Azure監視シリーズの第12回目のブログ記事では、LogicMonitor Envisionの実践的な実装に焦点を当てています。強力な可観測性プラットフォームを導入するのはほんの第一歩に過ぎません。最大限に活用するには、正しく構成する必要があります。CloudOpsチームがAzure監視をマスターするために実践している8つのベストプラクティスを解説します。自動検出からアラート調整、コスト最適化、自動化まで、あらゆる要素を網羅しています。以前の記事を見逃した方は、こちらをご覧ください。 フルシリーズ.
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これらの Azure 監視のベスト プラクティスは、CloudOps チームが監視可能性を拡張し、ノイズを削減し、コストを制御し、パフォーマンスをプロアクティブに管理するのに役立ちます。
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リソースの検出、メトリックの調整、タグ付けポリシーを自動化し、初日から完全な可視性を維持します。
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Azure 環境に合わせてノイズを削減し、拡張できる多層アラート ルールとワークスペース戦略を構築します。
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ロジック アプリとワークロード全体で、リアルタイムのコスト傾向、サービス正常性イベント、パフォーマンス異常を追跡します。
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ダッシュボードだけで終わらせず、Grafana、Prometheus、自動化ワークフローで監視を拡張し、ユーザーが問題に遭遇する前に先手を打つことができます。
サービスの増加、アーキテクチャの分散化、そしてチームが管理するサブスクリプションやリージョンの増加に伴い、Azure環境の監視はますます重要になっています。かつてはシンプルな可視性だったものが、今ではパフォーマンスの問題、アラートのノイズ、セキュリティシグナル、そしてコスト超過といった問題への対応を必要としており、Azure監視のベストプラクティスはこれまで以上に重要になっています。
LogicMonitor Envisionは、こうした複雑さを管理する機能を提供しますが、真の成功は、これらの機能がどのように設計、調整され、本番環境で適用されるかによって決まります。ベストプラクティスを採用するチームは、インシデントの削減、サービスの信頼性向上、トラブルシューティングの迅速化、そして予測可能な支出といった、最も重要な成果と可観測性を整合させることに注力します。
次の Azure 監視のベスト プラクティスでは、そのアプローチを実際に実行し、CloudOps チームの速度を低下させる盲点やスケーリングの課題を回避する方法を示します。
1. ポリシーとIaCを使用して監視構成を標準化する
チームや環境をまたいでAzure監視を拡張する場合、一貫性が鍵となります。LogicMonitor Envisionを使用すると、監視をAzureリソースタグに自動的にマッピングできるため、強力なタグ付けプラクティスが基盤となります。Azure PolicyなどのAzureサービス、またはARMテンプレートやTerraformなどのInfrastructure as Code (IaC)ツールを使用して、異なるリソースグループ、サブスクリプション、リージョンを含むAzure監視のベストプラクティスの一環として、一貫したタグ付けとデータ収集ルールを適用できます。
組織が複数の Azure サブスクリプションを管理しているとします。
- 1つは本番環境ワークロード用
- 開発のための1つ
- 地域チームに特化したもう一つ
標準のタグ付けポリシーがないと、各チームが異なる名前を付ける可能性があります。
- Env = prod を 1 つに
- 環境 = 別の場所での生産
この不一致により、フィルタリング、アラート、レポートを効果的に行うことが難しくなります。
2. リソース検出の自動化
Azure リソースをまだ手動で監視対象に追加している場合は、すでに遅れをとっています。LM Envision は、リソースが起動した瞬間に自動検出し、サポート対象のサービスに直接マッピングします。
方法は次のとおりです。
- 自動検出を有効にする: LM Envision を設定して、Microsoft Azure API エンドポイントを使用してすべての Azure リソースを自動的に検出します。これにより、新しいサービスはプロビジョニング後すぐに監視対象となり、初日から Azure 監視のベストプラクティスに準拠できるようになります。
- リソース グループを使用します。 LM Envision の監視を既存の Azure リソース グループと一致させます。
- タグベースの監視を使用する: LM Envision を Azure リソースタグを継承するように設定してください。これにより、すべてのリソースに一貫したタグが付けられ、フィルタリングとレポート作成がはるかに簡単になります。
- 検出の完全性を確認します。 LM Envision で検出されたリソースを Azure Resource Graph と定期的に照合して監査してください。監視のギャップは、障害発生時よりもチェック中に発見する方が効果的です。
3. 実際に重要なものに合わせて指標をカスタマイズする
デフォルトの指標は出発点であり、戦略ではありません。LM Envisionで指標をカスタマイズする方法は次のとおりです。
- ビジネスにとって重要なことに焦点を当てます。 ユーザーとビジネスオペレーションに直接影響を与える指標を優先してください。すべての指標が同じように機能するわけではありません。
- 重要度に応じて収集タイミングを調整します。 重要なシステムは頻繁にポーリングし、重要度の低いシステムは頻度を低くしましょう。すべてのシステムを同じ頻度でチェックする必要はありません。
- 特定のデータを取得するには JSON パスを使用します。 LM EnvisionのJSONパス機能を使用して、必要なAzureメトリックを抽出します。これにより、より詳細なパフォーマンスデータが提供されます。
- 独自の複合メトリックを構築します。 複数のデータポイントを統合する計算メトリックを作成します。これにより、単一のメトリックでは得られない洞察が得られ、メトリックの選択をAzure監視のベストプラクティスに合わせることができます。
| Azure SQL データベースの監視対象 | Azure 仮想マシン (VM) の監視対象 |
| DTU/vCore 使用率バッファキャッシュヒット率ログ IO 率デッドロックブロックされたセッション | CPU使用率（動的しきい値付き）使用可能なメモリディスクIOPSとレイテンシネットワークスループットパケットエラー |
4. 効率的なログ分析ワークスペース戦略を設計する
LM Envision は Azure Log Analytics と統合してログ データとメトリックを 1 つのビューにまとめますが、その価値はワークスペースの設定方法に大きく依存します。
ワークスペースの設計が分散していたり、過度に複雑だったりすると、環境全体で何が起こっているかを照会したり、相関関係を調べたり、把握したりすることが難しくなります。
例えば、あるチームがアプリごとに新しいLog Analyticsワークスペースを作成し、別のチームがすべてのアプリに1つの巨大なワークスペースを使用しているとします。どちらも理想的ではありません。小さなワークスペースが多すぎると、リソース間のクエリが困難になります。巨大なワークスペースが1つしかないと、アクセス制御とデータの分離が難しくなります。
代わりに、特定のサービスや事業部門をサポートするような関連リソースを、スコープが明確に設定された共有ワークスペースにグループ化します。この設定により、LM Envisionは テレメトリを相関させる より高速になり、集中化された可視性と合理化されたクエリ パフォーマンスに関する Azure 監視のベスト プラクティスをサポートします。
5. 多層アラートを実装する
すべてのアラートが午前3時に鳴らされる必要はありません。アラートの効果は、LM Envision の適切な設定によって決まります。
- 明確な重大度レベルを定義します。 個別の通知チャネルを使用して、少なくとも 3 つの異なるアラート レベルを作成します。
| 重大度 | 例: | 反応時間 | LM Envisionにおける通知方法 |
|---|
| クリティカル | 本番環境サービスの停止 | <15分 | 電話、SMS、電子メール、インシデント管理との統合 |
| 警告 | リソースの容量が80% | <4時間 | メール、Slack/Teams の統合 |
| インフォ | バックアップが完了しました | 翌営業日 | ダッシュボードのみ |
- 動的しきい値を実装する: LM EnvisionのAIOpsを活用して、通常のパターンを把握するベースラインを確立しましょう。これにより、静的なしきい値では検出できないボトルネックを検出できます。
- エスカレーション チェーンを構成します。 問題が未確認または未解決のままになっている期間に基づいて、自動アラートエスカレーションを設定します。これは、アラート疲れを回避するためのAzure監視のベストプラクティスの中核となる原則です。 MTTRを減らす重大な問題を誰かの受信トレイに放置しておくべきではありません。LM Envision でアクショングループを設定すれば、アラートを適切なチームやシステム（メール、統合、チケット発行など）にルーティングできます。
- ノイズを減らす: LM Envisionのアラート調整機能を活用して、誤検知やアラートストームを削減しましょう。チームは、アラートを信頼し、無視してはいけません。なぜなら、アラートが多すぎるからです。
Azure のパフォーマンス問題は、必ずしもアプリから発生するわけではありません。計画メンテナンス、地域的な障害、予期せぬ構成変更など、上流から発生する場合が多くあります。そのため、ワークロードからの報告だけでなく、Azure 自体の動作を追跡することが重要です。
LM Envision を使用すると、Azure アクティビティ ログとサービス正常性の更新を取り込むことができるため、変更やインシデントがいつ発生したかを確認し、問題が発生した場合に迅速に原因を突き止めることができます。
例えば、Azure のメンテナンス イベントによって VM が再起動されたり、リージョンが無効化されたりしてアプリの速度が急激に低下した場合、LM Envision はダッシュボードまたはアラート タイムラインに両方のシグナルを並べて表示できます。Application Insights はフロントエンドの問題を表面化し、LM Envision はそれらをバックエンドおよびインフラストラクチャのメトリクスと相関させます。
7. Azureコストを積極的に監視する
誰も見ていない時に雲は渦巻きます。LM Envision は、事後対応ではなく、事前対応を支援します。
ここにあなたがすべきことがあります：
包括的なタグ付け戦略を実装します。 次のタグを使用して Azure リソースを監視するように LM Envision を構成します。
- 環境（本番環境/開発環境/テスト環境）
- 部門/事業部
- アプリケーション/サービス
- コストセンター
- オーナー
コスト監視ダッシュボードを構築します。 以下を表示する専用の LM Envision ダッシュボードを作成します。
- 日次/週次/月次支出傾向
- リソースタイプ別のコスト
- アプリケーション別のコスト
- コストの異常
支出アラートを設定します。 LM Envision アラートを設定する:
- 予算のしきい値（80％、90％、100％）
- 異常な支出パターン
- コストが急激に上昇するリソース
定期的なコストレポートをスケジュールします。 Azure ポータルまたは LM Envision のレポート機能を使用して、関係者に情報を提供します。
Azure の課金データを追跡します。 次のように詳細な請求情報を収集するように LM Envision を構成します。
- Azure コスト管理 API に接続する
- サブスクリプション全体の支出を監視する
- スポット使用量の急増と予期せぬ料金
- リソース固有のコスト配分を分析する
コスト配分にタグを使用する: LM Envision を使用すると次のことが可能になります。
- 事業部門別にコストを追跡
- チャージバックレポートを作成する
- 謎のコストを増加させている可能性のあるタグなしのリソースを見つける
- 開発/テスト環境と本番環境のコストを比較する
これらの手順を組み合わせることで、チームはAzure監視のベストプラクティスに従うことができます。 コスト最適化の改善 戦略を策定し、Microsoft Azure 環境全体のクラウド支出を明確に把握できるようにします。
8. オープンソースとハイブリッド統合による可視性の拡張
Azure 環境が単独で実行されることはほとんどありません。
おそらく、オンプレミスシステム、Kubernetesクラスター、あるいはAWSワークロードがスタック内に混在しているでしょう。そして、Azure Monitorだけでは十分な柔軟性や詳細度が得られない場合もあります。
そこで、LM Envision の 2,000 を超える事前構成済みの統合機能が役立ちます。オープンソースの人気ツールや、Prometheus、Grafana といった他の監視ツールも含まれています。あらゆるシステムからカスタム メトリック、ログ、イベントを取り込み、Azure ネイティブのテレメトリと 1 つの統合ビューで相関分析できます。
Azure Workbooks は、可観測性の新たなレイヤーを提供し、複数の Azure サービスからのデータを統合するインタラクティブなダッシュボードを構築できるようにします。ワークブックを使用することで、LM Envision のデータと VM Insights、Container Insights、カスタムクエリを並べて表示し、より包括的なエンドツーエンドのビューを実現できます。
そのため、Azure 監視のベスト プラクティスの一つとして、LM Envision をすぐに利用可能な統合、API 接続、またはカスタム スクリプトを使用して外部テレメトリ ソースと統合することをお勧めします。そうすることで、クラウド、ハイブリッド、オープンソースのすべてのテレメトリを単一の画面で可視化できます。
9. Azure Active Directoryの監視を強化する
サイバー攻撃が増加している 過去30年間でXNUMX％増加.
アズールAD クラウド環境のセキュリティ基盤です。LM Envisionを使って効果的に監視する方法をご紹介します。
認証アクティビティを追跡する:
- ログイン失敗の監視
- 異常な場所からのログインをフラグ付けする
- ブルートフォース攻撃のパターンを特定する
- 複数回の失敗の後に成功したログインに注意してください
特権アカウントに注意してください:
- グローバル管理者のアクションを表示するダッシュボードを作成する
- 役割の割り当ての変更を監視する
- パスワードポリシーの変更を追跡する
- 条件付きアクセスポリシーの変更を監視する
ディレクトリ同期を監視します。
- Azure AD Connect の正常性を確認する
- トラック同期エラー
- パスワードハッシュ同期の失敗を特定する
- ディレクトリ同期サービスの健全性を監視する
セキュリティアラートを設定します。
- 複数のログイン失敗について通知を受け取る
- 権限昇格活動を捕捉する
- セキュリティ構成が変更されたかどうかを知る
- 標準プロセス外で作成されたユーザーアカウントを識別する
10. 必要な人のためにダッシュボードを構築する
LM Envisionダッシュボードは、特定のオーディエンスのニーズに合わせてカスタマイズする必要があります。これらのダッシュボードは、経営幹部からエンジニアまで、それぞれのオーディエンスに合わせて指標とインサイトをカスタマイズするために必要な視覚化を提供します。
| Audience | 執行役員 | 業務執行統括 | アプリチーム | セキュリティチーム |
| 表示する主要な指標 | Azure 環境全体の健全性、サービス可用性メトリック、コストの傾向、セキュリティ態勢の概要 | リソース固有のパフォーマンス指標アクティブなアラートとインシデント容量の傾向最近の変更 | エンドツーエンドのアプリケーションパフォーマンスコンポーネントの健全性ユーザーエクスペリエンスの指標依存関係のマッピング | 認証アクティビティ不審なイベントコンプライアンスステータス脆弱性追跡 |
11. バックアップとリカバリを監視する
本番環境に加えて、監視データの保護と事業継続性の確保も重要です。LM Envision を使用して Azure のバックアップとリカバリを監視する方法は次のとおりです。
バックアップ操作を追跡します。
- 成功したバックアップジョブと失敗したバックアップジョブを監視する
- バックアップの完了時間を監視し、傾向を特定する
- バックアップストレージの消費量を追跡する
- システムがバックアップポリシーに従っていることを確認する
Recovery Services のボールトを監視します。
- 保管庫全体で保護されたアイテムの数を保持する
- ストレージの消費量と増加傾向を追跡する
- 地理的冗長性の設定が正しいことを確認する
- リカバリポイントの作成と有効期限を監視する
重要なバックアップ アラートを設定し、次の場合に直ちに通知を受け取ります。
- バックアップの失敗
- バックアップウィンドウの見逃し
- 回復の試みが失敗
- 保持ポリシー違反
- バックアップストレージの容量制限が近づいています
バックアップ カバレッジのギャップを見つける:
- Azure リソースとバックアップ保護ステータスを比較する
- バックアップポリシーが欠落しているリソースを特定する
- バックアップポリシーの割り当てを監視する
- バックアップ構成の変更を追跡する
回復の準備状況を監視:
- 回復ポイントが作成され、有効なままであることを確認します。これは、Azure 監視のベスト プラクティスでは見落とされがちですが、重要な部分です。
- 成功したテスト復元を監視する
- リージョン間のリカバリ機能が動作することを確認する
- テスト操作からの回復時間メトリックを追跡する
12. 問題が発生する前に一般的な修正を自動化する
LM Envisionの自動化機能により、手動介入なしに一般的な問題を解決し、時間を節約し、ダウンタイムを削減できます。以下に、実践すべきベストプラクティスをいくつかご紹介します。
自動修復ワークフローを設定します。
LM Envision が一般的な問題を解決します。何もする必要はありません。
- クラッシュしたサービスを再起動する
- 忙しくなったらリソースを追加する
- ディスクがいっぱいになる前にログファイルをクリアする
- データベースが詰まる前に古いデータをクリーンアップする
より大きな修正を行うには、Azure Automation に接続します。
さらにサポートが必要な場合は、LM Envision と Azure Automation を組み合わせてください。
- 複数のステップによるトラブルシューティングで VM の問題を修正
- データベースのメンテナンスタスクを処理する
- ネットワーク構成の問題を修正する
- ストレージを最適化しておく
修正された内容を追跡します:
自動化によって問題が処理されると、次のことが可能になります。
- ログで何が起こったかを正確に確認する
- 適切な人に知らせる
- 監査人のために記録を保管する
- 修正がうまくいったかどうかを理解する
LM Envision 実装チェックリスト
これらのベスト プラクティスを効果的に実装するには、次の段階的なアプローチに従います。
| フェーズ1: 基盤 | フェーズ2: カスタマイズ | フェーズ3: 高度な監視 |
|---|
| サービス プリンシパル認証を使用して Azure を LM Envision に接続する | パフォーマンス メトリックの収集を微調整してパフォーマンス監視を向上させる | Azure AD セキュリティ監視を設定する |
| 自動リソース検出を設定する | 役割ベースのダッシュボードを作成する | 動的しきい値を実装する |
| 初期タグ付け戦略を実装する | 多層アラート戦略を実装する | 複合指標を作成する |
| 重要なサービスに対する基本的なアラートを設定する | 初期コスト監視を構成する | 包括的なコストレポートを作成する |
Azure 監視戦略を強化
スマートな Azure 監視は、サービスの健全性、ユーザーの満足度、コストの予測可能性を維持することを目的としています。
LM Envision を使用した 12 の Azure 監視ベスト プラクティスに従うことで、次のことが可能になります。
- ダウンタイムを先取り
- ノイズをカット
- 手作業の削減
- セキュリティを強化する
- クラウド支出を管理
- 生のインフラストラクチャだけでなく、すべてを実際のビジネスサービスにマッピングします。
そして、それが本当の目標です。つまり、DevOps チームの作業を実際に楽にする、よりスマートな監視です。
Azure 監視を活用する準備はできていますか?
LM Envision は、Azure の大規模な可観測性とパフォーマンス管理を簡素化するために設計された包括的な監視ソリューションです。LM Envision を利用することで、問題を早期に把握し、ユーザーを保護し、クラウドの安定した運用を維持するために必要な可視性、自動化、そしてサービス重視の体制を実現できます。
よくあるご質問
動的しきい値で微妙な問題が見逃されないようにするにはどうすればよいですか?
動的閾値はノイズを低減しますが、小さいながらも重要な傾向を見逃してしまう可能性があります。これを避けるには、 アラート調整 重要なメトリックにカスタムの静的しきい値を設定し、システム変更時のベースライン動作を確認します。
チーム間でリソースのタグ付けの一貫性を保つための最適な方法は何ですか?
Azure Policyを使用して、デプロイ時にタグ付けルールを適用します。これと組み合わせると、 タグベースの監視 LM Envision では、タグ付けされていないリソースや一貫性のないタグ付けがされているリソースを簡単に識別してレポートできます。
LM Envision のアラート設定はどのくらいの頻度で確認する必要がありますか?
少なくとも四半期ごと、またはAzureアーキテクチャの主要変更直後に実施してください。定期的なレビューは アラート調整 アラート疲労と誤検知を削減することで、現在の優先事項に沿った状態を維持します。
はい、慎重に実装しないと。制限 自動修復 繰り返し実行可能でリスクの低いアクション（サービスの再起動など）に切り替えます。各修復イベントを必ずログに記録し、修正が失敗したり副作用が生じたりした場合に備えてアラートを設定します。
私のチームがこれまで自動検出を使用したことがない場合、賢明な最初のステップは何でしょうか?
まずはテストサブスクリプションで自動検出を有効にしてください。LM EnvisionのインベントリとAzureのリソースグラフを比較し、本番環境への展開前に精度を検証します。これにより、お客様の信頼が高まります。 Azureの監視 セットアップ。
新しいリソースのバックアップ ポリシー チェックを自動化することは可能ですか?
はい。組み合わせる タグベースの監視 スクリプトやAzure Policyを使用して保護されていないリソースを検出します。LM Envisionは、ギャップが発生したときにアラートを発したり、トリガーを発動したりできます。 自動修復 デフォルトのバックアップ ポリシーを適用するなどのアクション。
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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