F5は、セキュリティやアプリケーションパフォーマンスのリスクに煩わされることなく、お客さまが顧客満足度の向上と事業の成長に注力できる、より良いデジタル世界を思い描いています。その実現の鍵となるのがテレメトリです。
今日、これまで以上に、アプリケーションとAPIはデジタル企業にとって最も重要な資産となっています。これらのアプリケーションのセキュリティ、パフォーマンス、価値を最適化するには、アプリケーションだけでなく、それを支えるサービスやインフラストラクチャにも計測機能を組み込み、アクションの判断材料となる有意義なテレメトリを生成する必要があります。現在、多くの組織がすでにテレメトリを活用し、自社環境の問題を検出しています。さらに、障害の発生を予測するため、オブザーバビリティと自動化のソリューションに投資する組織も増えています。こうした取り組みの最終的な目標は、適切なテレメトリ、インサイト、自動化を見極め、ほとんどの種類の障害を未然に防ぐことです。
実際、堅牢なテレメトリは、アプリケーションの健全性と安全性を支える基盤です。テレメトリを効果的に活用し、実行可能なインサイトへと変換するには、複数のシステムやアプリケーションにまたがる大量のデータを収集・転送するための共通の仕組みが必要です。一貫したテレメトリ標準を採用することで、ベンダーや製品ごとに互換性のない形式で生成された異種データを統合する際の課題を解消できます。
このたび、既存のOpenTelemetry Protocol（OTLP）と比べて圧縮率を約100%向上させる新しいテレメトリプロトコルを発表します。これにより、高度なテレメトリシステムを導入している、または導入を検討している組織は、コストを大幅に削減し、パフォーマンスを向上できます。新しいOTel Arrow Protocolは、Cloud Native Computing FoundationのオープンソースプロジェクトであるOpenTelemetryに対する継続的な支援の一環です。OpenTelemetryは、テレメトリデータの収集およびエクスポート方法に標準化された形式を提供します。この新しいプロトコルが、データ処理そのものを高速化する、さらに大幅な最適化への道を開くことを期待しています。
F5のDistinguished EngineerであるLaurent Quérelが主導し、デジタルワークフロー分野の大手企業ServiceNowとの「パートナーシップ」により開発された新しいOTel Arrow Protocolは、データワークロードにもよりますが、OTLPの圧縮率を平均で2倍に高めます。これにより、ネットワーク帯域幅と関連するネットワークコストを約半分に削減できます。F5製品のようにメトリクスが多変量である場合、状況によっては、実測される圧縮率がさらに高くなることもあります（下図を参照）。
この新たに設計されたプロトコルが登場した背景には、デバイスやセンサーの普及、データ駆動型およびAI駆動型テクノロジーへの依存の高まり、さらにモノリシックなアプリケーション展開からコンテナやサーバーレス関数など、より細分化された形態への移行により、組織が生成するテレメトリ量が急増していることがあります。同時に、テレメトリデータはデータセンター、複数のクラウド、エッジにまたがり、ますます分散しています。こうした動向が重なることで、インターネット経由でテレメトリを転送する方法の最適化が一層急務となっています。
テレメトリは、F5のアダプティブアプリのビジョンを実現する鍵
OTel Arrow Protocolは、テレメトリデータ処理の将来的な強化に向けた基盤となるだけでなく、F5が掲げるアダプティブアプリのビジョンに不可欠な要素でもあります。F5は、お客さまがセキュリティ脅威を迅速に検知して無力化し、アプリケーションのパフォーマンスとレジリエンスを向上させ、新しいアプリの導入を迅速化するとともに、オンプレミス、パブリッククラウド、エッジの各環境にわたるポリシーを容易に統合できる未来の実現に取り組んでいます。最終的な目標は、自動化と機械学習の手法を活用して膨大なリアルタイムテレメトリデータをお客さまにとって実用的なインサイトへと効率的に変換し、異なるアプリケーション環境にまたがるアプリ運用のコストと複雑さを軽減することです。
セキュリティとアプリケーションパフォーマンスのリスクに先手を打つには、アプリケーションポートフォリオ全体を可視化する必要があります。また、リスクが潜在的な問題に発展する前に迅速に特定できるよう支援する、自動化された予測分析も必要です。予測分析を自動化するには、大量のデータを使用して機械学習モデルをトレーニングし、改良することで、テレメトリを経時的により高い精度で分析できるようにする必要があります。テレメトリの転送、処理、保存、クエリの方法を改善するオープンソースへの貢献は、予測分析をよりシンプルかつ低コストにするうえで重要です。
大規模な予測分析の実行
お客さまによるアダプティブアプリの実現に向けて、OpenTelemetryオブザーバビリティフレームワークを、F5 BIG-IP、F5 NGINX、F5 Distributed Cloud Servicesに導入してきました。こうした投資により、AI機能と継続的に改善される機械学習モデルを活用しながら、大規模なデータ分析をより効果的に実行できる体制を整えています。
堅牢なデータインフラストラクチャを基盤として、特定のF5製品内にとどまらず、アプリケーションポートフォリオ全体にわたってアプリとAPIの健全性およびパフォーマンスを包括的に把握できる環境の実現に取り組んでいます。これにより、新たなリスクを迅速に特定して無力化するために必要なセキュリティとアプリパフォーマンスに関するインサイトを、組織に先回りして速やかに提供できるようになります。
リアルタイムテレメトリが鍵となります。F5が業界をリードできるのは、F5のテクノロジーが数千社のお客さまのデータパス上に存在するためです。F5のテクノロジーは、Fortune 500企業の85%と、世界のアプリケーションの約半数を支えています。F5は、膨大なデータから得られる知見によってリスクを即座に可視化し、新たな脅威の発生時に組織を迅速に保護する自動化ソリューションの構築に役立てています。今後もテレメトリを実用的なインサイトへと変換していくことで、組織はリスク管理に費やす時間を減らし、業務効率の向上とカスタマーエクスペリエンスの強化につながるデジタルイノベーションの開発に、より多くの時間を充てられるようになります。
F5が掲げるアダプティブアプリのビジョンは、その根幹において、さまざまなソースから得られる膨大なテレメトリを効率的に分析できることにかかっています。F5はOpenTelemetryへの継続的な貢献を通じて、このビジョンの実現に必要なデータの集約と分析の最適化を支援しています。
F5が最近行ったテレメトリプロトコルへの貢献について詳しくは、ニュースリリースをご覧ください。また、Apache Arrowブログのパート1とパート2の記事もご覧ください。
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