フルスタック・オブザーバビリティーとは

フルスタック・オブザーバビリティーは、オブザーバビリティーを基盤として構築されます。オブザーバビリティーとは、メトリクス、イベント、ログ、トレース（MELT）といったテレメトリー・データを含む外部アウトプットに基づいて、システムの内部状態を把握する能力のことです。

従来のオブザーバビリティーが個々のシステムやアプリケーションの可視性を提供するのに対し、フルスタック・オブザーバビリティーは、インフラストラクチャーやクラウド・ネイティブ・アプリケーションからユーザー・エクスペリエンスに至るまで、テクノロジー・スタックのあらゆる層にわたるテレメトリーを相関させます。このアプローチにより、組織はIT環境全体を俯瞰的に把握できます。

IT環境がますます複雑化するなかで、この包括的なアプローチはますます不可欠になっています。現在、多くの組織は複数のクラウドにわたって数千ものマイクロサービスを管理しており、1つのユーザー・トランザクションが数十の異なるサービスに関与する場合があります。

1つのサービスが障害を起こすと、システム全体に障害が連鎖する可能性があります。従来の監視ツールや分断されたオブザーバビリティー・ソリューションは、サービス同士の相互作用を可視化できないため、こうした連鎖的な問題を見逃すことがよくあります。

フルスタック・オブザーバビリティーは、テレメトリーを統合してオブザーバビリティー・データの唯一の信頼できる情報源（Single Source of Truth）とすることで、これらの分断を解消します。パフォーマンスの問題が発生した際、チームはスタック全体を通じて問題を追跡でき、インシデント後にサービスを復旧するまでの平均時間である平均修復時間（MTTR）を大幅に短縮できます。

フルスタック・オブザーバビリティーにより、組織はアプリケーションのパフォーマンスを最適化し、根本原因を迅速に特定し、問題を先んじて解決し、システムの信頼性を向上させることができます。

モニタリング、オブザーバビリティー、そしてフルスタック・オブザーバビリティーは、組織がIT環境を理解する方法における進化を示しています。それぞれのアプローチは、システムの挙動に関するより複雑な問いに答えるものです。

「何が起きているのか」

モニタリングは、あらかじめ定義したメトリクスを追跡し、システムがしきい値を超えたときにアラートを発します。また、ダッシュボードやアラートを通じて、CPU使用率、メモリー消費量、ネットワーク・レイテンシーなどのシステム・ヘルス指標を把握します。

従来のモニタリングはシステム・パフォーマンスのスナップショットを提供しますが、その根本原因についての洞察はほとんど得られません。例えば、モニタリングは応答時間が2秒を超えていることを検知できますが、その原因がデータベース・クエリー、ネットワークの輻輳、あるいはアプリケーション・コードにあるのかを説明することはできません。

アプリケーション性能管理（APM）やネットワーク性能管理（NPM）といったツールは、これらの機能を拡張しますが、それでも依然としてシステム全体ではなく特定の領域に焦点を当てています。

「なぜ起きているのか」

オブザーバビリティーにより、チームはあらかじめ定義されたクエリーなしでシステムの挙動を探索できます。問題が発生した際には、メトリクス、ログ、トレースを通じて調査を行うことができます。

モニタリングのリアクティブなアラートとは異なり、オブザーバビリティーは調査能力を提供します。パフォーマンスが低下した際、チームはリクエストを追跡し、ログを精査し、パターンを分析して具体的な原因を特定できます。しかし、標準的なオブザーバビリティーは、通常は個々のアプリケーションやサービスに焦点を当てています。

「システムはどう連携しているのか」

フルスタック・オブザーバビリティーは、レイヤーをまたいでデータを自動的に相関させ、IT環境全体にわたる問題をマッピングして因果関係の連鎖を明らかにすることができます。

重要な違いは、範囲と自動化です。例えば、eコマース・サイトでチェックアウトが失敗した場合、フルスタック・オブザーバビリティーはその全体の連鎖を明らかにします。フロントエンドのエラーが重複したAPI呼び出しを引き起こし、インデックスされていないクエリーによってデータベースに過負荷をかけ、タイムアウトが発生して収益に影響を与えるといった流れです。この包括的な可視化によって、トラブルシューティングは数時間かかる調査から、数分でのガイド付き解決へと変革されます。

フルスタック・オブザーバビリティー・プラットフォームは、複数のシステムからテレメトリーをリアルタイムで収集し、テクノロジー・スタックを継続的に監視します。これらは、エージェント、SDK、自動インスツルメンテーションを通じて、あるいは既存のログやメトリクス・エンドポイントを読み取ることでデータを収集し、それを相関させてコンポーネント間の関係をマッピングします。

最新のフルスタック・オブザーバビリティー・プラットフォームは、機械学習（ML）や運用のための人工知能（AIOps）を活用し、異常を自動的に検出し、障害を予測し、最小限の手動設定でリアルタイムの洞察を提供します。

フルスタック・オブザーバビリティー・プラットフォームは、メトリクス、イベント、ログ、トレース（MELT）という4つの主要な種類のテレメトリー・データを収集します。

メトリクスは、アプリケーションやシステムのパフォーマンスを経時的に測定する基本的なメトリクスです。これには、CPU使用率、メモリー消費量、レイテンシー、スループットなどのパフォーマンス・メトリクスが含まれ、チームがユーザーへの影響が出る前に劣化やキャパシティー問題を特定するのに役立ちます。

一般的なメトリクスには、次のようなものがあります。

• ホストのメトリクス： メモリー、ディスク、 CPUの使用率
• ネットワークのメトリクス：稼働時間、レイテンシー、スループット
• アプリケーションのメトリクス：応答時間、エラー率
• サーバー・プールのメトリクス：インスタンス総数、実行中のインスタンス数
• 外部依存関係のメトリクス：可用性、サービスの状態

イベントは、特定の時点で発生する個別の事象です。これにより、チームは特定のシステム変更と問題を関連付け、インシデントのタイムラインを確立できます。

たとえば、以下のような例が挙げられます。

• デプロイメントと構成変更：コード・リリース、サーバーの再起動、データベースの更新
• サービスの低下：API の遅延、メモリー・リーク、ネットワークの輻輳
• システム障害：データベース障害、サービス完全停止

ログは詳細なタイムスタンプ付きの記録を作成し、システムの動作を高精度に可視化するとともに、トラブルシューティングのためのコンテキストも提供します。例えば、ログによってトランザクション失敗につながったデータベース照会の正確な順序を確認できます。

トレースは、フロントエンドからアーキテクチャー全体を経由してユーザーに戻るまで、ユーザー・リクエストのエンドツーエンドの経路を可視化します。例えば、トレースによって送金リクエストが認証、不正検知、アカウント検証、トランザクション処理システムをどのように通過するかを明らかにできます。

トレースは、各処理の経路が複数のシステムを横断するため、フルスタック・オブザーバビリティーに不可欠です。

MELTデータを収集した後、プラットフォームはセマンティックな関係を通じてテクノロジー・スタック全体の情報をリアルタイムに相関させ、コンテナー、マイクロサービス、データベースといった異なるコンポーネントがどのように相互作用するかを把握します。

DevOps、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）チーム、IT担当者など、組織全体のチームは、発生した問題の「何が」「どこで」「なぜ」を素早く特定でき、手作業での調査を大幅に削減しながら根本原因を突き止めることができます。

OpenTelemetry（OTel）は、ベンダーに依存しないテレメトリー収集の事実上のフレームワークおよびエコシステムとして登場しました。このオープンソースフレームワークは、ソフトウェア開発キット（SDK）、API、自動インスツルメンテーションを提供し、多くの場合、ソースコードを変更せずにテレメトリー収集を可能にします。

組織はOTelを利用して、選択するオブザーバビリティー・プラットフォームにかかわらずフルスタックの可視性を維持しており、マルチベンダー環境や複雑な分散システムにおいて、その重要性がますます高まっています。

フルスタック・オブザーバビリティーは、いくつかの主要な機能を通じて包括的な可視性を提供します。これらのプラットフォームには通常、次の機能が含まれます。

• 自動検知とマッピング
• 根本原因分析
• 統合されたダッシュボード
• 予測最適化

フルスタック・オブザーバビリティー・プラットフォームは、新たにデプロイされたサービスを自動的に検出して監視を開始でき、Kubernetes、AWS、その他のクラウド環境全体にわたり、リレーションシップ・マップを継続的に更新します。このアプローチは、多くの従来型監視ツールと比べて手動での構成作業を削減します。

例えば、オンプレミス・データセンターからクラウド環境への移行中に、プラットフォームは新しいクラウド・サービスを自動的に検出し、移行の過程で両方の環境にわたって可視性を維持できます。

テレメトリー・データをすべてのレイヤーで相関させることで、プラットフォームは数時間ではなく数分で自動的に根本原因分析を実行できます。パフォーマンスの問題が発生した際には、その原因がアプリケーションコード、ネットワークのレイテンシー、あるいはインフラストラクチャーの問題にあるのかをシステムが特定します。

プラットフォームは、レイテンシーの増加がサードパーティーの決済プロセッサーに起因することを特定でき、トラブルシューティングを探偵作業からガイド付きの解決へと変革します。

ダッシュボードは、テレメトリーを統合して直感的に理解できる可視化を実現し、技術担当者とビジネス担当者の両方に提供します。これらのインターフェースは、アプリケーションのパフォーマンスを監視し、デジタル体験を追跡し、ビジネスKPIを継続的に測定して、あらゆるレベルで実用的な洞察を提供します。

例えば、ダッシュボードはチェックアウトの失敗がAPI応答時間の2秒超過と相関していることを示し、チームが修正対応を優先できるようにします。

機械学習モデルは、過去のパターンや異常を分析して容量ニーズを予測し、リソースの割り当てを最適化するとともに、パフォーマンス問題が発生する前に防止します。これにより、システムのパフォーマンスとユーザー体験の両方が向上します。

フルスタック・オブザーバビリティーは、包括的な可視性を提供することで、組織が複雑なIT環境を管理する方法を変革し、運用の卓越性とビジネス価値の向上の両方を促進します。

フルスタック・オブザーバビリティーは、平均修復時間（MTTR）を短縮することでダウンタイムの削減に役立ち、しばしば数時間から数分へと短縮されます。チームが各レイヤーを個別に調査し、アプリケーション・ログ、ネットワーク・メトリクス、データベースのパフォーマンスを確認する代わりに、自動相関により根本原因を即座に特定できます。問題がメモリー・リーク、ネットワークの誤設定、データベースのデッドロックのいずれに起因するかを特定できます。

フルスタック・オブザーバビリティーは、オートメーション・プラットフォームやランブックと統合されることで、問題を自律的に解決するセルフヒーリングのアクションを起動できます。例えば、メモリー使用量が臨界値に近づいた場合、ユーザーに影響が出る前にシステムが自動的にリソースをスケールしたり、サービスを再起動したりできます。

フルスタック・オブザーバビリティーは、特定のリソースの非効率性を特定するのに役立ちます。例えば、ピーク時の負荷に合わせてプロビジョニングされたコンテナが最小容量で稼働している場合、環境間で重複しているサービス、完了したプロジェクトから残された孤立リソースなどです。この可視性により、組織はインフラを適正化し、不要なクラウドコストを削減できます。

AIによる分析は、ユーザーに影響が出る前に問題を防ぐのにも役立ちます。例えば、小売プラットフォームでは、ブラックフライデーの数週間前にデータベース・クエリーのパターンが徐々に遅くなっていることを検出でき、チームはインデックスを最適化してピーク時のチェックアウト失敗を防ぐことができます。

DevOpsチームはトラブルシューティングに費やす時間を減らし、機能開発により多くの時間を割けるようになります。分散トレーシングにより、コード変更がすべての依存サービスにおける本番環境のパフォーマンスに与える影響を明らかにし、さらに自動計測により手動設定を不要にします。

フルスタック・オブザーバビリティーにより、開発者は遅いAPIコールを数分でマイクロサービス、データベース、サードパーティー統合を通して追跡できます。この可視性により、本番環境に到達する前にパフォーマンスの低下を特定できるため、ロールバックの頻度（障害によりデプロイを元に戻す回数）やデバッグ時間を削減できます。

フルスタック・オブザーバビリティーは、包括的な監査ログと異常検知によりセキュリティー体制を強化します。インシデント発生時には、ログとトレースによりチームが攻撃経路を特定し、影響を評価し、従来のインシデント対応よりも迅速に脆弱性を修復できます。

このテクノロジーは、システムへのアクセスやデータフローの詳細な監査ログを保持することで、コンプライアンス要件の遵守も支援します。例えば、金融サービス企業はフルスタック・オブザーバビリティーを活用して、サーベンス・オクスリー法（SOX法）などの規制に対応した監査可能性を確保し、詳細でタイムスタンプ付きの記録を用いてSLAの実績を文書化しています。

フルスタック・オブザーバビリティーは、技術メトリクスをビジネス成果に直接結び付けます。組織は、アプリケーションのパフォーマンスが顧客体験、コンバージョン率、収益にどのように影響するかをリアルタイムで追跡できます。

例えば、eコマース企業では、ページの読み込み時間とカート放棄率を関連付けて分析し、ユーザー行動の傾向を把握することで、収益に直接影響する最適化の優先順位をチームが判断できるようになります。

フルスタック・オブザーバビリティーのソリューションは包括的な可視性を提供しますが、組織ではこれらの複雑なシステムを導入・維持する際に潜在的な課題に直面することがあります。

企業環境では、数千のサービスにわたり毎日ペタバイト単位のテレメトリー・データが生成されます。組織は、包括的な可視性と、ストレージコスト、クエリー性能、データ保持に関する実務上の制約とのバランスを取る必要があります。

適切なサンプリング戦略やデータの優先順位付けが行われていない場合、この膨大なデータ量はフルスタック・オブザーバビリティー・ツールを圧倒し、洞察の取得が遅れたり、異常の検出が困難になったりします。例えば、金融サービス企業が高頻度取引システムを監視する場合、1秒あたり数百万件のイベントが生成されるため、インテリジェントなフィルタリングや集約がなければリアルタイム分析は不可能になります。

ほとんどの組織は、長年にわたって蓄積された数十種類の監視ツールを運用しており、それぞれが特定のチームや技術向けに使用されています。技術スタックは通常、複数のプログラミング言語、レガシーシステム、マルチクラウド環境、マイクロサービス、インフラストラクチャーの構成要素、各種フレームワークにまたがっており、相互運用性の確保が難しく、データが断片化しやすくなっています。このデータの断片化は、フルスタック・オブザーバビリティーの本来の目的である「システムの健全性を統合的に把握する」ことを妨げます。

さらに、一部のツールは主にウェブ・アプリケーション向けに設計されているため、モバイル・アプリや IoT デバイスを同じオブザーバビリティー・フレームワークに統合することが難しい場合があります。

フルスタック・オブザーバビリティーを導入するには、チームの運用方法に根本的な変革が求められます。開発、運用、セキュリティー、ビジネスの各チームは、共有データとメトリクスを中心に協力する必要があります。さもなければ、データはサイロ化され、重要な問題がチーム間の境界で見落とされてしまいます。

例えば、本番環境の停止では、アプリケーションログ（開発）、インフラストラクチャー・メトリクス（運用）、セキュリティーイベント（情報セキュリティー）を関連付ける必要があります。共有データがなければ、根本原因の分析は不可能になります。

組織は明確なオーナーシップモデルを確立し、スタッフに新しいワークフローのトレーニングを行い、ビジネス成果に影響するメトリクスを定義する必要があります。これらの基盤がなければ、チームは従来のツールに孤立して依存し続け、統合フルスタック・オブザーバビリティーの目的が損なわれます。

フルスタック・オブザーバビリティーは、企業全体の機密データを中央プラットフォームに集約することで、独自のコンプライアンス上の課題を生み出します。テレメトリー・データには、個人を特定できる情報（PII）、クレジットカード情報、保護された健康情報などが含まれることがよくあります。これらのデータは、一般データ保護規則（GDPR）、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）、California Consumer Privacy Act（CCPA）などの規制の対象となります。

データのマスキング、トークン化、地理的制限、役割ベースのアクセス制御がなければ、組織は機密データを不正ユーザーにさらしたり、規制要件に違反したりするリスクがあります。例えば、ヨーロッパの顧客の取引問題を解決するには、個人を特定できる情報（PII）を含むログにアクセスする必要がある場合があります。もし米国に拠点を置くエンジニアがそのデータを閲覧すると、GDPRの規制に違反する可能性があります。

組織はすでにシグナルとノイズの比率の問題、つまり重要なアラートを通常の運用データから識別することに苦労しています。フルスタック・オブザーバビリティーでは、技術スタックのすべてのレイヤーから同時にテレメトリーを集約するため、この課題がさらに増幅され、潜在的なアラートの数も増加します。

例えば、単一の API タイムアウトでも、アプリケーション・レイヤー、インフラ監視、シンセティック・ユーザー監視、ビジネス KPI ダッシュボードなどで通知が発生することがあります。インテリジェントな相関付けや重複排除がなければ、チームは 1 件の問題に対して何十件ものアラートを受け取ることになりかねません。

適切な設定や自動相関が行われていない場合、フルスタック・オブザーバビリティー・プラットフォームは複数のシステムからの冗長なアラートでチームを圧倒し、重要なシステム間の問題がノイズに埋もれて見落とされる可能性があります。

人工知能は、高度な分析、自動化、予測機能を通じてフルスタック・オブザーバビリティーを変革しています。従来のオブザーバビリティーがシステムの可視性を提供するのに対し、AIはテクノロジー・スタック全体のパターンを分析して、運用に影響を及ぼす前に問題を予測・防止することで、この可視性をさらに強化します。

インフラストラクチャーからアプリケーションまで、すべてのレイヤーにわたる膨大なデータ・ストリームを解析することで、機械学習アルゴリズムは人間の分析では見落としがちなパターンや異常、相関関係を特定します。このプロセスにより、チームはリアクティブなトラブルシューティングからプロアクティブな最適化へと移行できます。

フルスタック・オブザーバビリティーにAIを活用するメリットには、以下のようなものがあります。

AI搭載のプラットフォームは、受信したテレメトリー・データを分析して異常を検知し、その後、スタック全体にわたって自動的に是正措置を実行します。例えば、メモリー・リークが複数のサービスに影響を及ぼす場合、システムは影響を受けたコンテナを再起動し、リソースをスケールし、トラフィックを再ルーティングするなど、人の介入なしで対応できます。

大規模言語モデル（LLM）により、複雑なクエリー構文ではなく、自然言語でオブザーバビリティー・データに問い合わせることができます。ドメイン固有のクエリ言語を書く代わりに、チームは「昨日、ヨーロッパの顧客のチェックアウトが失敗したのはなぜか？」と尋ねるだけで、スタック全体から相関された洞察を得ることができます。と尋ねるだけで、スタック全体から相関された洞察を得ることができます。このアプローチにより、非技術系の関係者でもオブザーバビリティー・データにアクセスできるようになります。

従来の相関分析とは異なり、因果AIはシステムイベント間の因果関係を特定することを目的としています。フルスタック環境では、単にデータベースのレイテンシーがチェックアウト失敗と相関していることを理解するだけでなく、特定のクエリー・パターンが依存するサービス全体に連鎖的な遅延を引き起こす原因であることを把握することを意味します。

機械学習モデルは、過去のパターンを分析してキャパシティーのニーズを予測し、障害の発生ポイントを予測し、スタック全体でのリソース配分を最適化します。これらの予測により、問題がユーザーに影響する前に、事前のスケーリング、保守スケジュールの調整、性能チューニングが可能になります。

AIシステムは、フルスタック・オブザーバビリティーに新たな監視上の課題をもたらします。従来のソフトウェアは決定論的なパターンに従います。アプリケーションが障害を起こした場合、MELTデータを相関させることで、メモリー・リーク、データベースの障害、APIタイムアウトのいずれが原因かを特定できます。

AIモデルは確率的なアウトプットを生成するため、同じインプットでも異なる応答が返されることがあります。フルスタック環境では、この変動が複数のレイヤーに連鎖的に影響します。AIモデルの予期しないアウトプットが下流のAPIでエラーを引き起こすことがあります。これらのエラーはデータベース・クエリーに影響を及ぼし、最終的にユーザー・インターフェースにも影響します。このような確率的変動をシステム全体にわたってトレースすることは、従来のシステムを監視するよりも指数関数的に複雑になります。

例えば、カスタマー・サービス・チャットボットは同じ質問に対して異なる応答を返すことがあります。そのため、フルスタック・オブザーバビリティーを用いて、その変動がバックエンド・サービス、ペイメント・プロセッシング、顧客満足度メトリクスにどのように影響するかを同時に追跡する必要があります。

組織は、フルスタック環境内でAI搭載システムを効果的に監視するために、従来のパフォーマンス・メトリクスに加えて、モデルのドリフト、データ品質の問題、予測精度も追跡する必要があります。