与 New Relic 集成

Last published : Oct 06, 2026
您现在可以将 NetScaler® ADM 与 New Relic 集成，以在 New Relic 控制面板中查看 WAF 和 Bot 违规的分析数据。通过此集成，您可以：
  • 在 New Relic 控制面板中合并所有其他外部数据源。
  • 在集中位置获取分析数据的可见性。
NetScaler ADM 会收集 Bot 和 WAF 事件，并根据您的选择实时或定期将其发送到 New Relic。作为管理员，您还可以在 New Relic 控制面板中查看 Bot 和 WAF 事件。
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安全

先决条件

要成功集成，您必须：
  • 获取以下格式的 New Relic 事件端点：
    https://insights-collector.newrelic.com/v1/accounts/<account_id>/events
    有关配置事件端点的更多信息，请参阅 New Relic 文档。
    有关获取帐户 ID 的更多信息，请参阅 New Relic 文档。
  • 获取 New Relic 密钥。有关更多信息，请参阅 New Relic 文档。
  • 在 NetScaler ADM 中添加密钥详细信息

在 NetScaler ADM 中添加密钥详细信息

生成令牌后，您必须在 NetScaler ADM 中添加详细信息才能与 New Relic 集成。
  1. 登录到 NetScaler ADM。
  2. 导航到 设置 > 生态系统集成。
  3. 在 订阅 页面中，单击 添加。
  4. 在 选择要订阅的功能 选项卡中，选择要导出的功能，然后单击 下一步。
    • 实时导出 - 所选违规将立即导出到 New Relic。
    • 定期导出 - 所选违规将根据您选择的持续时间导出到 New Relic。
      选择功能
  5. 在 指定导出配置 选项卡中：
    1. 端点类型 – 从列表中选择 New Relic。
    2. 端点 – 指定 New Relic 端点详细信息。端点必须采用 https://insights-collector.newrelic.com/v1/accounts/<account_id>/events 格式。
      注意
      建议出于安全原因使用 HTTPS。
    3. 身份验证令牌 – 从 New Relic 页面复制并粘贴身份验证令牌。
    4. 单击 下一步。
      创建订阅
  6. 在“订阅”页面中：
    1. 导出频率 – 从列表中选择“每日”或“每小时”。根据选择，NetScaler ADM 会将详细信息导出到 New Relic。
      注意
      仅当您在“定期导出”中选择了违规时适用。
    2. 订阅名称 – 指定您选择的名称。
    3. 选中“启用通知”复选框。
    4. 单击“提交”。
      订阅
      注意
      • 首次使用“定期导出”选项进行配置时，所选功能数据会立即推送到 New Relic。下一次导出频率将根据您的选择（每日或每小时）进行。
      • 首次使用“实时导出”选项进行配置时，一旦在 NetScaler ADM 中检测到违规，所选功能数据会立即推送到 New Relic。
配置完成。您可以在“订阅”页面中查看详细信息。
订阅页面

New Relic 仪表板

当事件导出到 New Relic 后，您可以在“指标和事件”下以以下 JSON 格式查看事件详细信息：
<subsription_name>_adm_<event name>，其中事件名称可以是 Bot、WAF 等。
在以下示例中，ADMSTAGING 是 <subscription_name>，bot 是 <event_name>。
仪表板
一旦 JSON 数据被摄取到您的 New Relic 仪表板中，作为管理员，您可以使用 NRQL (New Relic Query Language) 并通过围绕摄取的数据构建查询来创建具有分面和小部件的自定义仪表板。有关更多信息，请参阅 https://docs.newrelic.com/docs/query-your-data/nrql-new-relic-query-language/get-started/introduction-nrql-new-relics-query-language/
以下是使用 NRQL 创建的示例仪表板：
示例仪表板
要创建此仪表板，需要以下查询：
  • 小部件 1：事件表中的总唯一攻击
    SELECT count(total_attacks) from <event_name> since 30 days ago
  • 小部件 2：事件表中的唯一事务 ID
    SELECT uniqueCount(transaction_id) from <event_name> since 30 days ago
  • 小部件 3：总唯一 Bot 类型及其计数
    SELECT uniqueCount(bot_type_desc), uniques(bot_type_desc) from <event_name> since 30 days ago
  • 小部件 4：出现 Bot 违规的总唯一应用程序名称
    SELECT uniques(appname) from <event_name> since 30 days ago