ADC03 不完全な観測性
可観測性は、applicationsとインフラストラクチャの健全性、パフォーマンス、使用状況を可視化する、最新のapplication配信の重要な側面です。 ただし、ログ記録、監視、またはアラートのメカニズムが不十分なために観測性が不完全であると、問題の検出が遅れたり、中断が長引いたり、applicationのパフォーマンスに関する洞察が不足したりする可能性があります。
この可視性の欠如は、リアルタイムの洞察が不可欠な AI 駆動型applicationsなどの複雑な環境では特に問題になります。 以下では、不完全な可観測性がapplication配信の主要領域に与える影響を検討し、これらの課題を克服するためのベスト プラクティスについて説明します。
不完全な可観測性の結果
パフォーマンスへの影響
不完全な可観測性は、問題を積極的に検出して解決する能力を低下させ、applicationのパフォーマンスに直接影響します。 レイテンシ、応答時間、リソース使用率などのシステム メトリックを適切に可視化しないと、パフォーマンスのボトルネックを正確に特定したり、速度低下の根本原因を特定したりすることが困難になります。 たとえば、監視が不十分だと、CPU またはメモリのスパイクの検出が遅れ、applicationの応答性が低下する可能性があります。 リアルタイムのパフォーマンス監視により、チームはこれらのメトリックを追跡し、情報に基づいた意思決定を行うことができますが、これがないと、applicationの応答時間が長くなり、待ち時間が長くなり、最終的にはユーザー エクスペリエンスに影響する可能性があります。
可用性への影響
可用性は、不完全な可観測性の影響を受けるもう 1 つの重要な領域です。 監視および警告メカニズムが不十分なシステムでは、停止やその他の重大な問題をすぐに検出できず、ダウンタイムが長引く可能性があります。 問題が気付かれなかったり解決されなかったりすると、サービスが中断され、ユーザーがapplicationに確実にアクセスできなくなる可能性があります。
重要なapplicationの停止によっても、回答者の 32% が 1 時間あたり 50 万ドル以上のコストが発生しています。 対照的に、フルスタックの可観測性を備えた企業では、停止コストの中央値が 37% 低かったと報告されています ( New Relic )。
分散システムの場合、不完全な可観測性により、1 つのコンポーネントの問題がシステム全体に連鎖反応を引き起こし、連鎖的な障害が発生する可能性があります。 包括的な観測性がなければ、これらのタイプの障害は、可用性に重大な影響を与えるまで検出されない可能性があります。
スケーラビリティへの影響
不完全な可観測性は、リソースの使用パターンを理解し、需要を正確に予測する能力を制限するため、スケーラビリティも妨げます。 変動するワークロードを持つ AIapplicationsなど、トラフィックが変動するapplicationsの場合、インフラストラクチャを効果的に拡張するには、トラフィック パターンとリソース要件に関するリアルタイムの分析情報が不可欠です。 これらの洞察がなければ、組織はリソースを不足または過剰にプロビジョニングし、非効率的なスケーリングとコストの増加につながる可能性があります。 効果的な可観測性は、使用傾向を明確に把握し、リアルタイムの需要に基づいて自動スケーリングを可能にすることで、スケーラビリティをサポートします。
業務効率への影響
可観測性が欠如していると、トラブルシューティングと問題解決に必要な時間と労力が増加し、運用効率が低下します。 ログ記録と監視が不完全な場合、IT チームは問題を迅速に特定して対処する代わりに、手動で調査するために何時間も何日も費やす必要がある場合があります。 これにより、ダウンタイムが増加するだけでなく、他の重要なタスクからリソースが転用されることになります。 IT プロフェッショナルの 60% は、断片化された監視ツールによって、現在の運用状況の統一されたビューを維持する能力が妨げられていると述べています ( CDInsights )。
さらに、不完全な可観測性により、パフォーマンス データに基づいてapplicationsとインフラストラクチャを最適化する能力が制限され、組織が効率的かつコスト効率よく運用する能力が低下します。
不完全な可観測性を軽減するためのベスト プラクティス
不完全な可観測性に関連する課題を軽減するために、組織は包括的な監視、ログ記録、アラート ソリューションを実装し、標準化された可観測性データ収集のために OpenTelemetry などのツールを活用する必要があります。 これらのソリューションは、最適なパフォーマンス、可用性、スケーラビリティを確保するために必要な可視性を提供します。
強化された監視とログ記録
完全な可観測性を実現するには、強化された監視およびログ記録のプラクティスを実装することが不可欠です。 Datadog や Prometheus などの包括的な監視ツールは、システム メトリック、applicationのパフォーマンス、リソースの使用状況に関するリアルタイムの分析情報を提供します。 すべての重要なコンポーネントの詳細なログを設定することで、チームはイベントとトランザクションの完全な記録を確保できます。 このデータはトラブルシューティングに非常に役立ち、チームが問題を迅速に特定して対処し、全体的な運用効率を向上させることができます。
OpenTelemetry による標準化された可観測性
OpenTelemetryを使用すると、組織は複数の環境にわたって観測可能性データを標準化し、一貫したデータ収集と分析を保証できます。 OpenTelemetry は、トレース、メトリック、ログを収集するための統一されたアプローチを提供し、これにより可観測性が簡素化され、より正確なシステム間の比較が可能になります。 この標準化は、包括的な観測可能性のためにデータ収集の一貫性が重要となるマルチクラウド環境やハイブリッド環境で特に役立ちます。 OpenTelemetry を導入することで、組織はapplicationsの全体像を把握し、分散システム全体の問題を特定してパフォーマンスを向上させることができます。
動的なアラートと自動応答
効果的な可観測性には、事前に定義されたしきい値と条件に基づいて潜在的な問題をチームに通知する動的なアラートメカニズムが必要です。 動的アラート ツールは、異常が検出されると自動的にアラートをトリガーし、ユーザーに影響が及ぶ前にチームが迅速に問題に対応できるようにします。 さらに、自動応答をアラート メカニズムと統合すると、トラフィックの急増時にリソースをスケーリングしたり、サーバー障害に応じてトラフィックを再ルーティングしたりするなど、システムが自動的に修正アクションを実行できるようになります。 これらの自動応答により、手動介入への依存が減り、可用性とパフォーマンスが向上します。
結論
application配信における不完全な可観測性は、パフォーマンスの低下、可用性の低下、スケーラビリティの制限、運用の非効率性につながる可能性があります。 包括的な監視とログ記録を実装し、OpenTelemetry による標準化された可観測性を採用し、自動応答による動的アラートを利用することで、組織はこれらの課題を克服できます。
今日のデジタル環境の要求を満たす、高性能で回復力があり、スケーラブルなapplicationsを維持するには、可観測性の強化が不可欠です。 完全な可観測性を重視することで、ユーザー エクスペリエンスが向上するだけでなく、効率的なデータ駆動型の運用がサポートされ、組織は長期的な成功に向けて前進できます。
