Observability ​

システムの監視や可視化技術について、概要とメリットを分かりやすく整理しています。分散トレーシング、メトリクス監視、ログ管理などの技術を体系的にまとめています。

最新記事 ​

OpenTelemetry による分散トレーシング実装 ​

2024年12月公開

マイクロサービスにおける分散トレーシングについて、OpenTelemetry の概要と実装方法をまとめています。

監視ツール比較 - Zabbix、Datadog、New Relic ​

2024年12月公開

人気の監視ツールについて、それぞれの特徴や機能を整理して比較しています。

対象技術分野 ​

分散トレーシング ​

• OpenTelemetry による分散トレーシング実装
• Coming soon: Jaeger と Zipkin の機能比較
• Coming soon: マイクロサービスでのトレーシング設計パターン

メトリクス監視 ​

• 監視ツール比較 - Zabbix、Datadog、New Relic
• Coming soon: Prometheus による監視システムの概要
• Coming soon: Grafana によるダッシュボード設計
• Coming soon: SLI/SLO の概念と活用方法

ログ管理 ​

• Coming soon: ELK Stack によるログ基盤の特徴
• Coming soon: 大量ログの効率的な処理手法
• Coming soon: 構造化ログの概念とメリット

パフォーマンス監視 ​

• Coming soon: APM ツールの機能比較
• Coming soon: ボトルネック特定の手法
• Coming soon: ユーザー体験監視の概要

アラート設計 ​

• Coming soon: 効果的なアラート設計の原則
• Coming soon: アラート疲れ防止の手法
• Coming soon: 自動対応システムの概要

主要ツール・技術概要 ​

Observability の技術体系 ​

3つの主要領域 ​

Metrics（メトリクス）

• システム状態の数値的測定
• 時系列データによる傾向分析
• しきい値ベースのアラート

Logs（ログ）

• システムイベントの詳細記録
• 問題発生時のコンテキスト提供
• 全文検索とフィルタリング機能

Traces（トレース）

• リクエストフローの可視化
• サービス間依存関係の把握
• パフォーマンスボトルネックの特定

実装レベルの整理 ​

レベル 1: 基本監視

• リソース使用量監視（CPU、メモリ等）
• サービス死活監視
• 基本的なエラー率監視

レベル 2: アプリケーション監視

• ビジネスメトリクスの監視
• 構造化ログの活用
• 基本的な分散トレーシング

レベル 3: 高度な可観測性

• エンドツーエンドなリクエスト追跡
• SLA/SLO による品質管理
• 異常検知と自動対応

設計における考慮事項 ​

スケーラビリティ

• メトリクス数の制御とサンプリング
• ログ量に応じたストレージ設計
• 分散環境での効率的なデータ収集

運用効率性

• ノイズを排除したアラート設計
• 実行可能なインサイトの提供
• 障害対応の自動化

開発者体験

• デバッグに有用な情報出力
• 直感的なダッシュボード設計
• 開発環境での監視可能性

技術選択の指針 ​

システムパフォーマンス監視 ​

レスポンス時間の測定

• パーセンタイル値による性能評価
• 依存サービスの影響度分析
• キャッシュ効果の定量化

リソース使用量の追跡

• インフラリソースの使用傾向
• データベースパフォーマンス監視
• ネットワーク性能の分析

信頼性向上のための監視 ​

障害の予防・早期発見

• 異常検知アルゴリズムの活用
• カスケード障害の防止
• サービス品質劣化の検出

復旧時間の最短化

• 根本原因分析の効率化
• 影響範囲の迅速な特定
• ロールバック判断材料の提供

現代の監視技術トレンド ​

統合監視プラットフォーム
メトリクス、ログ、トレースの統合的な可視化

AI/ML による異常検知
機械学習を活用した自動的な異常パターン検出

オブザーバビリティ自動化
監視設定の自動化とセルフヒーリングシステム

クラウドネイティブ監視
コンテナ・マイクロサービス環境に特化した監視手法

他の技術分野: AWS | AI/ML | DevOps