想像してみてください。ダッシュボードは静かで、CPU負荷は安定し、エラー率は低く、すべて順調に見えます。しかし、アラームが鳴るまでは。さて、次はどうなるでしょうか？
指標は何か問題があることは示しますが、何が、どこで、なぜ問題があるのかは示しません。指標は症状を明らかにするもので、根本原因を明らかにするものではありません。そして、リスクの高い環境では、指標だけでは全体像を把握することができません。
例えば、API の応答時間が急上昇したとします。メトリクスは警告を発しますが、それがコードのデプロイによるものか、データベースのハングによるものか、トラフィックの急増によるものかはわかりません。
ここでログが役立ちます。ログは、誰が何をトリガーしたか、いつ発生したか、どのように展開したかなど、完全なコンテキストを提供します。また、異常やパターンを自動的に検出することで、ノイズではなくシグナルに焦点を絞ることができるため、影を追いかけたり、掘り下げて時間を無駄にしたりする必要がありません。
まさにこれが生産性の真の向上です。適切なデータが適切なタイミングで表示されると、エンジニアはトラブルシューティングを迅速化し、エスカレーションを減らし、ツールを切り替えることなく根本原因を突き止めることができます。
要約：メトリクスは何が起こっているかを示します。ログはなぜ起こっているかを示します。トラブルシューティングを迅速化し、問題を先取りするには、両方が必要です。
メトリック システムの健全性を一目で追跡: CPU スパイク、エラー率、レイテンシの傾向。
ログ すべてのアラートの背後にある完全なコンテキスト（イベント、エラー、動作）をリアルタイムでキャプチャします。
これらを組み合わせることで、根本原因分析の迅速化、インシデント対応のスマート化、稼働時間の向上が実現します。
集中型の監視 これらすべてを結び付けるので、数時間ではなく数分でトラブルシューティングを行うことができます。
ログとメトリクスの両方が重要であることを認識することは、ほんの始まりに過ぎません。真のメリットは、それらを単一のワークフローに統合することで生まれます。
そうすることで、問題が拡大する前にそれを発見してリスクを軽減し、インシデント対応中の雑務や手作業を最小限に抑えて生産性を向上させることができます。
指標が閾値を超えた時（例えば、APIレイテンシの急上昇やCPU負荷の急上昇など）、それがシグナルとなります。LM Logsのような製品は、その瞬間から相関性のあるログを自動的に取得します。検索やクエリバーは必要ありません。何が起こったかを説明するイベントとエラーを瞬時に可視化します。
これは単に高速なだけではありません。より安全です。必要なものがすべてそこにあり、整列され、状況に合わせて表示されるため、長時間の停止や根本原因の見逃しのリスクを軽減できます。
ハイブリッド環境やマイクロサービス中心の環境では、問題が単独で発生することはほとんどありません。1つのシステムに不具合が発生すると、他の5つのシステムにも影響が及びます。
メトリクスは表面的な影響を把握するのに役立ちます。ログは、問題を引き起こしたエラー、構成変更、サービス障害に至るまで、より深いストーリーを明らかにします。
LM Envisionでは、メトリクスとログが統合されているため、チームはツール間を行き来したり、調査を他の担当者に引き継いだりする必要がありません。これにより、特にプレッシャーの大きい状況において、時間の節約と遅延の削減につながります。
LM ログは異常やパターンを自動的に検出するため、何千もの行をくまなく調べたり、「何が変わったのか」を尋ねるために上級エンジニアにエスカレーションしたりする必要がなくなります。
その結果、MTTR が低下し、信頼性が高まり、重要なものを見逃すリスクが減ります。
サービスがクラッシュしたり、ユーザーがログインできなくなったりした場合、迅速な回答が必要です。統合されたメトリクスとログにより、複数のツールを切り替えたり、プレッシャーの中で複雑なクエリを記述したりする必要がなくなります。可観測性データを連携させることで、チームはより迅速かつスマートに業務を進めることができます。
メトリクスは、パフォーマンスが低下した瞬間に、数時間後ではなく、的を絞った意味のあるアラートを発します。ノイズの多いアラートや誤検知ではなく、実際のシステム動作に結びついた的確なシグナルが得られます。
メトリックとログを相関させることで、別のツールや古いデータを調べなくても、舞台裏で何が起こっているかを即座に把握できます。
ログには、問題に至るまでの詳細な一連のイベントが記録されます。何が失敗したかだけでなく、どのように、いつ、どこで発生したかが記録されます。サービス全体にわたってインシデントを追跡し、根本原因を特定し、影響範囲全体を把握できます。
真の原因が早く見つかるほど、その問題の解決も早くなり、サービス (およびユーザー) を元の状態に戻すのも早くなります。
ここでチームの生産性が本当に高まります。ジュニア エンジニアがエスカレーションなしでアラートを解決できれば、上級スタッフはインシデント対応ではなくイノベーションに集中できます。
メトリックとログが別々のツールに保存されている場合、ダウンタイムが続く間もタイムラインをつなぎ合わせて、データを手動で相関させる必要があります。
集中型可観測性とは、次のことを意味します。
調査に費やす時間が長くなればなるほど、ユーザー (およびサービス レベル契約 (SLA)) が感じる影響が大きくなるため、ビジネス リスクが直接的に軽減されます。
一秒一秒が重要な時に、ツールと格闘する必要はありません。だからこそ、私たちはLogicMonitor Envisionを開発しました。これは、ログとメトリクスを単一のリアルタイムビューに統合するプラットフォームです。
LM Envision を使用すると、チームは次のことが可能になります。
これは単なる理論ではありません。LM Envisionを導入した後、 シュナイダーエレクトリック MTTRを短縮し、アラート精度を40%向上これによって、チームはあらゆるアラートの背後にある詳細情報に迅速にアクセスできるようになります。
ログはストーリーを示し、メトリクスはシグナルをフラグ付けします。これらを組み合わせることで、リスクを軽減し、調査を迅速化し、チームが重要なことに集中できる時間を確保できます。
システムの統合ビューを取得し、より迅速に解決に至ります。
メトリクスは、CPU使用率やリクエストのレイテンシなど、時間の経過に伴うパフォーマンスの傾向を示します。ログは、エラー、構成の変更、ユーザーアクティビティなど、これらの傾向の背後にある具体的なイベントを示します。
メトリクスを使用してパフォーマンスの低下や異常を検出します。ログを使用して、デプロイの失敗、再起動、権限の問題など、根本原因を追跡します。
まずはメトリクスで問題点を特定しましょう。次にログを詳しく調べ、何が起こったのか、なぜ起こったのか、そしてどのように解決するのかを把握しましょう。メトリクスは正しい方向を示し、ログは詳細な情報を提供します。
調査を絞り込むための指標から始めましょう。次に、対応するログで詳細を確認します。プラットフォームがこれら2つを連携させている場合は（LogicMonitor Envisionのように）、やみくもに調査を進めることなく、より早く答えを得ることができます。
高いレイテンシやCPU使用率の急上昇など、しきい値を超えた場合にメトリクスに関するアラートを発します。ログを使用して、問題の原因を確認したり、セキュリティ侵害などの稀ではあるものの重大なイベントが発生した場合にアラートを発します。
集計された指標は、急上昇や外れ値を平滑化できます。傾向を把握するのには優れていますが、詳細な情報は見逃される可能性があります。ログは、完全なイベント履歴でこれらのギャップを埋めます。
ログはすぐにノイズが多くなり、コストも高くなります。フィルタリングやコンテキストがなければ、重要な情報を見つけるのが難しくなります。その結果、インシデント対応が遅れ、改善されるどころか、遅延してしまう可能性があります。
はい、その通りです。指標を使って成長と使用パターンを追跡し、ログを使って変化の原因を理解しましょう。これらを組み合わせることで、より正確な視点が得られ、将来の計画を立てやすくなります。
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