ソフトウェアシステムが複雑化するにつれて、マイクロサービスは、スケーラブルで、レジリエントで、維持しやすいアプリケーションを構築するための最適な方法となっています。しかし、その柔軟性と共に、トラッキングが難しくなります。 観察性は、従来のモニタリングを超えて、外部出力に基づいて複雑なシステムの内部状態に深い洞察を提供します。モニタリングは何かが間違っているときを示しますが、観察性は、ユーザーが問題に気づく前に、それがなぜ間違っているのかを理解するのに役立ちます。 観察力の3つの柱 1. Metrics: Quantitative System Behaviour メトリクスは、通常、軽量で高度に構造化されたデータポイントで、チームがトレンドや異常を検出することを可能にします。 Key Metrics Types: システムメトリクス:CPU、メモリ、ディスク使用量、ネットワークパスポート アプリケーションメトリクス:リクエスト率、エラー率、および応答時間 ビジネス指標:ユーザー関与、変換率、取引量 Custom metrics: Domain-specific indicators relevant to your particular services. 特定のサービスに関連するドメイン特定の指標 Advantages of Metrics: 収集と貯蔵のための低いオーバーヘッド 統計的方法で簡単に集計および分析 既知の失敗条件について警告するのに最適です。 ダッシュボードとリアルタイムの視覚化に最適 効果的なメトリックの実装には、正常な行動の基準を確立し、警告のための適切な限界を設定することを含みます.The RED method (Rate, Errors, Duration) and the USE method (Usilization, Saturation, Errors) provide frameworks for which metrics to prioritize. 2. Logs: Detailed Event Records ログは、アプリケーションおよびインフラストラクチャのコンポーネント内で発生する異なるイベントを表し、特定のアクション、エラー、または状態の変更に関する文脈豊富な情報を提供します。 ベスト・プラクティス: Best Practice: 一貫した形式で構造化されたログ化を実装する(JSONは人気) 文脈情報(サービス名、バージョン、環境)を含む Correlation ID を追加して、サービス間のリクエストを追跡 適切なログレベル(DEBUG、INFO、WARN、ERROR)を適用する ロゴローテーションと保存ポリシーの実践 管理課題: 分散型システムにおける高容量 ストレージコストとパフォーマンス影響 騒音データで正しい信号を見つける パフォーマンスとバランスをとる言葉 現代のログ管理ソリューションは、すべてのサービスからログを集中させ、システム全体で検索、フィルタリング、分析を可能にします。 3. Traces: Request Journeys Distributed tracing は、リクエストがマイクロサービスを通じて拡散するにつれてリクエストを追跡し、リクエストのライフサイクルの包括的な視点を作成します. Each trace consists of spans — individual operations within services — that form a hierarchical representation of the request's path. Tracing Components: Trace ID: End-to-end リクエストのユニークな識別子 スペース: Individual operations within a trace Span コンテキスト:サービスの境界を越えた範囲を伴うメタデータ 注記/タグ: spans に付属する追加情報 Tracing Benefits: 複雑なアーキテクチャにおけるリクエストフローの視覚化 Pinpoint performance bottlenecks and latency issues(ピンポイントパフォーマンスボトルネックと遅延問題) サービス依存と相互作用パターンの理解 Debug Complex Distributed Transactions (デバッグ) 効果的なトラッキングには、通常、タイミングデータを自動的にキャプチャし、サービス間のトラックコンテキストを拡散するライブラリを介して、すべてのサービスで道具化が必要です。 実施戦略とツール Service Mesh Istio、Linkerd、Consulなどのサービスメッシュは、ネットワークレベルでのサービス対サービス通信をキャプチャすることで、ボックス外の観測性を提供します。 Key Features: Automatic metrics collection: Request volumes, latencies, and error rates (リクエストボリューム、遅延、およびエラーレート) Distributed tracing integration: Spread of trace headers (トレースヘッダーの拡散) トラフィックビジュアル化: Service dependency maps Advanced Traffic Management: Circuit Breaking, Retries, and Traffic Splitting トランスポート サービスメッシュは、サービス自体にコード変更なしにサイドカープロキシとして展開することができるKubernetes環境において特に有用です。 Open Telemetry: The Unified Standard オープン・テレメトリーは、機器のための業界標準として現れ、テレメトリーデータの収集と輸出のベンダー中立の方法を提供しています。 Components: API: テレメトリーデータの生成方法を定義する SDK: Configuration Options で API を実装する Collector: Receives, Processes, and Exports Telemetry Data (コレクター:テレメトリーデータを受信、処理、および輸出) エクスポート:データをさまざまなバックエンドに送信 オープン・テレメトリーを採用することで、企業はベンダーのロックインを回避し、必要に応じて異なる観測バックエンド間を切り替えることができます。 Monitoring Platforms 観測可能なデータの保存、分析、および視覚化のためのさまざまなソリューションが存在します。 Popular Combinations: Prometheus + Grafana:オープンソースメトリックモニタリングと視覚化 ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana):ログ集計と分析 Jaeger/Zipkin:オープンソース分散トラッキング 商用プラットフォーム:Datadog、New Relic、Dynatrace、Honeycomb 多くの組織はツールの組み合わせを採用していますが、統一された観測可能なプラットフォームは、メトリクス、ログ、およびトラック間で関連付けられる能力のために引き寄せを得ています。 マイクロサービスにおける観察性の課題 Data Volume and Cardinality Microservices generate enormous volumes of telemetry data with high cardinality (many unique combinations of dimensions). これは次のような課題を生み出す: ストレージコスト:データ保存と予算制限のバランスをとる クエリパフォーマンス:データ量を増やすことでスピードを維持 Signal-to-noise ratio: 膨大なデータセットで関連情報を見つける Context Propagation サービスの境界を越えてコンテキストを維持するには、注意深い考慮が必要です。 Consistent headers: Standardized formatting for trace IDs and context トレースIDとコンテキストの標準化 Asynchronous operations: Preserving context across message queues (メッセージの列を越えてコンテキストを維持する) 第三者サービス:あなたの追跡メカニズムをサポートしない外部システムを扱う Tool Proliferation The observability landscape features numerous specialized tools, leading to: 観測性の風景には、いくつかの専門ツールが含まれています。 統合の複雑さ:ツールがシームレスに一緒に動作することを保証する 知識の断片化:複数のシステムを学ぶためにチームを必要とする コスト管理:複数のベンダー間のコントロール Microservices Observabilityのためのベストプラクティス 楽器戦略 Default to instrumentation: Make observability a standard feature, not an afterthought. デフォルトで機器化:観察性を標準的な機能にし、後で考えるのではなく 可能な限り、開発オーバーヘッドを減らすために自動ツールを使用する サービスやチーム間で一貫したライブラリの標準化 追跡性を念頭に置いて設計することにより、APIにおける観察性を考える 健康監視とSLIs/SLOs 基本的な可用性モニタリングのためのサービス健康チェックを実施する ユーザー体験を反映するサービスレベルの指標(SLI)を定義する 信頼性の目標としてサービスレベルの目標(SLOs)を設定する エラー予算を作成して、開発速度と信頼性のバランスをとる 警告哲学 原因ではなく症状に警告:ユーザーの影響に焦点を当てる 警報疲労を減らす:騒々しいまたは過剰な通知を除去する 明確な所有権の確立:適切なチームへのルート警告 動作可能なアラートを作成する: 文脈と可能な修正ステップを含む 文化としての観察 Shift left: Observability を開発プロセスに統合する コードレビューと共に観察性レビューを実施 カオスエンジニアリングを実践して、失敗時の観察可能性を検証する 観測可能なデータで識別された共通のシナリオのプレーブックを作成する New Relic’s Comprehensive Approach to Microservice Observability  New Relic が異なるのは、観測可能なための統一されたプラットフォームアプローチである。複数の専門ツールを組み合わせるのではなく、New Relic は、ガラスの単一のパネルを通じて、マイクロサービスのエコシステム全体を一端から一端に分ける可視性を提供します。New Relic は、ボトルネックになる前にノイズ修正の問題を解決するのに役立つアラートを提供します。サービスの健康を決定するのに役立つ合成ルートを提供します。NerdGraph API は、警告やイベントに基づいてスケーリングを自動化するために、NerdGraph API を提供します。以下は、New Relic が提供する最先端の施設です。 Service Architecture Intelligence  ニュー・レリックのマイクロサービスの観測性の核心は、サービスアーキテクチャインテリジェンスです。この機能は、サービス間の関係を自動的に発見し、マッピングし、サービス依存のリアルタイムの視覚化を提供します。エンジニアは、ボトルネック、トラブルシューティングの問題を迅速に識別し、一つのサービスへの変更が他のサービスにどのように影響を与えるかを理解できます。サービスアーキテクチャーのマップは静的図形ではなく、システムの実際の行動を反映するダイナミックな視覚化です。 Queues & Streams Monitoring  現代のマイクロサービスアーキテクチャは、非同期的なコミュニケーションのためのメッセージ列とストリームに大きく依存しています。New Relic's Queues and Streamsモニタリングは、トピックを生産者と消費者サービスの両方に接続する二方向の可視性を提供します。この革新的なアプローチにより、DevOpsチームは、遅い生産者、過剰なトピック、または困難な消費者などの問題を迅速に特定し、解決することができます。クラスター、パーティション、ブローカー、トピック、プロデューサー、および消費者レベルまでカフカの健康に関する細かい洞察を得て、チームはシステムパフォーマンスに影響を与える前に潜在的なボトルレイクを積極的に検出することができます。 Fleet and Agent Control  多数のマイクロサービスで機器を管理することは時間がかかり、エラーが発生する可能性があります。New Relicのフリートコントロールおよびエージェントコントロールは、すべての機器ライフサイクルタスクをあなたの環境全体に集中させる包括的な観測可能なコントロールパネルを提供します。これらのツールを使用して、チームは: 手動作業を減らすためにエージェント操作を集中できます わずか数クリックでサービスフロート全体のエージェントバージョンをアップグレード Kubernetes クラスターの遠隔測定盲点を排除します 機器としてのコードのための API でスケールアップする自動機器化 この機能は、数百のサービスを超える手動エージェント管理が非実用的であるマイクロ Enhanced Application Performance Monitoring (eAPM)  New Relic の eAPM は、eBPF テクノロジーを活用して、コードを変更したりサービスを再起動したりすることなく、アプリケーションのパフォーマンスに深い洞察を提供します。 eAPMの能力は、以下を提供します。 アプリケーションおよびKubernetesクラスター間のメトリクスを自動的に関連付けるAI駆動の洞察 ゴールデンメトリック、トランザクション、およびデータベースのパフォーマンスの監視 より深い洞察が必要な場合に伝統的なAPMエージェントへのシームレスな移行 これにより、チームは幅広い機器作業なしに、マイクロサービスの領域全体で観測性を迅速に実装することができます。 Cloud Cost Intelligence  New Relic の Cloud Cost Intelligence 機能は、クラウド リソース コストのリアルタイム、包括的な可視性を提供し、チームが:組織全体のクラウド コストを表示および管理できます 展開前にコンピューティング リソースのコスト影響を推定します リアルタイムの遠隔測定データを自動的に収集および視覚化し、より深いコストの洞察を得ることができます エンジニアリング、財務、製品チーム間のコラボレーションを可能にし、コストデータとパフォーマンス指標の統合により、チームがサービスの最適化およびリソースの割り当てについて明確な決定を下げることができます。 Real-Time Collaboration and Knowledge Sharing  効果的なマイクロサービスの観測性にはチーム間のコラボレーションが必要です New Relic は、Public Dashboards を通じて、チームが組織内外の利害関係者と重要な洞察を共有することを可能にします。 このダッシュボードは、チームが New Relic の統合データベースとクエリ言語を使用して簡単に洞察を作成して共有できます。 New Relic ログインを必要とせずにリアルタイムのメトリックを視聴者に提供する セキュリティのための役割ベースのアクセスコントロールの実装 この機能は、開発チーム、オペレーション、およびビジネス関係者間のシロを破り、サービスの信頼性に対する統一的なアプローチを促進します。 マイクロサービスの未来観察 この分野は、いくつかの新興トレンドとともに進化し続けています: AI駆動型分析:機械学習で異常を検出し、根本原因を示す eBPFテクノロジー:最小限のオーバーヘッドを備えたカーネルレベルの機器化 Open Telemetry Convergence: Continued Standardization of Telemetry Collection(オープン・テレメトリー・コンバーゲンス) コードとしての観察性:インフラとともに観察性の要件を定義する 結論 効果的な可視化により、マイクロサービスは不透明なブラックボックスから透明でデバッグ可能なシステムに変換されます。メトリック、ログ、トラックを含む包括的な戦略を実装することで、組織は分散型アーキテクチャに対する信頼を構築し、より信頼性の高いユーザー体験を提供することができます。 観測性への投資は、ダウンタイムの削減とデバッグの高速化だけでなく、チームが構築し、維持する複雑なシステムを理解できることを知って自信を持って革新できるようにすることによって配分されます。

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

「Microservices Observability: A Comprehensive Guide by Brajesh Kumar」

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