インフラストラクチャー・メトリック

IBM Instana Observabilityは、厳選されたメトリクスやカスタムメトリクスの収集と保存をサポートしています：

• 「キュレーション済みメトリクス 」とは、 Instana センサーが収集および保存するようにあらかじめ設定されているメトリクスのことです。 これらの指標は、特定のテクノロジーに関する主要業績評価指標（KPI）であり、通常、 Instana の厳選されたダッシュボードに表示されるデフォルトの指標です。

• カスタム・メトリクスとは、ユーザー・アプリケーションまたはサポートされていないテクノロジに由来するメトリクスのことです。 「 Instana 」や「 Prometheus 」などの特定の Instana センサーでは、カスタムメトリクスを収集できます。

Instana メトリクスの保存には、2つの異なるデータソースを使用します：

• Cassandra （高解像度の短期データに使用）：
  • 対応しているロールアップ： 1s、 5s、 60s、 300s、 3600s
• Beeinstana（長期・低解像度のデータ用）：
  • 対応しているロールアップ： 10s、 60s、 300s、 3600s

• 10s 未満のロールアップの場合（例： 1s、 3s、 5s ）：
  • データは Cassandra から取得されています。
  • Instana ネイティブの粒度を集計することで、最も近いネイティブのロールアップを算出します。 たとえば、 3s のロールアップは、3 × 1s のネイティブロールアップから派生したものです。 5s ロールアップが直接サポートされています。
• 10s 以上のロールアップの場合（例： 10s、 150s、 300s ）：
  • データはBeeinstanaから取得されます。
  • Instana Beeinstanaの粒度を集計することで、最も近いネイティブ・ロールアップを算出します。 たとえば、 150s ロールアップは、15 × 10s ネイティブロールアップから派生しています。

15s のロールアップは、以下の理由により無効です：

• 15s ロールアップはビーインスタナの領域に含まれる（ 10s 以上）。
• Beeinstanaは、 15s をネイティブのロールアップとしてサポートしていません。
• Beeinstanaには、 15s ロールアップを均等に生成するネイティブのロールアップ（ 10s、 60s など）は提供されていません。

その結果、 API では、 15s のロールアップを使用するリクエストに対して、次のようなエラーが返されます：

指定された windowSize （ from:1,758,886,185,000、 to:1,758,889,785,000 ）は、ロールアップ（15,000秒）と組み合わせることはできません。 詳細については、有効なロールアップに関する API のドキュメントを参照してください。

データの保持期間およびロールアップ設定の詳細については、 「データの保持期間」 を参照してください。

メトリクス粒度とは、メトリクスの収集と保存に使用される時間間隔のことです。 Instana のほとんどのセンサーにおけるデフォルトの計測間隔は1秒です。 ストレージ・コストを削減し、ダッシュボードの視覚化を向上させるために、1秒間のメトリクスは以下の時間間隔にロールアップ（要約）される：

• 5 秒
• 10 秒
• 1 分
• 5 分
• 1 時間

メトリックのロールアップは、一般的に、合計、最小値、最大値、時間間隔の平均集計値、およびパーセンタイルで構成される。

IBM Instana Observabilityは、ダッシュボードで選択された時間範囲に基づいて、メトリクスの取得に使用する適切なメトリクスの粒度を自動的に選択します。 メトリックの粒度は、時間範囲が大きくなるにつれて小さくなる。 「インフラストラクチャの分析」 およびカスタムダッシュボードで表示できる最小の時間単位は10秒です。 キュレーションされたダッシュボードでは通常、メトリクスの平均値が表示されますが、 「インフラストラクチャの分析」 ダッシュボードやカスタムダッシュボードでは、使用するメトリクスの集計値を選択することができます。

指標はそれ自体では意味がなく、文脈がなければ意味がない。 メトリクスが有用であるためには、メトリクスの起源を記述する追加情報（メタデータ）が必要である。 IBM Instana オブザーバビリティは、メトリクスのコンテキストを定義するために、そのメトリクスを生成したエンティティまたはリソースに自動的に関連付けます。 メトリック識別子にはタグを付けることもタグを付けないこともできる：

• タグ付きメトリクスは、1 つ以上のキーと値のペア（タグ）を使用して、メトリクスのコンテキストをさらに識別します。
• タグなしメトリクスは、メトリック名自体以外の ID 情報を指定しません。

例えば、'shoes_sold_total名前のメトリックを考えてみよう。 この指標は売れた靴の数を表しているが、その靴を売った店は明らかではない。 他の識別情報が含まれていないため（タグなしメトリックとなる）、このメトリックは単一の時系列値を表す。 さらに詳細な情報を提供するために、「shoes_sold_total、その靴を販売した国と店舗の両方を指定するタグ付きメトリックに変更することができる：

shoes_sold_total{country="Canada",storeId="0001"}
shoes_sold_total{country="Canada",storeId="0002"}
shoes_sold_total{country="France",storeId="0003"}
shoes_sold_total{country="Germany",storeId="0004"}
 

タグとしてキーと値のペアを追加すると、複数の時系列（この例では4つ）が作成され、より詳細なメトリックの洞察と柔軟なメトリックのクエリーが可能になる。

タグは、メトリックの詳細な識別を提供するだけでなく、メトリックの結果をフィルタリングし、グループ化するために使用することができる。 タグ・フィルターとグループは、タグ付けされていないメトリクスでは得られない強力なデータ洞察力を提供することができます。 メトリック ID の説明で使用した 'shoes_sold_total例を使用すると、以下のタイプのクエリが可能です：

• country="Canada "のクロスシリーズ合計を使用して、全店舗で販売された靴の総数を計算する。
• 販売された靴の総数を多いものから少ないものへと表示し、結果を国別にグループ分けする。

「 インフラストラクチャの分析」 およびカスタムダッシュボードでは、タグを使用してメトリクスをフィルタリングしたりグループ化したりできます。