OpenTelemetry による分散トレーシング入門 ​

最近のシステムは複数のサービスが連携して動作することが多くなっています。このような分散システムで問題が発生した時、どのサービスで何が起こったのかを調べるのは大変です。OpenTelemetry を使った分散トレーシングの基本的な考え方を学んでみましょう。

OpenTelemetry とは？ ​

OpenTelemetry は、アプリケーションの動作を監視するためのオープンソースツールです。システムがどのように動作しているかを「見える化」することができます。

主な機能 ​

OpenTelemetry では主に3つの情報を収集できます：

  • トレース: リクエストがどのような経路を辿ったかを記録
  • メトリクス: システムの性能データ（CPU使用率、メモリ使用量など）
  • ログ: システムの詳細な動作記録

分散トレーシングとは？ ​

分散トレーシングは、一つのリクエストが複数のサービスを通る時の流れを追跡する仕組みです。

従来の問題 ​

複数のサービスが連携するシステムでは：

  • どのサービスが遅いのかわからない
  • エラーがどこで発生したのかわからない
  • 全体の処理時間の内訳がわからない

分散トレーシングで解決 ​

分散トレーシングを使うと：

  • リクエストの流れが見える
  • 各サービスの処理時間がわかる
  • 問題が発生した場所を特定できる

基本的な仕組み ​

トレースとスパン ​

トレース: 一つのリクエスト全体の処理の流れ
スパン: トレース内の個別の処理単位

例えば、ユーザーが商品を注文する場合：

トレース: 商品注文処理
├── スパン: ユーザー認証
├── スパン: 商品情報取得
├── スパン: 在庫確認
└── スパン: 注文登録

トレースID ​

各トレースには一意のIDが付けられ、関連するすべてのスパンがこのIDで紐づけられます。これにより、複数のサービスにまたがる処理を一つの流れとして追跡できます。

簡単な実装例 ​

OpenTelemetry を使った基本的な実装を見てみましょう。

Python での基本設定 ​

python
# 基本的な設定例
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider

# トレーサーの初期化
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# スパンの作成例
def process_order(order_id):
    with tracer.start_as_current_span("process_order") as span:
        span.set_attribute("order.id", order_id)
        # 実際の処理
        result = do_something(order_id)
        return result

導入のメリット ​

1. 問題の特定が早くなる ​

システムの問題が発生した時、どこで何が起こったのかをすぐに特定できます。

2. 性能の問題がわかる ​

どの処理に時間がかかっているのかが視覚的にわかるため、改善すべき箇所を見つけやすくなります。

3. システムの理解が深まる ​

実際のリクエストの流れを見ることで、システム全体の動作を理解しやすくなります。

導入時の注意点 ​

パフォーマンスへの影響 ​

トレーシングはシステムに多少の負荷をかけます：

  • すべてのリクエストを追跡すると重くなる
  • 本番環境では適切なサンプリング率を設定する
  • 重要な処理のみを追跡対象にする

データ量の管理 ​

大量のトレースデータが生成されるため：

  • ストレージ容量の計画が必要
  • 古いデータの削除ポリシーを決める
  • コストを考慮した運用が重要

実際の活用例 ​

Webアプリケーションでの利用 ​

ECサイトの注文処理を例にすると：

  1. ユーザーが商品をカートに追加
  2. 在庫確認サービスで在庫をチェック
  3. 決済サービスで支払い処理
  4. 配送サービスで配送手配

このような一連の流れを一つのトレースで追跡することで、どの段階で問題が起きているかすぐにわかります。

マイクロサービスでの利用 ​

複数の小さなサービスが連携するシステムでは：

  • サービス間の依存関係が見える
  • ボトルネックになっているサービスがわかる
  • 全体的な処理フローが把握できる

ツールとの連携 ​

Jaeger ​

OpenTelemetry のデータを可視化するツールの一つです。Web画面でトレースの流れを見ることができます。

Zipkin ​

もう一つの可視化ツールで、Jaeger と同様にトレースデータを見やすく表示してくれます。

まとめ ​

分散トレーシングは、複数のサービスが連携するシステムでの問題解決に非常に有効なツールです。

重要なポイント

  • 複数サービス間でのリクエストの流れが見える
  • 問題の特定と性能改善に役立つ
  • 導入時はパフォーマンスとコストを考慮する
  • 適切なツールを選んで可視化する

次のステップ ​

基本的な概念を理解したら：

  1. 小さなテストアプリケーションで実際に試してみる
  2. 可視化ツール（Jaeger や Zipkin）を使ってトレースを確認する
  3. 実際のプロジェクトでの導入を検討する

分散トレーシングは最初は複雑に感じるかもしれませんが、一度使ってみるとその便利さがわかります。まずは小さく始めて、徐々に活用範囲を広げていきましょう。