これはAzure監視シリーズの第7弾です。CloudOpsチームが陥りがちな落とし穴に焦点を当てています。適切な指標とツールを導入していても、監視戦略は見落とし、静的な設定、アラート疲れなどにより失敗することがよくあります。Azure環境における監視のよくあるミスと、ダウンタイム、不要なコスト、セキュリティリスクにつながる前に対処するための実用的なソリューションを探ります。ぜひご覧ください。 フルシリーズ.
Azure環境は静止したままではありません。新しいサービスが立ち上がり、ワークロードが変化し、依存関係が進化していくため、監視戦略が追いつくことができません。経験豊富なCloudOpsチームであっても、設定が静的だったり、しきい値が古かったり、アラート疲れが生じたりすると、問題に直面することになります。その結果、ダウンタイムが発生し、ユーザーは不満を抱き、サービスの健全性を向上させる機会を逃してしまいます。
このブログでは、最も一般的な Azure 監視の落とし穴 4 つと、それらがパフォーマンス、コスト、顧客エクスペリエンスに影響を与える前に修正する方法について説明します。
TL; DR
Azure 監視は、効果を維持するために継続的な進化が必要です。
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クラウド環境は常に進化しており、監視も同様に進化する必要があります。
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検出を自動化し、変更が盲点になる前にそれを捕捉します。
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静的しきい値を動的ベースラインに置き換えて、ノイズを除去します。
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監視を、ビジネスが実際に重視する事項に結び付けます。
落とし穴1：環境に合わせて進化しない監視
クラウドでは「設定して忘れる」という方法は通用しません。多くのチームは初期導入時に監視設定を行いますが、環境の拡張、ワークロードの変化、あるいは新しいサービスの登場に合わせて、アラート、ダッシュボード、あるいはしきい値を調整しません。時間が経つにつれて、ギャップは静かに拡大し、気づかないうちに障害が発生するようになります。
修正方法
優れた監視はインフラストラクチャとともに進化する必要があります。
- 検出を自動化: 新しいリソースがデプロイされるとすぐに自動的に監視します。
- 定期的にカバレッジを確認します。 監視対象のリソースを実際のインフラストラクチャ インベントリと継続的に比較します。
- 監視とデプロイメントを統合します。 Infrastructure as Code (IaC) プラクティス内に監視チェックを組み込みます。
- しきい値を動的に更新します。 静的な推定値ではなく、実際の使用パターンに基づいてしきい値を定期的に更新します。
プロのヒント
LogicMonitor Envision は、新しい Azure リソースがデプロイされると自動的に検出して監視を適用することで、変化への対応を容易にします。そのため、開発チームが新しいリソースを導入するたびに、その都度対応に追われる必要はありません。Kubernetes を実行している場合は、ノードや VM のメトリクスだけでなく、コンテナーレベルでも監視を行うようにしてください。LogicMonitor Envision は Kubernetes API と統合されており、ポッドレベルのメトリクスをすぐに表示できるため、可視性を高めるためだけに Prometheus や Grafana を追加する必要はありません。
Azure で盲目的に飛行するのをやめて、隠れた監視ギャップを修正し始めましょう。
より詳しく 落とし穴2：動的クラウドにおける静的閾値
ほとんどのクラウドワークロードは固定のベースラインで運用されていません。しかし、多くのチームは依然として静的なアラートしきい値に依存しており、その結果、次のような問題が発生しています。
- 予想されるトラフィック量の多い期間にアラートが発動される
- メモリとCPUの使用率の通常の変動によるノイズ
- 定期メンテナンスのための遅延アラートの発動
- 開発、テスト、本番環境で同一のしきい値
このアプローチでは、不要なアラートと実際の問題の見逃しという 2 つの問題が発生します。
修正方法
監視は実際の状況に合わせて調整する必要があります。
- 動的しきい値を採用する: アラートは、恣意的な静的制限ではなく、異常または通常の動作からの逸脱に基づいてトリガーされる必要があります。
- 異常検出を使用する: 任意のしきい値ではなく、予期しない変化を検出します。応答時間が突然30%上昇する方が、設定された制限を超えるよりも意味があるかもしれません。
プロのヒント
LM Envision は、動的なしきい値と AIOps による異常検出を適用することでこの点を支援し、アラートが日常的なトラフィック パターンや予想される変動ではなく、実際の実用的な逸脱を反映するようにします。つまり、アラートは、CPU 使用率が 80% などの画一的な数値を超えたときだけでなく、何かが本当に異常なときにも発動されます。
落とし穴3：優先順位のない警報ストーム
明確な優先順位を付けずにアラートが多すぎると、「アラートの盲点」につながり、チームが日常的な通知の中に隠れている重要なインシデントを見逃してしまう可能性があります。
修正方法
アラートは焦点を絞って実行可能なものでなければなりません。
- 関連するアラートを相関させてグループ化します。 複数の症状を一貫したインシデントに集約し、明確化と迅速な解決を実現します。
- 重大度レベルを定義します。 すべてのアラートに即時対応が必要なわけではありません。影響度に応じてアラートを優先順位付けします。
- 重要： 直ちにビジネスに影響があります。早急な対応が必要です。
- 警告： すぐに調査する必要がある、進行中の問題です。
- 情報： アクションは必要ありませんが、パターンを追跡するのに役立ちます。
計画されたイベント中に既知のアラートを抑制します。 メンテナンス ウィンドウ、スケジュールされたデプロイメント、スケーリング イベントによって不要なノイズが発生してはなりません。
プロのヒント
LM Envisionは、関連するアラートを単一のインシデントとして自動的に関連付けます。12個の異なるエラーメッセージの代わりに、コンテキストと根本原因が明確に示されたXNUMXつのインシデントが表示されます。これにより、チームは症状の追跡ではなく、重要な問題の解決に集中できます。
落とし穴4：ビジネスコンテキストのない技術監視
インフラの健全性のみに焦点を当てた監視では、技術的な問題がビジネスにどのような影響を与えているかを把握できません。通常、ダウンタイムが収益や顧客体験にどのような影響を与えるかは可視化されません。アラートは、ユーザーに直接影響するパフォーマンスではなく、インフラに重点が置かれています。また、ビジネスチームは障害の背後にある技術的な要因を把握できていません。
このつながりがなければ、エンジニアリング チームは、速度低下がなぜ重大な問題なのか、またはインフラストラクチャの問題が実際には顧客に影響を与えていないのはなぜなのかを説明するのに苦労する可能性があります。
修正方法
監視はビジネスの優先順位に合わせてマッピングする必要があります。
- システムの健全性だけでなく、ユーザー エクスペリエンスも追跡します。 ユーザー ジャーニーを模倣するエンドポイント チェックを実装し、バックエンドの健全性だけでなく、実際のユーザーへの影響を可視化します。
- 主要なビジネス指標を定義します。 インフラストラクチャの監視を超えて、注文完了率、取引時間、顧客の流れを追跡します
アラートをビジネスへの影響に合わせて調整します。 実際のビジネス成果に基づいて、影響の大きい問題が優先されるようにしてください。
プロのヒント
LM EnvisionのWebChecksとビジネスコンテキストダッシュボードは、技術的なパフォーマンスを顧客体験に直接マッピングします。チームは、インフラストラクチャの問題がビジネスへの影響にどのように影響するかを迅速に視覚化できるため、よりスマートで迅速な意思決定が可能になります。
Azure のネイティブツールは基本的な監視の出発点として最適ですが、複雑で変化し続ける環境では高度な可観測性が求められます。最新の可観測性ソリューションは、単にデータを収集するだけでなく、実用的なインサイトを抽出し、異常を検知し、サービスの依存関係をマッピングし、技術データとビジネス成果を結び付けます。
Azure Monitor の制限により、作業が妨げられています。
理由を学ぶ クラウド監視へのよりスマートなアプローチ
効果的なクラウド監視とは、次の方法でデータを実用的なものにすることです。
- 現実世界の状況に適応する異常検出。
- 依存関係マッピングによりトラブルシューティングが迅速化されます。
- ビジネス影響分析。
LogicMonitor による可観測性の拡張
複雑な Azure 環境を管理するチームにとって、LM Envision は次の機能によって可観測性を簡素化します。
- 自動リソース検出: 新しい Azure リソースを即座に検出し、監視を適用します。
- AIOps を活用したアラート: 異常検出とインテリジェントなアラート相関により、ノイズと誤検知を削減します。
- エンドツーエンドの可視性： 完全な可観測性戦略のためにハイブリッドおよびマルチクラウド監視を統合します。
- ビジネスコンテキストの統合: カスタム ダッシュボードとレポートを使用して、技術的なパフォーマンスをビジネス成果にマッピングします。
あなたの監視戦略はあなたを妨げていませんか?
最も一般的な監視の落とし穴を回避するには、継続的な改善が必要です。次の点を自問自答してみましょう。
- 監視範囲は環境の変化に対応していますか?
- アラートしきい値は適応型ですか、それとも古い静的制限に基づいていますか?
- パフォーマンスの問題がユーザーやビジネス目標に及ぼす実際の影響を把握していますか?
- あなたのチームはアラートノイズに溺れてはいませんか? それとも、重要なものをフィルタリングして優先順位を付ける戦略を持っていますか?
これらの落とし穴に取り組むチームは、事後対応的な消火活動から事前対応的な観測可能性へと移行し、クラウド運用を戦略的なビジネス上の優位性に変えます。
Azure監視シリーズの次回は、次の課題に取り組みます。 監視ツールの拡散チームが複数の監視ソリューションを使い分けてしまう理由、この断片化が実際にどのようなコストをもたらすのか、そして統合するための実践的な手順を解説します。チームに必要な専門的な可視性を損なうことなく、環境全体の監視を統合する方法を学びます。
よくある質問
Azure 監視の範囲はどのくらいの頻度で確認する必要がありますか?
新しいリソースや作業負荷パターンの変化を把握するために、少なくとも毎月、または大規模な展開の後にレビューを実施することを目標にします。
Azure 環境の盲点を検出する最適な方法は何ですか?
リアルタイムのインフラストラクチャと現在監視されているものを比較する自動検出ツールを使用します。
実際に動的しきい値を実装するにはどうすればよいでしょうか?
ツールを使用する 異常検出 AI OpsLogicMonitor Envision などのツールを使用して、通常の動作に自動的に調整されるベースラインを作成します。
毎回手動でトリアージを行わずにアラートを優先順位付けできますか?
はい、ソリューションは インテリジェントなアラート相関 関連する問題をグループ化し、重大度レベルを自動的に割り当てることができます。
予測可能な作業負荷であればまだ機能しますが、ほとんどの クラウドの監視 戦略は、実際の使用パターンを反映する適応しきい値の恩恵を受けます。
Azure Monitor と完全な監視プラットフォームの違いは何ですか?
Azure Monitorは基本的なテレメトリを提供しますが、LM Envisionのようなプラットフォームは 高度な観測性 相関関係、ビジネス コンテキスト、AI を活用した洞察などが含まれます。
結果重視で細部にこだわる技術プロフェッショナル。製品管理、IT コンサルティング、ソフトウェア開発、フィールド イネーブルメント、戦略計画、ソリューション アーキテクチャの経験を持ち、20 年以上にわたって顧客中心のソリューションを提供してきました。
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