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APIモニタリング

APIの可観測性：メリットと戦略

監視は何か問題が発生したことを知らせてくれます。可観測性は、その原因を教えてくれます。分散APIの場合、この違いによって復旧時間に関するあらゆることが変わります。

11〜16分

デントン千倉

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監視は火災を検知するが、可観測性は建物がなぜ焼失したのか、そして二度と同じことが起こらないようにするにはどうすればよいのかを教えてくれる。

  • 可観測性は3つの柱（メトリクス、ログ、トレース）に基づいて構築されており、分散API環境における障害を診断するには、これら3つすべてが必要です。

  • 高いカーディナリティを持つデータこそが、オブザーバビリティを強力なものにする鍵です。それがなければ、ダッシュボードは見た目は賑やかでも、インシデント発生時に重要な質問に答えることはできません。

  • 監視と可観測性の間のギャップは、システムの複雑さが増すにつれて大きくなります。マイクロサービスを運用するチームには、稼働状況の確認だけでなく、可観測性も必要です。

  • 既知の障害だけでなく、未知の障害にも対応できる計測機器が必要です。最も深刻な被害をもたらすのは、監視システムでは検出できないような障害です。

デジタル世界において、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）は、舞台裏で物事を動かす勤勉な働き手のような存在です。APIは、異なるソフトウェアプログラム間の通信を助けます。例えば、スマートフォンで天気予報を確認する際、APIはリモートサーバーから情報を取得し、画面に表示するために静かに動作しています。

しかし、このやり取りに問題が発生したらどうなるでしょうか？天気予報アプリが突然動作しなくなったり、誤った情報を表示したりしたら？そこでAPIの可観測性が重要になります。これはまるでデジタル探偵のように、API間のやり取りを常に監視し、すべてがスムーズに進んでいることを確認するものです。

この記事では、APIの可観測性の重要性と、API監視の取り組みを強化するためのいくつかの重要な戦略について解説します。 

主要なAPI可観測性戦略の概要

APIの可観測性戦略 製品概要
コンテキスト豊富なテレメトリAPIのパフォーマンスを包括的に理解するために、様々なデータタイプ（メトリクス、ログ、トレース）を収集します。
高カーディナリティデータ分析固有ユーザーIDなど、詳細なレベルのデータに深く踏み込むことで、より詳細な分析結果が得られます。
データの相関関係APIの状態を包括的に把握するために、インフラストラクチャ、アプリケーション、UXなど、さまざまな領域にわたるデータを連携させます。
分散型トレーシングとタグ付けサービスアーキテクチャ全体を通してAPI呼び出しを追跡し、完全な利用状況を把握するとともに、タグ付けを使用して分類を行います。 
予測的な問題検出AIと機械学習を活用してAPIデータを分析し、ユーザーに影響が出る前に問題を予測する。 
自動的な根本原因特定高度な分析機能を利用することで、APIの問題の根本原因をより迅速に特定でき、問題解決の迅速化や将来のインシデントに対するパターン認識に役立ちます。
SLO遵守状況の可視性APIを監視して、設定されたパフォーマンス基準（SLO）を満たしていることを確認し、リアルタイムのコンプライアンスレポートを提供します。 
ログ分析と可視化様々なソースからのログデータを一元管理し、高度な分析機能を用いてより深い洞察を得る。 
第三者と協力する今日、多くの組織がサードパーティ製APIや公開APIを自社のAPIエコシステムに統合しています。協力し、知識を共有することは、すべての人にとって有益です。

APIの可観測性がなぜ重要なのか？

銀行アプリに誤った口座残高が表示されたらどうでしょう？かなり不安になりますよね？APIの可観測性は、APIを継続的に監視して問題の兆候を検知することで、このようなミスを防ぐのに役立ちます。単に問題が発生したことを突き止めるだけでなく、その原因を理解することも重要です。

今日のデジタルサービスは複雑です。アプリケーションが期待どおりに動作するために、複数のAPIがバックグラウンドで相互に通信することがよくあります。オブザーバビリティは、この複雑なネットワークを整理し、各ソフトウェアコンポーネントが全体像にどのように貢献しているかを容易に把握するのに役立ちます。これにより、問題の迅速な解決とユーザーエクスペリエンス全体の向上に役立つ、より深い洞察が得られます。APIの機能と相互作用を理解することは、単なる技術的な必要性ではなく、シームレスなデジタルエクスペリエンスを確保するための核心的な要素です。 

しかし、なぜAPIの動作をそこまで深く調査する必要があるのでしょうか？ユーザーとして、私たちはAPIの動作の最終結果、つまり読み込まれたウェブページ、完了したトランザクション、ストリーミングビデオなどを目にすることが多いでしょう。しかし、これらの一見単純な動作の背後には、複雑なプロセスと意思決定が存在します。例えば、APIの動作が突然遅くなったとしましょう。オブザーバビリティツールは、システムの深層部を調べることで、この変化を追跡できます。例えば、遅延の原因がデータベースクエリの実行時間の増加なのか、それとも新しいコードのデプロイによるものなのかを確認できます。 

優れたAPI監視ツールを使えば、APIリクエストの開始から終了までの流れを追跡できます。ネットワークエラーなど、制御できない要因による遅延も監視可能です。API監視ツールは、遅延がネットワーク、サーバー、あるいはAPI処理自体のどこで発生しているのかを把握するのに役立ちます。

まるで探偵になったような気分です。さまざまなAPIリクエストとレスポンスの仕組みを理解すれば、問題をより効果的に解決できるようになります。レスポンス時間の遅延など、何らかの変化が見られた場合、オブザーバビリティツールを使えば、入力データや処理ステップで何が変わったのかを遡って調べることができます。 

APIの可観測性とモニタリングの比較

APIの可観測性とAPIの監視は混同されることがありますが、APIの可観測性とは監視とは異なる範囲を指します。可観測性は、組織内におけるより高度な監視機能と考えることができます。

観測可能性成熟度モデルの段階

モニタリングはメトリクスを追跡し、問題が発生した際にアラートを発します。一方、オブザーバビリティはAPIデータを積極的に探索し、既知の問題と未知の問題の両方を理解します。以下で、さらに詳しい違いを見ていきましょう。

監視可観測性 
目標は、ユーザーの期待に応えるためにシステムを稼働させ続けることです。目標は、積極的に問題のトラブルシューティングと解決を行い、システムのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスを継続的に向上させることです。
APIのパフォーマンスが期待どおりかどうかという点に焦点を当てた分析結果。APIの機能と相互作用に関する深い洞察。
稼働時間や応答時間などの指標を追跡します。詳細なログ、メトリクス、トレースなどの複雑なデータを使用します。
主に事後対応型で、問題が発生した後に対応する。非常に積極的で、ユーザーに影響が出る前に問題を予測し解決することが多い。

APIの可観測性に関する戦略

次に、APIインシデントのトラブルシューティングと予防をより効果的に行うための、API可観測性に関する戦略をいくつか見ていきましょう。 

#1 コンテキスト豊富なテレメトリ

APIに関するデータ可観測性ツールが収集するデータは、テレメトリデータと呼ばれます。テレメトリにより、DevOpsエンジニア、開発者、サイト信頼性エンジニアは、APIの内部状態をより深く理解することができます。テレメトリデータは主に、イベント、メトリクス、ログ、トレースで構成されます。

イベント

イベントとは、システム内で発生した特定の事象を記録したもので、多くの場合、状態の変化や注目すべき出来事を示します。API呼び出し、システム状態の変化、ユーザー操作など、特定の事象を追跡します。

メトリック

メトリクスとは、一定期間におけるシステムのパフォーマンスや動作の様々な側面を測定する数値のことです。これには、応答時間、エラー率、スループット、システムリソースの使用率（CPU、メモリなど）といったAPIデータが含まれます。 

ログ

ログとは、アプリケーションやシステム内で発生するイベントの記録です。通常はテキスト形式で、基本的な情報メッセージから詳細なエラーレポートまで多岐にわたります。ログには、APIイベントの詳細な時系列記録が含まれ、リクエスト/レスポンスの詳細なデータ、エラーメッセージ、システムイベントなどが含まれます。 

形跡

トレースは、リクエストが分散システムのさまざまなコンポーネントを通過する際のライフサイクルを表します。トレースはスパンで構成されます。スパンとは、リクエスト処理プロセスにおける単一の操作または作業単位のことです。トレースは、単一のリクエストが複数のサービスに関わるマイクロサービスアーキテクチャにおいて非常に重要です。トレースは、API通信経路のすべてのステップに関するデータを提供します。サービス、データベース、外部統合など、APIエコシステムのトポロジーを理解することができます。この関係性を理解することで、さまざまな要素がAPIのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスにどのように影響するかを把握し、効果的な最適化が可能になります。

コンテキスト

API オブザーバビリティにおけるコンテキスト豊富なテレメトリとは、コンテキスト情報を追加したテレメトリデータの収集と分析の手法を指します。メトリクス、ログ、イベント、トレースに加えて、アプリケーションの環境、構成、状態に関する詳細情報も収集します。技術的なメトリクスをユーザーのアクティビティや行動に関連付けることでエンドユーザーエクスペリエンスに焦点を当て、API のパフォーマンスと使用パターンをより包括的に把握します。できるだけ多くの種類のテレメトリポイントを用意することで、IT チームは潜在的なパフォーマンスの問題を特定できる可能性が最大限に高まります。たとえば、 LogicMonitorプラットフォーム 追加のテレメトリポイントを組み合わせる

  • 合成テストデータとは、実際のブラウザがページ全体を読み込むか、ログインやチェックアウトなどのユーザーの操作手順全体をエミュレートするものです。
  • ネットワークデータ ― 初期DNS解決からWebアプリケーションのフロントエンド、アプリケーションスタック全体およびインターネット全体にわたるトレースまで、ネットワークのあらゆる部分からのデータで、制御できないもの。
  • 実際のユーザーによるウェブパフォーマンスデータ（ページ読み込み時間や応答時間など）をビジネス指標と同じビューポートに表示する
  • エンドポイントデータは、従業員の体験を捉えます。

LogicMonitorは、ユーザーの感情を測定し、顧客が製品についてどのような意見や感想を持っているかを追跡する機能も提供します。他のテレメトリポイントから得られる客観的なデータを補完する、非常に貴重なコンテキストツールを提供します。

#2 高カーディナリティデータ分析

高カーディナリティデータ分析とは、APIメトリクス内の大規模かつ多様な固有データポイントまたはディメンションを分析するプロセスです。ここでいう「カーディナリティ」とは、データセット内の固有値の数を指します。つまり、ユーザーID、APIエンドポイント、IPアドレス、トランザクションIDなど、多くの固有値を持つデータを詳細に分析することを意味します。

これは、各ユーザーの固有の行動や、APIの各部分のパフォーマンスを理解するのに役立ちます。時には、些細な詳細から大きな傾向が明らかになることがあります。たとえば、特定の地域のユーザーでAPIの応答が遅いことに気づいた場合、この高レベルの詳細情報によって、問題を特定して解決することができます。

この詳細なデータは計画策定に役立ちます。例えば、どのAPIエンドポイントが最も負荷が高いかを把握できれば、パフォーマンス向上のためにリソースをより多く割り当てることができます。また、単一のスナップショットではなく、APIのパフォーマンスを時系列で分析することも有効です。

APIエンドポイント1分あたりの平均リクエスト数行動
ログイン500容量を増やす
お支払い100スパイクを監視する

#3 API可観測性におけるデータ相関

API可観測性におけるデータ相関は、システム内の様々なソースからの関連データポイントをリンクして分析します。直接的な相互作用や共通の属性を通じて相互に関連する異種データを識別して接続し、APIの動作とシステム全体への影響を包括的に把握できます。

これはジグソーパズルを組み立てるようなものです。APIの応答時間、サーバーの状態、ユーザー満足度など、システムのさまざまな部分から情報を収集します。これらの情報をすべて組み合わせることで、APIのパフォーマンス全体像を把握できます。

過去と現在のデータを関連付けることで、将来起こりうる問題について的確な予測を立てることができます。例えば、アプリの動作が遅くなるたびにサーバーのメモリ使用量が急増することに気づき、将来の動作低下を防ぐためにサーバーをアップグレードするといった具合です。 

同様に、API データとユーザーの行動を関連付けることで、使用パターンを明らかにすることができます。たとえば、API のリクエストが週末に増加したり、新機能のリリース後にエラーが多く発生したりするかもしれません。この洞察は、忙しい日にリソースを増強したり、新しいリリース後に特に注意を払ったりするなど、より良い準備に役立ちます。また、将来の問題を示す特定のメトリクスを分析し、API の健全性とパフォーマンスの傾向に関する洞察を得ることもできます。たとえば、

  • 平均応答時間（ART）。ARTが高いほど、潜在的なボトルネックが存在する可能性を示唆する。
  • サーバーのCPU使用率は、サーバーが過負荷状態にあるかどうかを特定するのに役立ちます。過負荷状態はAPIのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

#4 分散トレーシングとタグ付け

分散トレーシングは、システム内のさまざまなサービスを通過するすべてのリクエストを追跡します。リクエストの発生源から、やり取りするすべてのサービスを経て処理が完了するまでの経路を視覚化できます。特に、1つのリクエストが複数のサービスを経由するマイクロサービスアーキテクチャでは非常に重要です。 

分散トレーシングにおけるタグ付けとは、テレメトリデータにキーと値のペア、つまり「タグ」を付加する手法です。これは、メールの受信トレイにラベルを付けるのと似ています。タグ付けによって、APIトレースを、アプリのどの部分で使用されているか、どのユーザーグループに属しているかなど、さまざまな基準に基づいて整理・分類できるため、さまざまなセグメントにおけるAPIパフォーマンスの分析と理解が容易になります。

LogicMonitor 高度な分散トレーシング機能により、APIリクエストの全過程を可視化できます。詳細なユーザーエクスペリエンスデータと分散トレーシングデータを同一プラットフォーム上で利用できるため、分析機能とドリルダウン機能を用いて、エンドツーエンドの包括的なビューを取得できます。これにより、サービスチェーンにおけるボトルネックや障害を特定し、複雑で大規模な分散環境が顧客のデジタルエクスペリエンスに及ぼす影響という問題を解決できます。 

#5 予測的な問題検出

予測的な問題検出では、将来の問題を示す可能性のある特定の指標を分析します。これらの指標は、API の健全性とパフォーマンスの傾向に関する洞察を提供します。たとえば、

メトリックKPI
応答時間APIの効率性を示す
エラー率APIの信頼性を反映しています
交通量負荷と拡張性の予測に役立ちます
ユーザーエンゲージメントパターンユーザーの行動の変化を示す
機能停止地域的な停電を特定する

以下の式を使用すると、異常スコアを計算できます。

異常値スコア = ABS(現在のメトリック値 − 過去の平均値) / 標準偏差

ABSは絶対値です。異常に高い、または低い異常値は、パフォーマンスの逸脱を示唆し、より詳細な調査を促します。

理想的な監視ソリューションは、高度な分析を通じて予測的な問題検出を提供し、機械学習アルゴリズムを活用して収集された指標を分析するものです。 

#6 自動的な根本原因特定

自動的な根本原因特定を実現する鍵は、API内で詳細かつ構造化されたログ記録を実装することです。効果的なログ記録では、適切なログレベルを使用することで、不要な情報を効率的にフィルタリングし、適切なデータを適切なタイミングで取得し、問題の迅速な特定を促進します。ただし、すべてをログに記録する必要はありません。不要なイベントを過剰にログに記録すると、重要な状況で問題が発生する可能性があります。

API開発では、構造化されたログ形式（JSONなど）を使用できます。これにより、ログデータの解析と分析が容易になります。例えば、APIレスポンスをステータスコード、応答時間、エラーメッセージなどの構造化された形式でログに記録できます。

logger = logging.getLogger(logger_name)
logger.setLevel(logging.DEBUG) # better to have effective logs rather too much
logger.addHandler(get_console_handler())
logger.addHandler(get_file_handler()) # with this pattern, it's rarely necessary to propagate the error up to parent
logger.propagate = False
return logger

#7 SLO遵守状況のモニタリング

サービスレベル目標（SLO）は、APIのパフォーマンスに関する明確なベンチマークを設定する上で非常に重要です。SLOは、許容可能なパフォーマンスと可用性のレベルを定義し、APIが達成すべき具体的な目標を示します。SLOは、稼働時間、応答時間、エラー率といった重要なAPIパフォーマンス指標に基づいて設定します。例えば、SLOでは、APIの稼働率を99.9%、平均応答時間を200ms未満と定義することができます。

確立されたSLOへのAPIの準拠状況を追跡するために、継続的なモニタリングを実施してください。SLO準拠状況のモニタリングをより広範なビジネス目標と統合することで、APIのパフォーマンスが組織目標と整合していることを確認できます。特定のSLA違反が顧客からの苦情や利用量の減少と関連している場合は、全体的なビジネス目標に沿うよう、これらの問題の解決を優先してください。

#8 ログ分析と可視化

効果的なログ分析は、ログデータの集中管理から始まります。これは、APIエコシステム内のさまざまなソースからログを収集し、単一のリポジトリに集約することを意味します。まるで、さまざまな場所に散らばっていた物語の断片を1冊の本に集め、全体像を把握しやすくするようなものです。以下にそのアプローチを示します。

  1. サーバー、データベース、アプリケーションコードなど、APIのあらゆる部分からログを収集して保存するログ集約ツールを設定してください。 
  2. ログが一元化されたら、次のステップは高度な分析を適用して、実用的な知見を抽出することです。このプロセスには、ログの解析、パターンの特定、異常の検出が含まれます。
logs.forEach(log => {
  if (log.includes("error")) {
    parseLog(log);
  }
});

ログデータを視覚化することで、APIの動作理解を大幅に深めることができます。グラフ、チャート、ダッシュボードは、生のログデータを解釈・分析しやすい形式に変換します。リアルタイムのログ監視を導入することで、重大な問題に即座に対応できるようになります。

#9 第三者と協力する

企業がリアルタイムで集まり、API の危機に対処し、最新情報や解決策を共有するデジタル「作戦室」を想像してみてください。これは、企業が API インシデントの詳細を共有する地域防犯会議のようなものです。これらの事例は、関係者全員にとって有益な貴重な教訓となります。A 社が API を介してデータ侵害を受けました。共有レビューセッションで、侵害がどのように発生したか、そしてそれを軽減するためにどのような対策が取られたかを説明します。同様の API を使用している B 社は、この知見を活用して、以下に示すように自社のセキュリティ対策を強化します。

入射会社解決策
データ侵害A強化された暗号化
サーバーのダウンタイムB冗長性プロトコル

結論

APIの可観測性を活用することで、現代のエンタープライズアプリケーションに存在する複雑なAPIインタラクションのネットワークを監視できます。コンテキスト豊富なテレメトリ、高カーディナリティデータ、分散トレーシングにより、エンドユーザーの視点からAPIの機能性、回復力、効率性を支えるレイヤーが明らかになります。予測分析と自動化により、インシデントが発生する前に積極的に対応できます。

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    監視ツールは何かが壊れたことを知らせてくれます。LogicMonitorは、その原因を教えてくれます。

    メトリクス、ログ、トレースを1つのプラットフォームで取得でき、チームが分散障害を迅速に診断するために必要な高カーディナリティデータが得られます。

    よくあるご質問

    可観測性の 3 つの柱とは何ですか?

    3つの柱は、メトリクス、ログ、トレースです。メトリクスは、システム動作の集計された時系列測定値を提供します。ログは、個々のイベントとエラーの詳細なタイムスタンプ付き記録を提供します。トレースは、分散サービスとコンポーネントを横断するリクエストの経路を示します。複雑な環境で障害を診断するには、これら3つすべてが必要です。いずれか1つだけでは、重大な盲点が生じます。

    APIの可観測性とAPIの監視は同じものですか？

    いいえ。モニタリングは、既知の状態に基づいてアラートを発することで、何かがおかしいことを知らせてくれます。一方、オブザーバビリティは、システム動作に関する疑問を提起し、それに答えるのに十分なデータを提供することで、これまで見たことのない障害モードも含め、なぜ問題が発生したのかを明らかにしてくれます。オブザーバビリティはデバッグを可能にし、モニタリングはアラートを可能にします。チームは、この両方を連携させて活用する必要があります。

    高カーディナリティデータとは何ですか？また、なぜそれが可観測性にとって重要なのでしょうか？

    カーディナリティの高いデータには、フィールドごとに多数の固有値が含まれています。例えば、個々のユーザーID、リクエストID、特定のエンドポイントパスなどです。カーディナリティが高いことが、オブザーバビリティの強力な機能となります。集計された平均値を見ることで問題が分かりにくくなるのを防ぎ、インシデント発生時に特定のリクエスト、ユーザー、サービスをフィルタリングして詳細に分析することが可能になります。

    分散トレースは、API障害のデバッグにどのように役立ちますか？

    分散トレースは、リクエストがシステム内のすべてのサービス、データベース呼び出し、および外部依存関係を通過する際の全経路を記録します。障害が発生した場合、トレースは、たとえ数十ものマイクロサービスにまたがっていても、遅延が発生した場所やエラーが発生した場所を正確に示します。トレースがない場合、何かが失敗したことはわかりますが、トレースがあれば、どこで、なぜ失敗したのかを正確に把握できます。

    デントン千倉著

    テクニカルライター

    デントン・チクラは、テクニカルライターであり、長年にわたりオブザーバビリティを推進してきた人物です。彼は、サイト信頼性エンジニアやエンジニアリングチームがインターネットの回復力を強化するツールや機能を発見できるよう支援することに注力しています。監視、パフォーマンス、インフラストラクチャの交差点で活動し、複雑なシステムをより理解しやすく使いやすいものにすることで、高度な技術的詳細と実際の運用とのギャップを埋めています。彼の目標は、チームがより迅速に構築し、問題を早期に発見し、よりスマートに復旧できるよう支援し、最終的にはインターネットをすべての人にとってより良く、より信頼性の高い場所にすることです。

    免責事項: このブログで述べられている見解は著者の見解であり、LogicMonitor またはその関連会社の見解を必ずしも反映するものではありません。

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