des workflows: Intégration avec CI/CD (intégration et livraison continue) ou infrastructure-as-code
- Limites du workflow: délais d’attente, limites de débit, contraintes