2010 年代初頭にクラウドの導入が急速に進むと、企業は新たな課題に直面し始めました。分散システムの管理、クラウドでホストされるアプリケーションの監視、グローバル インフラストラクチャ全体のネットワーク パフォーマンスの確保は、より複雑になりました。企業の IT 運用方法のこのような変化により、パフォーマンス、セキュリティ、および全体的なシステムの健全性に関するリアルタイムの洞察を提供できるクラウドベースのネットワーク監視ツールの必要性が明確に生まれました。
クラシックハット ネットワーク監視方法静的なオンプレミス環境向けに構築されたクラウド ネイティブ アーキテクチャは、クラウド ベース システムの動的な性質に対応するのに苦労することがよくあります。コンテナ、サーバーレス機能、自動スケーリング リソースなど、常に変化するクラウド ネイティブ アーキテクチャでは、より俊敏でスケーラブルな監視アプローチが必要です。
この記事では、効果的な監視のヒントなど、クラウドベースのネットワーク監視のベスト プラクティスについて説明します。集中型の可観測性ツールの使用から、プロアクティブな IT 運用向け人工知能 (AIOps) ソリューションの導入まで、クラウド インフラストラクチャの成長に合わせてセキュリティと回復力を維持する方法を学びます。
主要な取り組み
クラウドと従来の監視: 従来のネットワーク監視ツールは、コンテナやサーバーレス関数などのクラウド リソースの動的かつ一時的な性質に苦労します。
クラウドベースの監視は重要です。複雑なオンプレミス インフラストラクチャを必要とせずに、リアルタイムの分析情報、集中管理、柔軟なスケーリングを提供することで、リソース効率が向上し、管理が簡素化され、スケーラビリティが向上します。
実装するベスト プラクティス: 集中型の可観測性ツールを使用し、適切なメトリックを測定し、重要なタスクを自動化し、リアルタイムの監視とアラートを実装し、スケーラビリティと高可用性を確保し、予測監視を採用します。
予測監視の導入: AIOps ツールによる AI 主導の洞察と自動化を使用して問題を予測し、パフォーマンスや可用性に影響する前に是正措置を講じることで、アラート疲労から AI 主導の効率性へと移行します。
効果的なクラウドベースのネットワーク監視を実装するためのベストプラクティス
クラウドベースのネットワーク監視は、主に動的な分散クラウド環境を継続的に可視化できるため、従来のアプローチに比べて大きな利点があります。クラウド ネットワークとそのリソースを効果的に監視するには、次のベスト プラクティスを検討してください。
クラウドインフラストラクチャの包括的なビューを取得するには、統合された集中型の可観測性プラットフォームが不可欠です。クラウドネイティブ環境には、複数のコンテナ、サーバーレス機能、マイクロサービス、クラウドプロバイダーが含まれることがよくあります。たとえば、 Amazon Webサービス（AWS）, Azure, Googleクラウドつまり、組み込みの監視ツールだけでは不十分です。すべてのデータを 1 か所に集める集中ツールがなければ、可視性が断片化され、問題の診断やパフォーマンスの最適化が困難になる可能性があります。
単一画面ソリューションを採用すると、さまざまなクラウド プロバイダー、コンテナー、オンプレミス システムからの監視データを単一のインターフェースに統合できます。このアプローチにより、監視プロセスが簡素化され、複雑さが軽減され、監視チームが問題を迅速に診断してトラブルシューティングできるようになります。
プロのヒント：マルチクラウド環境で運用している場合は、監視ツールが様々なクラウドネイティブ監視ソリューション（AWS CloudWatch、Azure Monitor、Google Cloud Operations Suiteなど）と統合されていることを確認し、すべてのクラウドを一元的に監視できるようにしてください。LogicMonitorのLM Envisionプラットフォームは、オンプレミス環境やマルチクラウド環境とスムーズに統合することで監視戦略を強化し、すべてのインフラストラクチャ監視を単一のコンソールで一元管理できる、集中型監視プラットフォームの一例です。
適切な指標を測定する
適切な指標を監視することの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。クラウド環境、特にマイクロサービス、コンテナ、サーバーレス機能を活用した環境では、パケット損失や帯域幅使用率などの従来のネットワークパフォーマンス指標では、全体像がつかめないことがよくあります。クラウドネイティブアプリケーションには、特定の 主要業績評価指標（KPI） サービスのパフォーマンスをリアルタイムで反映するのに適しています。
クラウド環境で監視する最も重要なメトリックには、次のようなものがあります。
ネットワーク待ち時間
- なぜ重要なのか： ネットワーク遅延は、クラウド環境内の異なるシステムまたはサービス間のデータ転送の遅延を測定します。遅延が長いと、特にリアルタイム アプリケーションの場合、ユーザー エクスペリエンスに悪影響を与える可能性があります。
- 注意すべき点: パフォーマンスを低下させる可能性のあるネットワークの問題やリソースの競合を示す可能性がある、レイテンシの急増に注意してください。
スループット（トラフィック量）
- なぜ重要なのか： スループットとは、ネットワーク上で転送されるデータの量を指し、インフラストラクチャが大量のトラフィックを処理する能力を評価するのに役立ちます。
- 注意すべき点: スループットが突然増加すると、ネットワークの輻輳を防ぐためにスケーリングや負荷分散が必要になる場合があります。
エラー率
- なぜ重要なのか： エラー率は、アプリケーション、API、またはクラウド サービス内で発生するエラーの頻度を追跡します。エラー率が高い場合、バグ、構成の問題、またはその他の障害が発生している可能性があります。
- 注意すべき点: エラー率が急激に上昇した場合は、重大なパフォーマンスまたはセキュリティの問題を示している可能性があるため、すぐに調査する必要があります。
アップタイムと可用性
- なぜ重要なのか： 稼働時間と可用性のメトリックは、クラウド サービスまたはインフラストラクチャの信頼性とアクセス可能性を測定します。クラウド環境は、理想的には高い可用性を備えている必要があります。
- 注意すべき点: ダウンタイムや中断はサービスの停止につながる可能性があるため、継続的な監視により、問題を迅速に特定して解決することができます。
サービスレベルKPI
- なぜ重要なのか： KPI はダッシュボードとして機能し、情報に基づいた意思決定を促進するための実用的なデータを組織に提供します。適切な監視がなければ、クラウド戦略が成功しているかどうかを評価したり、改善すべき領域を特定したり、リソースが効率的に使用されているかどうかを把握したりすることが困難になります。
- 注意すべき点: アプリケーションパフォーマンス、クラウドインフラストラクチャ、クラウドの可視性、運用効率、クラウドガバナンスと自動化を測定するKPIを監視します。LogicMonitorの サービスインサイト この機能により、アプリケーションの健全性とパフォーマンスの完全な長期ビューが提供され、基盤となるリソースの変更に関係なく、ユーザーはサービス全体の健全性とパフォーマンスに集中できるようになります。Service Insight は、地理的に分散した一時的なリソース全体の主要パフォーマンス指標を表示することで、すべてのサービスにわたってデータを集約します。運用効率とクラウドのガバナンスと自動化のために追跡するその他の主要な KPI には、次のものがあります。 平均検出時間 (MTTD)、平均解決時間 (MTTR)、インシデント数、準拠状態のポリシーの割合、展開までの時間などです。これらの KPI は、クラウド インフラストラクチャが組織のクラウド戦略と完全に一致していることを確認するために必要な洞察を提供します。
プロのヒント：KPIと監視アプローチをビジネス目標と整合させることは有益です。例えば、クラウドアプリケーションが顧客向けサービスを直接サポートしている場合は、レイテンシと稼働時間を最優先事項にしてください。これらの指標は、スムーズなユーザーエクスペリエンスを確保するための鍵となります。同様に、マイクロサービスアーキテクチャを使用している場合は、レイテンシと障害率を注意深く監視することが不可欠です。重要なのは、ビジネスとユーザーにとって本当に重要なものを監視することです。LogicMonitor Envisionプラットフォームのような強力なコンテナ監視ソリューションの使用をお勧めします。このソリューションは、KubernetesおよびDockerアプリケーションに対するスケーラブルで動的な可視性を提供します。
重要なタスクを自動化する
クラウド環境では、パフォーマンスの変化、スケーリングのニーズ、セキュリティの脅威に対して、迅速かつスケーラブルな対応が求められます。手動で介入すると、解決時間が長くなり、人為的ミスが発生する可能性があります。一方、自動化により、対応が迅速化され、ミスの可能性が減ります。
次のようないくつかの重要なタスクを自動化できます。
- リソースのスケーリング: 需要の急増に対応するために、CPU 使用率やメモリ使用率などの事前定義されたメトリックに基づいてインフラストラクチャを自動的に拡張します。
- パッチ適用： クラウド リソースのパッチ適用を自動化し、セキュリティの脆弱性が遅滞なく解決されるようにします。
- 監視エージェントの展開: 新しく作成されたクラウド インスタンスまたはコンテナに監視エージェントを自動的にデプロイします。
- よくあるインシデントへの対応: サービスの低下やしきい値違反が発生した場合、自動トリガーを設定することで、手動による介入を待たずに即座に是正措置を講じることができます。
この自動化を実現する優れた方法は、次のような自動化ツールと監視プラットフォームのワークフロー統合を活用することです。 Ansible または Terraformこれにより、面倒なタスクを自動化し、手動介入を減らし、一貫性を向上させ、応答時間を短縮するランブックを作成できます。自動化は、監視プラットフォームに専用に組み込むこともできます。たとえば、LM Envisionには、新しいリソースを自動的に検出して新しいデバイスのオンボーディングプロセスを高速化するエージェントレスコレクターと、イベント相関ソリューションが搭載されています。 エドウィン AIは、ServiceNow で複数のアラートを 1 つのインシデント チケットに自動的にまとめ、問題の簡単な英語による概要と推奨される修復手順を記載します。
プロのヒント：自動化ツールを導入する際は、プロセスを定期的にテストし、改善することで、その効果と効率性を維持できるようにしてください。そうしないと、インフラストラクチャやアプリケーションの変更によって不整合が生じる可能性があります。自動化を最新の状態に保たないと、時代遅れになり、効果が薄れてしまいます。適切にメンテナンス・適応された自動化は、組織の俊敏性と運用効率を大幅に向上させます。
リアルタイムの監視とアラートを実装する
クラウド環境では、サービス レベル アグリーメント (SLA) を維持し、稼働時間とパフォーマンスを確保するために、リアルタイムの監視が不可欠です。問題の検出が遅れると、ダウンタイム、ユーザー エクスペリエンスの低下、さらにはセキュリティの脆弱性につながる可能性があります。
次のような重要な指標に対してプロアクティブなアラートを設定します。
- 遅延、ダウンタイム、パフォーマンスの低下
- セキュリティ侵害（不正アクセスまたは不審な活動）
- 資源利用（eg CPU またはメモリの使用しきい値を超えている)
LM Envisionプラットフォームのような最新のツールは、次のようなインシデント対応プラットフォームと統合できます。 ServiceNow or PagerDuty 重大な問題への対応を自動化します。これにより、インシデント管理が高速化され、問題がユーザーに影響を与える前にチームが問題を解決する能力が向上します。
スケーラビリティと高可用性を確保する
クラウドベースの監視の最大の利点の 1 つは、インフラストラクチャに合わせて拡張できることです。クラウド リソースが拡大しても、監視ソリューションはパフォーマンスを低下させることなくそれに応じて拡張できる必要があります。
監視プラットフォームがクラウドネイティブであり、スケーラビリティを考慮して設計されていることを確認してください。ネットワークやアプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、大量のデータを処理できる必要があります。さらに、監視ツールは、システム障害やインフラストラクチャのスケーリング イベントが発生しても動作し続けるように、高可用性を備えている必要があります。
AIOpsによる予測監視を導入する
従来のネットワーク監視は問題に対する事後対応に重点を置いていますが、予測監視ではパフォーマンスに影響が出る前に潜在的な問題を特定できます。インシデントが発生するまで待つのは得策ではありません。問題を予測して積極的に対処する方がよいアプローチです。 次世代AIOps ツールが役立ちます。
履歴データを分析し、機械学習アルゴリズムを適用することで、予測監視ツールはパターンを検出し、トラフィックの急増、システム障害、リソース枯渇などの潜在的な問題を発生前に予測できるようになります。
プロのヒント：予測監視の導入を検討されている場合、LogicMonitor Edwin AI（IT可観測性のためのGenAIアシスタント）は優れたツールです。単なるChatGPTラッパーソリューションではなく、様々なツールから得られる可観測性データと非構造化知識を活用します。また、基盤となるインフラストラクチャに関わらず、複数のプラットフォーム間でシームレスに動作します。
結論
集中型可観測性ツールの実装から重要なタスクの自動化、予測監視の採用まで、これらのベスト プラクティスは、組織がクラウド環境の動的な性質に対応して最適なパフォーマンスを維持できるように設計されています。従来の監視方法では、コンテナーやサーバーレス機能などの一時的なクラウド リソースに対応するのに苦労することが多いため、適切なツールと手法を採用することが、包括的でリアルタイムの可視性を実現する鍵となります。
クラウドとハイブリッドインフラストラクチャ全体でエンドツーエンドの可観測性を提供する強力なツールをお探しの場合は、 LMエンビジョン主要なクラウド プロバイダーとシームレスに統合され、ネットワーク パフォーマンス、リソース使用率、セキュリティ体制を一元的に把握できます。マルチクラウド環境の管理、インシデント対応の自動化、予測監視の実装など、LogicMonitor はクラウドベースのネットワーク リソースを管理し、自信を持ってプロアクティブに拡張するために必要な洞察を提供します。
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