Azure監視シリーズの第3弾となる今回は、パフォーマンスに焦点を当てています。Azure環境が拡張されるにつれて、稼働時間だけでは不十分になります。ユーザーエクスペリエンス、サービスの健全性、そしてビジネスへの影響を実際に反映する指標を把握する必要があります。このブログでは、最も重要なAzure指標を詳しく解説します。これにより、チームは無駄な作業に追われることなく、真に重要なもの、つまり速度、安定性、そして実環境におけるパフォーマンスの最適化に取り組むことができます。ぜひご覧ください。 全シリーズ.
クラウド アーキテクチャは基本的な IaaS 展開を超えて進化しており、利用可能なメトリックが何千もあるため、CloudOps チームは「どれが実際に重要なのか」というよくある課題に直面しています。
最も効果的なチームは、すべてを監視しようとはせず、ビジネス成果を促進する指標に焦点を当てます。成功の鍵は、生のデータ収集よりも、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、そしてコスト効率を優先することです。
すべての Azure メトリックが時間の価値があるわけではありません。
すべてを追跡するとノイズが発生します。優れたCloudOpsチームは、ユーザーエクスペリエンスとパフォーマンスに直接関連するシグナルに重点を置いています。
CPU パーセンタイルとキューの長さにより、使用率の急上昇だけでなく、実際のボトルネックも明らかになります。
メモリの傾向とリクエストの不一致は、AKS のサイズを適正化し、リソースの無駄を回避するのに役立ちます。
ネットワークの遅延や接続障害は、多くの場合、アプリの動作が遅くなる隠れた原因です。
ストレージとデータベースのレイテンシは、IOPS や生のスループットよりも正確な情報を提供します。
トランザクション成功率とサービス レベル指標 (SLI) は、技術の健全性とビジネス成果を結び付けます。
適切な指標があれば、推測をやめて改善を始めることができます。
インフラストラクチャのパフォーマンスは、あらゆるクラウド環境の基盤です。CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージにおけるわずかな非効率性でさえ、ユーザーエクスペリエンスやアプリケーションの信頼性に影響を与える、より大きなパフォーマンス問題へと発展する可能性があります。チームは、単なる使用率の数値を追跡するのではなく、パフォーマンスに真に影響を与えるパターンやボトルネックを深く掘り下げて調査する必要があります。
CPU使用率が高いとトラブルの兆候だと思いがちですが、必ずしもそうとは限りません。実際、CPU使用率を人為的に低く抑えることは、十分に活用されていないCPUに対して過剰な料金を支払っている兆候かもしれません。本当に重要なのは、CPUが時間の経過とともに、そして負荷がかかった状態でどのように動作するかです。
パーセンタイルベースの指標（P95、P99）を使用して、持続的な使用パターンを特定します。バースト可能なVMを実行している場合は、クレジット残高に注意してください。クレジット残高が不足すると、即座にパフォーマンスが低下します。また、CPUキューの長さも見逃さないでください。使用状況に問題がなくても、キューの長さは何か待ち行列に何かがあることを示す危険信号となることがよくあります。
LogicMonitor Envisionでは、過去のパフォーマンスパターンに基づいて動的しきい値が自動的に調整されます。つまり、静的しきい値を超えたときだけでなく、環境の正常な状態から実際に逸脱した場合にのみアラートが通知されます。
メモリの問題は自然に解決することは稀です。静かに蓄積され、やがて全てを破壊します。クラッシュを待つのではなく、メモリ使用量の増加を経時的に追跡し、リークを早期に発見しましょう。
ページファイルアクティビティの高負荷は、使用量に問題がなくても、隠れた負荷の兆候となる可能性があります。また、メモリの空き容量を常にパーセンテージだけでなく絶対値で監視してください。アプリによっては、最小予約量を下回ると深刻な動作不良を起こす場合があります。
プロヒント： AKS のようなコンテナ化されたワークロードでは、メモリ要求と実際の使用量を比較して注意してください。要求が少ないと、負荷が中程度のポッドのエビクションが発生する可能性があります。要求が多すぎると、リソースとコストが無駄になります。
しかし、メモリメトリクスは単なる不具合対応のためだけのものではありません。キャパシティプランニングの重要な情報源でもあります。使用パターンを経時的に追跡することで、クラスターの適正化、過剰なプロビジョニングの回避、そして未使用メモリに予算を浪費することなく重要なアプリケーションに十分な余裕を確保するのに役立ちます。
アプリケーションの動作が遅いのは必ずしもサーバーの問題ではなく、ネットワークパフォーマンスが見落とされがちです。以下のネットワーク指標は、ユーザーに影響を与える問題を早期に発見するのに役立ちます。
プロヒント： 複数リージョンに展開する場合は、レイテンシのベースラインを設定し、逸脱を監視します。Azureでは、ルーティングの変更による予期せぬ速度低下を常に通知できるとは限りませんが、LogicMonitorなら通知します。LM Envisionは、動的なしきい値と過去のパフォーマンスベースラインを使用して、ネットワーク動作の異常を検出できます。 ユーザーは遅延を感じます。
ストレージパフォーマンスはアプリケーションの応答性に直接影響しますが、多くのチームは実際のパフォーマンス指標ではなくIOPSに固執しています。最も有用なストレージ指標は、以下の点に焦点を当てています。
多くのチームが次のように尋ねます。 「Azure ではストレージは無制限と表示されていますが、実際に使用しているストレージ容量を確認するにはどうすればよいでしょうか?」 そこで、使用状況のベースライン設定が不可欠になります。Azure のネイティブツールではこの機能は提供されていませんが、LogicMonitor では利用可能です。LM Envision は、動的なしきい値と履歴ベースラインを使用することで、異常値の特定、実際の使用状況の経時的な追跡、そしてストレージの動作がサポートするサービスに与える影響の把握を支援します。
インフラストラクチャは健全に見えても、アプリが遅いと、ダッシュボードの見やすさはユーザーには関係ありません。だからこそ、CloudOpsチームは、特に分散サービス全体にわたるアプリケーションの動作を可視化する必要があります。
これはコードの詳細なプロファイリングではなく、理解することです サービスがどのように連携して機能するか 負荷がかかった際にパフォーマンスが低下する箇所を特定します。具体的には、以下のような点を追跡します。
LM Envision は、インフラストラクチャ、サービス、ユーザー向けトランザクション全体のテレメトリを相関させるため、従来の APM ツールがなくても、チームは速度低下、セッションの中断、エクスペリエンスの低下の「原因」を明らかにすることができます。
結局のところ、監視とはデータを収集し、サービスがビジネス目標を満たしていることを確認することです。 サービスレベル指標（SLI） 技術的なパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスの橋渡しに役立ちます。
効果的な SLI は、技術データをエンジニアとビジネス リーダーの両方にとって有意義な洞察に変換します。
SLIが最も重要になるのは、単なる個別の指標ではなく、サービス全体で実際に何が起こっているかを反映する場合です。ユーザーエクスペリエンスが低下し始めていることを示すパターンを捉えることが重要です。
LogicMonitor の Edwin AI は、レイテンシ、エラー率、トランザクション障害などの指標全体にわたって相関する異常を自動的に検出することでこの点を支援します。そのため、大量の断片的なアラートを受け取る代わりに、実際にストーリーを伝える 1 つの統合されたインシデントを受け取ることができます。
エラー メトリックにより、ユーザーに影響を与える問題が明確に示されます。
システムの健全性とユーザーエクスペリエンスは必ずしも同じではありません。サーバーは正常に動作しているかもしれませんが、シンガポールでログインページがタイムアウトしたり、ドイツで決済フローが滞ったりすると、ユーザーはそれを感じ、チームはその影響を負うことになります。
それでも、一部の ITOps チームは、ユーザーの視点からパフォーマンスを測定することに抵抗し、「制御できない問題については責任を負わせないでください」と言います。
確かにそうですね。しかし、アウトサイドイン監視は責任追及を目的としたものではありません。特にグローバルに分散した環境においては、状況を明確に把握することが目的です。パフォーマンスが低下した場合、どこで発生しているかを把握することで、自信を持って対応できるようになります。
想像してみてください。カナダではページの読み込みが遅いのに、他の地域では問題がない。グローバルに分散されたチェック機能があれば、それがシステム全体の問題なのか、それともその地域のモバイルプロバイダーの障害などなのかを素早く特定できます。アプリは正常です。これでそれを証明できます。
LogicMonitor は、次のような機能により、CloudOps チームがユーザーに影響を与える問題を未然に防ぐのに役立ちます。
ユーザーが速度低下を報告するのを待つ代わりに、チームはリアルタイムでパフォーマンスの低下を捉え、サービス レベル アグリーメント (SLA) や顧客エクスペリエンス (CX) に悪影響が出る前に対策を講じることができます。
Azureのどのメトリックが重要かを知ることが最初のステップです。それに基づいて行動することで、真の価値が発揮されます。
優れたCloudOpsチームは、すべてを監視するわけではありません。成果につながる要因を監視します。トランザクションに影響を与えるレイテンシの急上昇、主要なワークフローを遅らせるストレージの遅延、そしてサービスが滞っていることを示す早期警告サインなどを追跡します。パフォーマンスとビジネスへの影響を結び付け、最適化を継続します。
LogicMonitor を使用すると、より迅速に行動し、よりスマートに応答し、ユーザー エクスペリエンスを最優先にするためのコンテキストが得られます。
次に、役立つ指標について詳しく見ていきましょう。 Azureの支出を管理する パフォーマンスを損なうことなく、無駄を特定し、使用傾向を追跡し、サービス、チーム、成果にコストをマッピングする方法を学びます。
焦点を合わせる ネットワーク遅延, CPUパーセンタイル、トランザクション成功率などです。これらの指標は、生の利用率の数値よりも、実際のユーザーエクスペリエンスをより正確に反映します。
ストレージのレイテンシ データの読み取り/書き込み速度を表示します。 IOPS 操作数のみをカウントします。IOPSが高くても応答時間が遅いということは、真のパフォーマンスが得られていないことを意味します。重要なアプリケーションの場合、レイテンシはボトルネックをより明確に示します。 Azure ストレージのパフォーマンス.
メモリ増加の傾向を追跡し、コンテナ内の実際の使用量と要求されたメモリを比較します。 AKS モニタリングリクエストが不足すると、負荷がかかった状態でポッドが強制的に再起動され、リクエストが過剰になるとバジェットが無駄になります。ページファイルアクティビティの増加と利用可能なメモリの減少に注意してください。
目を離さないでください リージョン間レイテンシ, TCP接続失敗、DNS解決時間など。これらは、アプリのパフォーマンス低下の背後にある目に見えない要因であることが多い。 分散型 Azure アプリケーション.
Azure の SLI レイテンシやエラー率といった技術的な指標を、トランザクションの成功率やページの読み込み速度といった実際の成果と結び付けることで、重要なユーザージャーニーが遅れているタイミングを把握できます。
アウトサイドイン監視 HTTPチェックと複数の場所からの合成フローを備えています。LogicMonitorなどのソリューションは、実際のユーザーをシミュレートし、地域特有の問題を早期に検知して、脅威が侵入する前に対処します。 Azure SLAコンプライアンス またはCXに影響を与えます。
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