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可観測性 vs モニタリング

ハイブリッド クラウドの監視

ハイブリッドクラウド環境における監視のギャップを埋めましょう。環境横断的な可視性を実現するための4つの主要コンポーネントとベストプラクティスを学びます。

11〜16分
デントン千倉

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    ハイブリッドクラウドの監視は、自社が所有するインフラストラクチャだけでなく、ユーザーとアプリケーション間の経路全体を把握できる場合にのみ有効です。

    • 従来の監視ツールは、ハイブリッド環境における障害の大部分の原因となるネットワーク境界、DNS解決、CDNパフォーマンス、およびBGPルーティングの問題を見落としてしまう。

    • リアルユーザーモニタリング、合成モニタリング、インフラストラクチャテレメトリ、およびインターネットサービスモニタリングを組み合わせることで、環境間のギャップを埋める多層的な可視性が実現します。

    • 地域ごとのインターネット対応SLOと正規化されたベースラインは、静的なグローバルしきい値よりも優れた性能を発揮し、アラート疲労を軽減し、実際の劣化をより迅速に検知します。

    • 環境の移行ポイントごとにアクティブな監視プローブを配置し、完全なユーザーワークフローを再現する環境間合成トランザクションを構築します。

    ハイブリッドクラウド監視

    ハイブリッドクラウド監視とは、プライベートクラウド環境とパブリッククラウド環境にまたがるアプリケーションとインフラストラクチャのパフォーマンス、可用性、健全性を監視、測定、分析するプロセスです。ハイブリッドアーキテクチャは、オンプレミスのデータセンター、パブリッククラウド、エッジロケーション、CDN、SaaSアプリケーションを組み合わせて、柔軟で回復力の高いシステムを構築します。

    このような状況において、監視対象は従来のインフラストラクチャ指標にとどまらず、DNS解決、CDNパフォーマンス、ネットワークルーティングなど、ユーザーとアプリケーション間の経路全体を網羅します。この可視性により、複雑なマルチ環境展開における問題を検出し、解決することが可能になります。

    このガイドでは、ハイブリッドクラウド監視の基本、実践的な監視戦略の構成要素、実装アプローチ、および環境全体にわたる完全な可視性を得るためのベストプラクティスについて説明します。異なるシステム間の監視ギャップを埋め、監視範囲を拡張する方法を学びます。 完全自動化された 　 ユーザーエクスペリエンスの可視性 配送経路全体にわたって。

    ハイブリッドクラウド監視のベストプラクティスの概要

    ベストプラクティス 詳細説明
    ネットワーク境界における計測機器従来の監視ツールでは見落としがちな、異なる環境間の移行点における重要なパフォーマンス指標を捕捉する。
    環境間合成トランザクションを実装する複数の環境にまたがるユーザーワークフローをシミュレートするエンドツーエンドテストを作成し、環境移行時にのみ発生する問題を特定します。
    コンテキスト伝播機能を備えた分散トレーシングをデプロイするハイブリッドインフラストラクチャ全体に一貫した伝播ヘッダーを実装することにより、組織およびネットワークの境界を越えたトレースの継続性を維持する。
    インターネット対応のSLOを設定する地域ごとのインターネット環境のばらつきや経路の多様性を考慮した、現実的なパフォーマンス目標を設定する。一律のグローバルな閾値に頼るべきではない。
    環境間で標準化されたベースラインを確立するグローバル平均ではなく正規化されたベースラインを使用して、Lambdaのコールドスタート、VMのスロットリング、ハードウェアのばらつきなどの特性を考慮した、環境固有のパフォーマンスベースラインを作成します。
    定期的にネットワークパス分析を実施するアクティブなパステストを使用して、ルーティングの非効率性やサードパーティプロバイダーの変更がアプリケーションのパフォーマンスに影響を与える前に、それらを事前に検出します。
    監視機能を備えたカナリア展開を活用するリスクを最小限に抑えるため、本格的な展開前に、ハイブリッド環境全体で変更点を段階的にテストし、監視を行う。
    クロススタックアラートワークフローを作成する異なるシステムからの信号をインテリジェントに相関させることで、アラートノイズを低減し、ハイブリッド環境全体における真の根本原因を特定します。

    ハイブリッドクラウド環境へのインフラストラクチャ監視の拡張

    従来のインフラストラクチャ監視手法は、アプリケーション、データ、およびユーザーが管理されたネットワーク境界内に存在する環境向けに設計されていました。これらのシステムは、すべてが単一のデータセンターまたはプライベートネットワーク内で動作する場合に、貴重な洞察を提供する指標に重点を置いています。

    しかし、ハイブリッドクラウド環境では、監視のあり方が変わります。アプリケーションが複数のクラウド、エッジロケーション、オンプレミスインフラストラクチャにまたがる場合、コンポーネント間のネットワークパスは、コンポーネント自体と同じくらい重要になります。

    典型的なハイブリッド環境を考えてみましょう。認証サービスはAWSで稼働し、データベースはオンプレミスで動作し、CDNはコンテンツをグローバルに配信します。ユーザーのログイン時間が遅い場合、従来の監視方法では、すべての環境でサーバーが正常に動作し、リソース消費量も正常であると表示されるかもしれません。しかし、問題の原因はDNS解決の遅延、BGPルーティングの変更、CDNキャッシュミスなど、インフラストラクチャ外部の問題である可能性があり、これらはアプリケーションのパフォーマンスに直接影響を与えます。

    従来の監視における可視性のギャップ

    従来の監視ツールは、サーバーがダウンしたときやCPU使用率が急上昇したときに警告を発するのに優れていますが、環境間で発生する問題を特定するのには苦労します。

    ハイブリッド環境におけるインターネットスタックコンポーネント

    ハイブリッドクラウドアーキテクチャは、従来のインフラストラクチャの境界を超えたレイヤーに依存している。

    合成監視アーキテクチャ

    その インターネットスタック これには、アプリケーションをユーザーに提供する際に必要となるすべてのコンポーネントが含まれます。これには、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性のある、直接制御できない要素も含まれます。

    スタックレイヤー成分ハイブリッド環境における役割
    アプリケーション層アプリケーション配信コントローラロードバランサー、APIゲートウェイ、およびアプリケーション配信コントローラーは、環境境界に配置され、ハイブリッドインフラストラクチャ全体へのトラフィック分配に影響を与えるルーティング決定を行います。
    コンテンツ配信ネットワークCDNは複数のエッジロケーションからコンテンツをキャッシュして配信するため、複数の環境にわたる統合が必要となり、キャッシュの無効化やオリジンサーバーの選択において複雑さが増す。
    ネットワーク層クラウドプロバイダーネットワーク各クラウドプロバイダーはそれぞれ独自のグローバルネットワークを運用しています。クラウド間のトラフィックは公共のインターネット経路を経由するため、遅延や信頼性の問題が発生する可能性があります。
    インターネットサービスプロバイダエンドユーザーは、パフォーマンス特性の異なる様々なISPを経由して接続します。帯域幅の制限や高遅延など、ISP固有の問題は、特定の地域におけるユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があります。
    ネットワークルーティングとBGPBGP（ボーダーゲートウェイプロトコル）は、お客様の環境とエンドユーザー間のトラフィック経路を決定します。BGP経路の変更により、トラフィックが最適ではない経路にリダイレクトされ、遅延や可用性に影響が出る可能性があります。
    DNS解決レイヤーDNSクエリは、複数のリゾルバと権威サーバーを経由します。クエリは、場所、負荷分散、またはフェイルオーバー構成に基づいて、異なるIPアドレスに解決される場合があります。

    ユーザー中心およびインフラストラクチャ中心の監視アプローチ

    最新のハイブリッドクラウド監視は、インフラストラクチャ監視を基盤としつつ、ユーザー中心の可視性を追加することで、所有するコンポーネントだけでなく、ユーザーが体験する全体的な状況まで視点を広げます。

    側面インフラ中心ユーザー中心
    フォーカスコンポーネントの健全性とリソースの使用状況は、お客様の管理下にあります。実際のユーザー体験とアプリケーション配信パフォーマンス
    監視場所ネットワーク内の内部視点ユーザー分布に一致する外部ロケーション
    主要指標CPU使用率、メモリ消費量、ディスクI/O、ネットワークスループットページ読み込み時間、コアウェブバイタル、トランザクション完了率
    可視範囲あなたが直接管理するシステムとアプリケーション外部依存関係を含む、完全なアプリケーション配信チェーン
    問題の検出サーバーやアプリケーションが故障または劣化した場合ユーザーがパフォーマンスの低下を経験する場合、原因に関係なく
    死角インターネットルーティング、DNSの問題、CDNの問題、ISP固有の問題内部リソースの制約、サーバー構成の問題
    データソースサーバーログ、SNMP、アプリケーションパフォーマンスエージェントリアルユーザーモニタリング（RUM）、合成モニタリング、および外部依存関係の追跡
    質問への回答「私のサーバーは正常に動作していますか？」「ユーザーは良好なパフォーマンスを実感できているだろうか？」
    最適な使用例キャパシティプランニング、内部トラブルシューティング、インフラストラクチャの最適化ユーザーエクスペリエンスの最適化、外部依存関係の管理、および地理的パフォーマンス分析

    実用的なハイブリッドクラウド監視には、インフラストラクチャ中心のアプローチとユーザー中心のアプローチの両方が連携して機能する必要があります。インフラストラクチャ監視は、コンポーネントの状態把握とキャパシティプランニングの基盤となります。ユーザー中心の監視は、インフラストラクチャのメトリクス、ログ、トレース、ネットワークテレメトリをユーザーが実際に体験する状況と結びつけることで、その基盤をさらに強化します。

    ハイブリッドクラウド監視の主要コンポーネント

    ハイブリッドクラウドの監視には、分散環境全体にわたる完全な可視性を実現するために、4つの重要なコンポーネントが必要です。各コンポーネントは、既存の監視基盤を拡張し、従来のツールだけではカバーできないギャップを埋めます。

    エンドユーザーエクスペリエンスのモニタリング

    リアルユーザーモニタリング（RUM）は、Webページに埋め込まれたスクリプトを通じて、ユーザーとアプリケーションとのインタラクションを捕捉します。これらのスクリプトは、ユーザーのブラウザから直接パフォーマンス指標を測定し、実際のアプリケーションパフォーマンスに関する洞察を提供します。以下の表に、これらの指標の概要を示します。

    メトリック測定対象影響
    コアWebバイタル：最大コンテンツペイント（LCP）、次のペイントまでのインタラクション（INP）、累積レイアウトシフト（CLS）ユーザーエクスペリエンスの品質複数の環境の累積的な影響を明らかにする
    最初のバイトまでの時間 (TTFB)DNS + TCP + TLS + サーバー処理時間DNS、接続、または処理の遅延を特定します
    リソース読み込みパフォーマンス資産の配送速度CDNとクロスオリジン読み込みの影響を示します

    クラウド境界を越えた合成監視

    合成モニタリング バックボーンノード、エッジロケーション、ラストマイル接続から自動エージェントをデプロイし、アプリケーションに対して事前定義されたテストシナリオを実行します。これらのテストは、分散したグローバルロケーションからのユーザー操作をシミュレートし、定期的に一貫性のあるメトリクスを提供します。

    合成監視アーキテクチャ

    主要な合成監視の種類には以下が含まれます。

    • 稼働状況の監視： 複数の場所からの接続テストを実施し、サービスの可用性と応答時間を検証します。
    • トランザクション監視: ログイン、フォーム送信、決済処理、ユーザー行動などのテストを検証するために、自動化ツールを使用して実際のワークフローをシミュレートします。
    • API監視: 環境間でAPIエンドポイント（REST、GraphQL）を検証し、応答時間、ペイロード構造、および全体的なパフォーマンスを測定します。

    インフラストラクチャの可視性（プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ）

    インフラストラクチャ監視は、ハイブリッド環境全体にわたるサーバー、コンテナオーケストレーター、クラウドプロバイダーAPI、SNMP対応ネットワークデバイスからのテレメトリを集約します。主な要件は以下のとおりです。

    • 統合されたメトリクス収集： すべての環境において、一貫した命名規則と測定間隔を維持する。
    • 一般的なタグ付け戦略： 環境、アプリケーション、サービス、およびビジネス機能のタグによるフィルタリングと相関分析
    • マルチクラウド統合： AWS CloudWatch、Azure Monitor、およびGoogle Cloud Monitoringフォーマット間の変換

    クラウドネイティブの監視サービスは、AWS CloudWatch GetMetricStatistics、Azure Monitor REST API、Google Cloud Monitoring APIなど、さまざまなAPIを通じてメトリクスを公開することがよくあります。相関関係を確立するには、メトリクスの名前空間の変換と単位変換（例：AWSのバイト/秒からPrometheusのレート計算への変換）が必要です。

    インターネットサービス監視（DNS、CDN、BGP）

    インターネットサービス監視は、従来のインフラストラクチャの境界外にある特殊なプロトコルと測定技術を用いて、外部依存関係を追跡します。

    インターネットサービス監視アーキテクチャは、DNS、CDN、およびBGPレイヤーのパフォーマンスを追跡します。

    重要な監視対象領域は以下のとおりです。

    • DNSのパフォーマンス： 複数の場所から、クエリ解決時間、検証遅延、および応答の一貫性を測定します。
    • CDN監視: グローバルCDNエンドポイント全体におけるキャッシュヒット率、オリジンサーバーへのリクエストパターン、およびサーバー応答時間を追跡します。
    • BGPルーティングの可視性: 経路アナウンスと、リクエスト経路とレスポンス経路の差を監視します。これらの指標は、特にトラフィックが混雑したインターネットエクスチェンジを経由する場合に、経路ハイジャックなどの脅威を監視するのに役立ちます。

    ハイブリッドクラウド監視のベストプラクティス

    ネットワーク境界における計測機器

    環境間のネットワーク遷移ポイントでは、インフラストラクチャ監視だけでは検出できない遅延やパケット損失が発生します。例えば、認証をAWS us-east-1、在庫管理をAzure West Europe、決済処理をオンプレミスで行うeコマースアプリケーションでは、クラウド間のネットワーク混雑により、チェックアウト時に数ミリ秒の遅延が発生する可能性があります。

    VPC接続、Direct Connectエンドポイント、ExpressRouteゲートウェイ、オンプレミスの送信ポイントにアクティブな監視プローブを導入し、実際のデータ転送パフォーマンスを測定することを検討してください。プローブを設定して、環境境界をまたいでTCP接続確立時間、TLSハンドシェイク時間、MTU検出結果をキャプチャします。これらのメトリックにより、進行中のトランザクションに影響を与える可能性のあるネットワークの劣化を検出できるため、トラフィックのルーティング変更や負荷分散の調整が可能になります。

    環境間合成トランザクションを実装する

    単一環境での合成テストでは、リクエストが複数の環境やハイブリッドコンポーネントを通過する場合にのみ発生するパフォーマンス低下を見逃してしまう可能性があります。例えば、ローン申請がAWSでの本人確認、Google Cloudでの信用スコアリングAPI、そしてオンプレミスのメインフレームシステムでの最終承認ワークフローを経由する銀行アプリケーションを考えてみましょう。これらの3つの環境が特定の負荷条件下で相互作用すると、トランザクションの失敗が発生する可能性があります。

    環境Aでの認証、オンプレミスデータベースからのデータ取得、環境Bでの支払い処理など、ユーザーのワークフロー全体を再現するトランザクションテストを設計します。トランザクションスクリプトには、各環境境界で明示的な待機条件とDOM要素の検証を組み込みます。このアプローチにより、統合エラーが連鎖的に発生する前に特定できるため、検出までの平均時間（MTTD）を数時間から数分に短縮できます。

    これらの要件は以下によって満たされます インターネットパフォーマンス監視 クラウドのみのテストにとどまらず、多様なネットワークタイプや地理的な場所にテストエージェントを展開することで、トランザクションテストが実際のユーザーネットワークの状況やルーティングパスを正確に反映することを保証するプラットフォーム。

    インターネット合成監視ダッシュボード

    コンテキスト伝播機能を備えた分散トレーシングをデプロイする

    複数の環境にまたがるマイクロサービスは、ネットワーク境界でトレースコンテキストを失い、エンドツーエンドの可視性が損なわれます。例えば、オンプレミスのユーザー認証、Azure 上のコンテンツ推奨エンジン、Google Cloud 上の CDN 管理 API を備えたメディアストリーミングサービスでは、断片化されたトレースが生成され、ユーザーエクスペリエンスの問題と特定のサービスボトルネックとの関連付けが困難になる可能性があります。

    環境間のすべての HTTP リクエスト、メッセージ キュー操作、およびデータベース接続で一貫したトレース相関ヘッダー (traceparent、tracestate) を実装します。データ ボリュームを管理しながら環境境界を越えてコンテキストを維持するトレース サンプリング戦略を構成します。これにより、複数のダッシュボード間での手動ログ相関が不要になり、自動的なサービス依存関係マッピングが提供されます。 エンドユーザーから基盤となるインフラストラクチャまで、トレース、ログ、メトリクスを統合ビューに接続します。. アプリケーション監視プラットフォームを組み合わせる 分散トレーシング インターネットのパフォーマンスデータを利用することで、ユーザー操作からアプリケーションスタック全体（外部依存関係やネットワークパスを含む）に至るまで、あらゆる段階を可視化できます。

    インターネット対応のSLOを設定する

    静的なしきい値を使用する標準的な SLO は、インターネット ルーティングの変動がパフォーマンスに影響を与えるハイブリッド 環境では機能しません。たとえば、グローバル SaaS アプリケーションで、米国東海岸のユーザーの平均応答時間が 150 ms であるのに対し、最適ではないインターネット エクスチェンジを経由するルーティングと高いレイテンシのために東南アジアのユーザーでは 450 ms になるシナリオを考えてみましょう。グローバル SLO のしきい値を 300 ms に設定すると、東南アジアのユーザーが通常の 450 ms の応答時間を経験しているときに誤ったアラートが発生する一方で、米国東海岸のユーザーが 250 ms の応答時間 (通常の 150 ms のベースラインから 67% 増加) を経験しているときに実際のパフォーマンス低下を見逃すことになります。

    ベースラインとなるインターネットパフォーマンスに基づいて、地域ごとのSLO目標を定義します。DNS解決時間、CDNキャッシュヒット率、BGPルートの安定性を考慮した複合SLO計算を実装します。このアプローチにより、アラート疲労を軽減しつつ、実際のパフォーマンス問題の検出精度を向上させ、地理的なノイズではなく、対応が必要なインシデントに集中できるようになります。 インターネットソナー 理論的なパフォーマンス予測ではなく、実際のインターネット状況に基づいて、現実的で地域特有のSLO目標を設定するために必要な、リアルタイムのグローバルインターネットパフォーマンスデータを提供します。

    キャッチポイント・インターネット・ソナー

    環境間で標準化されたベースラインを確立する

    パフォーマンスのベースラインは、環境固有の特性（Lambdaのコールドスタート遅延、VMネットワークのスロットリング、オンプレミスハードウェアのばらつきなど）を考慮する必要があります。環境タイプごとに個別のベースライン計算を作成し、環境間トランザクション分析のための相関キーを維持してください。

    時系列分解を実装して、季節パターン、週周期、および環境固有のパフォーマンス特性を分離します。統計的手法（例： Zスコア, 四分位範囲) グローバル平均ではなく、環境正規化された基準値に対する異常値を検出できます。

    定期的にネットワークパス分析を実施する

    インターネットのルーティング変更により、通知なしにトラフィックが最適ではない経路にリダイレクトされる可能性があります。複数の地理的な場所からtraceroute分析をスケジュールして、経路の変更、ホップ数の増加、要求経路と応答経路間のルーティングの非対称性を検出します。ルートコレクター（Route Views、RIPE RIS）を使用してIPプレフィックスのBGPルートアナウンスを監視し、不正なプレフィックスのアドバタイズやルートリーク（ハイジャックの試みや設定ミスを示す可能性がある）に対して自動アラートを実装します。 BGP監視 特殊な経路分析機能を備えたサービスは、ルーティング異常のリアルタイム検出とプレフィックスレベルの監視を提供し、アプリケーションの到達可能性とパフォーマンスに影響を与える可能性のある問題に対して自動アラートを発信します。

    BGP監視

    監視機能を備えたカナリア展開を活用する

    複数の環境にわたるカナリア展開では、複数のクラウドプロバイダーとネットワークパスを横断するトラフィックルーティングを考慮する必要があります。新しいレコメンデーションアルゴリズムを導入するビデオストリーミングプラットフォームを考えてみましょう。この場合、カナリア展開は環境内のアプリケーションロジックだけでなく、CDNキャッシュの動作（キャッシュヒット率、オリジン応答時間など）、DNS解決パターン、複数のクラウドリージョンにわたるAPIゲートウェイのルーティング決定にも影響を与えます。

    複数のレイヤーでカナリアトラフィック分割を実装する：

    • DNSベースの地理的ルーティング
    • ロードバランサーの重み付けルーティング
    • サービスメッシュのトラフィックポリシー

    アプリケーションのメトリクスだけでなく、インターネット配信チェーン全体におけるカナリア展開の影響を監視します。DNS解決の変更、CDNキャッシュの動作変更、BGPルーティングの変動など、カナリアトラフィックの配信に影響を与える可能性のある要因を追跡します。この監視アプローチにより、展開リスクが軽減され、問題が検出された場合でも数分以内にロールバックが可能になります。 インターネットスタックマップ 可視化機能は、デプロイメントの変更が配信パスにどのような影響を与えるかを示すことで、この複雑さに対処します。このビューは、個別のアプリケーションメトリクスではなく、インフラストラクチャ全体の依存関係分析に基づいたカナリアリリース用のメトリクスを提供します。

    インターネットスタックマップ（Catchpoint IPM提供）

    クロススタックアラートワークフローを作成する

    アラート疲労は、監視システムが同一の根本的な問題に対して複数のアラートを生成する場合に発生します。アラート相関エンジンを実装して、関連するアラートをタイミング、影響を受けるコンポーネント、および依存関係に基づいてグループ化します。アラート抑制階層を構成し、基盤となるインフラストラクチャのアラートがアクティブな場合は、アプリケーションレベルのアラートを抑制します。アラート相関の信頼度スコアとビジネス影響度評価を考慮したエスカレーションポリシーを実装します。

    結論

    ハイブリッドクラウド監視は、ユーザーとアプリケーション間の経路全体にわたる包括的なインターネットパフォーマンスの可視性を提供することで、従来のインフラストラクチャ監視を強化します。リアルユーザー監視、合成監視、インフラストラクチャの可視性、インターネットサービス監視という4つの主要コンポーネントは、従来のツールでは死角となる環境境界を越えた階層的な可視性を提供します。ここで紹介するベストプラクティスは、ネットワーク遷移点における技術的な実装、環境間トランザクションテスト、インシデント検出を加速するためのインテリジェントなアラート相関に重点を置いています。

    導入は段階的なアプローチに従うべきである。まず、重要なユーザー体験に関するベースライン測定を確立し、標準化されたフォーマットを使用して異なるシステム間で監視データを統合し、次に、予測的な障害検出と自動応答のための高度な分析を展開する。

    AIを活用した異常検知、エッジコンピューティング監視、および統合プラットフォームにより、ユーザー向けパフォーマンスの低下と、配信チェーン全体にわたる特定のインフラストラクチャコンポーネント、ネットワークパス、およびサービス依存関係との相関関係を把握できます。ハイブリッド環境が拡大するにつれて、インフラストラクチャ監視とデジタルエクスペリエンスの可視化、AI支援による根本原因分析を組み合わせることで、インシデントの検知と対応にかかる時間を短縮し、ユーザーと収益への影響を最小限に抑えることができます。

    ユーザーからインフラストラクチャまでの全経路を追跡できる場合、ハイブリッドクラウド監視がどのようなものになるかをご覧ください。

    LogicMonitorは、インフラストラクチャ監視、インターネットパフォーマンスの可視化、AI支援による根本原因分析を1つのプラットフォームに統合することで、環境の境界を越えて問題がユーザーに影響を与える前に検出することを可能にします。

    よくあるご質問

    ハイブリッドクラウド監視と従来のインフラストラクチャ監視の違いは何ですか？

    従来のインフラストラクチャ監視は、制御されたネットワーク境界内のコンポーネント（CPU、メモリ、ディスク）の状態に焦点を当てています。ハイブリッドクラウド監視は、DNS解決、CDNパフォーマンス、BGPルーティング、および従来のツールでは把握できない環境間ネットワーク遷移など、アプリケーション配信パス全体に可視性を拡張します。

    LogicMonitorはハイブリッドクラウド監視をどのようにサポートしていますか？

    LogicMonitorは、インフラストラクチャおよびクラウドのテレメトリ監視にLM Envision、インターネットパフォーマンス監視、リアルユーザーモニタリング、合成モニタリングにCatchpointを組み合わせたソリューションです。Edwin AIはこれらのレイヤー間でシグナルを相関分析し、アラートノイズを低減して根本原因をより迅速に特定することで、あらゆる環境においてユーザーからコードまでを可視化します。

    ハイブリッド環境では、静的なSLOしきい値が機能しないのはなぜですか？

    インターネットのルーティングのばらつきにより、地域によってユーザーのベースラインパフォーマンスが異なります。グローバルな300ミリ秒のしきい値では、東南アジアのユーザー（通常450ミリ秒）に対して誤ったアラートが発生する可能性があり、米国東海岸のユーザーにおける実際のパフォーマンス低下を見逃してしまう可能性があります。インターネットを考慮したSLOは、実際のルーティング状況を考慮した地域ごとのベースラインを使用します。

    クラウド環境間のネットワーク境界では、何を監視すべきでしょうか？

    VPC接続、Direct Connectエンドポイント、ExpressRouteゲートウェイ、およびオンプレミスの送信ポイントにアクティブプローブをデプロイします。TCP接続確立時間、TLSハンドシェイク時間、およびMTU検出結果をキャプチャします。これらのメトリックは、インフラストラクチャ監視だけでは見逃してしまう環境遷移ポイントでの遅延とパケット損失を明らかにします。

    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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