2. データを構築する

可観測性プラットフォームが収集するテレメトリー・データは、いくつかのタイプに分類できます。

メトリクス - 一定期間におけるアプリケーションのパフォーマンス、リソース使用率、およびシステム全体の健全性の数値評価。

トレース - あるサービスから別のサービスにトランザクションが移動するときの、すべてのユーザー要求に対するエンドツーエンドのサービスの記録。

依存関係 – アプリケーションの各コンポーネントが他のコンポーネントやアプリケーション、ITリソースにどのように依存しているかの評価。

ヘルスチェック – 特定のサービスの定期的なポーリング。ヘルスチェックが失敗すると、問題が発生。

アラート – 事前に設定された特定のしきい値を超えたときにトリガーされる通知。

ダッシュボード – 事前に決定された特定のメトリクスを視覚的に、インタラクティブで理解しやすい形で表示するアプリケーションの視点。

ログ - システム内のアプリケーション・イベントのタイムスタンプ付きの詳細で完全かつ不変の記録。

可観測性ツールはこれらの情報を収集した後、リアルタイムで関連付けてコンテキスト情報を提供します。つまり、アプリケーションのパフォーマンスの問題を示す、原因となる、または対処するために使用される可能性のあるイベントの内容、場所、理由などを提供します。

最先端の可観測性プラットフォームは、アプリケーションから出現する可能性のあるテレメトリーの新しいソースも自動的に検出します。これらのプラットフォームは、標準的なAPMソリューションよりもはるかに多くのリアルタイムデータを扱うため、その多くにはAIOps（運用のための人工知能）やML（機械学習）機能が含まれており、シグナル（実際の問題の兆候）とノイズ（問題点とは無関係なデータ）を分離することができます。

3. 重要なプラクティスと原則を実践する

可観測性が適切に機能するためには、自動化された実用的なインサイトを促進するデータとAIが必要です。これらの重要なコンポーネントにより、複雑な環境に存在する多数のサービスやシステムを、迅速かつ大規模に、また効果的に管理・監視することができます。したがって、可観測性プラットフォームが目的を達成するには、いくつかの重要なプラクティスと原則を導入する必要があります。

体系的な最適化：可観測性は、ITアーキテクチャー内に存在するすべてのリソース間の相互作用をマッピングしてコンテキスト化（関連付け）することで、IT環境全体を最適化できます。

完全なコンテキスト化：可観測性データのすべてのユニットは、完全なコンテキストとともに配信される必要があります。すべてのメトリクスのエンドツーエンドの追跡とコンテキスト化が必要です。

クラウドネイティブの導入：可観測性の導入および計測プロセスは完全に自動化されているため、可観測性ツールはクラウドネイティブのアプリケーション環境にシームレスに統合されます。

データ取り込みの包括的なサポート：可観測性は、標準出力や従来のログからOpenTracingなどのテレメトリーに至るまで、最新のアプリケーション環境がデータを公開するさまざまな方法をサポートします。

パイプライン全体の可観測性：シフトレフト可観測性では、実稼働前に可観測性プラットフォームを使用して、CI/CDパイプラインを最適化し、実稼働環境にリリースされないように問題を検出します。