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New Relic > 实例探究 > 降低成本和改进监控:智能增长解决方案 (IGS) 案例研究
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Cost Reduction and Improved Monitoring: A Case Study on Intelligent Growth Solutions (IGS)

技术
  • 应用基础设施与中间件 - 事件驱动型应用
  • 传感器 - 温度传感器
适用行业
  • 水泥
  • 建筑与基础设施
适用功能
  • 产品研发
用例
  • 行为与情绪追踪
  • 泄漏与洪水监测
服务
  • 系统集成
挑战
Intelligence Growth Solutions (IGS) 是一家通过自动化生长塔种植营养食品的公司,在维持系统可靠性方面面临着重大挑战。他们产品的性质要求高度可靠性,因为任何中断都可能导致农作物死亡。作为一个小型组织,他们需要深入了解系统的可靠性,特别是当他们扩展和处理大量数据时。最初,他们使用 Application Insights 作为 Microsoft Azure 的一部分,但由于大量使用 Kubernetes,因此它无法与他们收集的数据量很好地集成。他们考虑了开源解决方案,但团队中只有三个人,管理该解决方案将变成一项全职工作。他们需要一个符合开放标准、允许通过日志记录和跟踪进行监控并且是 Kubernetes 原生的 SaaS 解决方案。
关于客户
智能生长解决方案 (IGS) 是一家小型组织,通过自动化生长塔种植营养美味的食物。他们严重依赖技术和数据来确保系统的可靠性,因为任何中断都可能导致农作物死亡。当他们扩大规模并处理更大量的数据时,他们需要深入了解系统的可靠性,同时控制成本。他们大量使用 Kubernetes,最初使用 Application Insights 作为 Microsoft Azure 的一部分,但发现它与他们收集的数据量没有很好地集成。
解决方案
IGS 选择了软件分析公司 New Relic 作为他们的解决方案。 New Relic 采用 OpenTelemetry 等开源技术以及与 Prometheus 的集成,使其非常适合 IGS。检测阶段很简单,只需将 APM 代理添加到容器中即可完成大约 90% 的工作。对于更专业的库,添加了一些自定义工具,但几乎不需要任何时间。 New Relic 还使用标准方法来收集给定语言的日志,这使得该过程更加顺利。 IGS 还利用 New Relic 丰富的 API 和 Terraform 提供程序来自动创建仪表板、工作负载视图以及给定环境的自定义或警报。这使他们能够将这些警报作为代码审查的一部分,从而在软件工程和站点上创建标准化的工作流程。
运营影响
  • The adoption of New Relic has had a significant impact on IGS's operations. They have been able to do proactive monitoring, preventing issues before they occur. They can now identify performance degradation or an increase in errors that might highlight some underlying instability. Monitoring at scale has become a non-issue, allowing them to focus on areas that deliver value to their customers and development team. The rich New Relic integration ecosystem has also enabled them to streamline their production route. They can now tie a log to a single trace and see it all together into a single view, minimizing additional cognitive load. They've also customized their alerts to improve productivity, and the use of Terraform for automation has standardized their workflow across both software engineering and the site.
数量效益
  • IGS achieved a 58% reduction in spend with New Relic.
  • The mean time to recovery (MTTR) has gone down by 80%.
  • The time it takes for a feature to move from the first line of code through to customer availability reduced from an average of 22 days to 4 days.

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