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ウェブパフォーマンス監視

合成ウェブサイトの監視

合成ウェブサイト監視は、シミュレーションされたユーザー操作を利用して、実際のユーザーに影響が出る前にパフォーマンスや可用性の問題を検出します。その仕組みは以下のとおりです。

6〜8分
デントン千倉

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    合成ウェブサイト監視は、スクリプト化されたシミュレーションによるユーザー操作を使用して、実際のトラフィックが流れていない場合でも、ウェブサイトのパフォーマンスを継続的にテストします。

    • 合成監視では、ログイン、ブラウジング、チェックアウトの完了など、ユーザーの行動をシミュレートするスクリプト化されたテストを実行するため、単に稼働時間を確認するだけでなく、ユーザーが実際に何をしているかをテストできます。

    • 実際のユーザーによるモニタリングとは異なり、合成テストは完全に制御可能です。場所、デバイス、ブラウザ、頻度などを設定できます。そのため、一貫したSLA追跡や回帰テストに最適です。

    • 合成テストは、実際のユーザーデータが少なく、問題が見落とされやすいトラフィックの少ない時間帯に、速度低下やダウンタイムを警告することができます。

    • 全体像を把握するには、合成モニタリングとリアルユーザーモニタリング、そしてインターネットパフォーマンスモニタリングを組み合わせる必要があります。合成テストだけでは、実際のユーザーが経験するあらゆる変化を捉えることはできません。

    総合的な監視戦略における合成ウェブサイト監視の役割


    オースティンのオフィスからだとチェックアウトページは2秒以内に読み込まれるのに、ムンバイの顧客は9秒待たされた挙句、カートを放棄してしまう。グローバルなエンドポイントから合成モニタリングを実行しない限り、このギャップは数週間後の収益レポートで明らかになるまで気づかれないままになってしまう。

    合成モニタリング ネットワーク上で実際のユーザーのトラフィックと行動をシミュレートし、トラフィックを適切にサポートし応答する能力を評価します。同様に、合成ウェブサイト監視は、ユーザーの操作をシミュレートすることでウェブサイトのパフォーマンスをテストおよび検証します。これは、ウェブサイトの閲覧、フォームの送信、トランザクション、その他のオンラインアクティビティなど、ユーザーの操作をシミュレートする専用の自動スクリプトによって実現されます。

    合成ウェブサイト監視は、より広範なインターネットパフォーマンス監視（IPM）戦略の不可欠な部分であり、この戦略には、実際のユーザー監視（RUM）やその他さまざまなインターネットインフラストラクチャ監視技術が含まれており、これらはすべて世界規模のインテリジェントエージェントネットワークを活用しています。 

    RUMは実際のユーザーをリアルタイムで監視します。一方、合成監視は制御された予測可能な環境で動作します。実際のユーザーが問題に遭遇する前に問題を検知して解決するのに最適です。

    この記事では、合成ウェブサイト監視の実装について、主要なベストプラクティス、実践的なヒント、そして避けるべき一般的な落とし穴とともに解説します。

    合成ウェブサイト監視の主要概念の概要

    概念 詳細説明  
    実際のユーザー体験をシミュレートする稼働状況のチェックにとどまらず、ログインやチェックアウトなどの主要なワークフローをスクリプト化することで、実際のユーザー操作を反映させましょう。
    さまざまな場所から監視する複数のグローバルエンドポイントからテストを実行して、地域ごとのパフォーマンスの問題やCDNのボトルネックを特定する。
    意味のある閾値を定義するSLA（サービスレベル契約）とエクスペリエンスレベル目標（XLO）に基づいて、ロード時間と可用性に関する現実的な期待値を設定する。
    スマートに警告し、ノイズを低減しますアラート疲労を回避し、迅速かつ適切な対応を確保するために、実行可能なアラートを設定してください。
    実際のユーザーインサイトと組み合わせる合成モニタリングとリアルユーザーモニタリングを統合することで、パフォーマンスを完全に可視化できます。

    合成ウェブサイト監視戦略

    合成モニタリングから真の価値を引き出すには、ユーザーが実際にサイトをどのように利用しているかを反映した戦略に注力することが重要です。

    実際のユーザー体験をシミュレートする

    ウェブサイトの基本的な稼働時間はアクセス可能性を評価する指標ではありますが、それだけでは全体像を把握することはできません。実際のユーザー体験は、ログイン、カートへの商品追加、コンテンツ検索、決済完了、あらゆる種類のメディアの閲覧など、複数のステップとインタラクションから成ります。これらのインタラクティブな流れ全体をテストすることで、エンドツーエンドのユーザー体験がスムーズに機能することを保証する必要があります。したがって、ウェブサイトの技術的な側面だけでなく、究極の指標であるユーザー体験も評価対象となります。

    さまざまな場所から監視する

    合成ウェブサイト監視は、ラストマイル、ブロードバンド、モバイル端末など、世界各地の様々な場所から実施する必要があります。グローバルなユーザー基盤を持つ企業は、ウェブサイトのパフォーマンスを世界規模で評価する必要があります。例えば、ルーティング条件、CDNエッジの動作、ISP固有の混雑状況の違いにより、東京のユーザーとトロントのユーザーではウェブサイトの体験が大きく異なる可能性があります。 

    その インテリジェントエージェントのグローバルネットワーク Catchpoint IPMを支える基盤は、数千もの戦略的な拠点に及び、ラストマイルや地域エンドポイントを含む、世界中の実際のユーザー視点からの可視性を提供します。

    キャッチポイントのインターネットインテリジェントエージェントのグローバルネットワーク

    意味のある閾値を定義する

    監視システムの有効性は、測定対象となる指標の質に左右されます。合成ウェブサイトの監視には複雑な要素が伴うため、しきい値は慎重に設定する必要があります。応答時間の急増や短時間の障害がすべて重大な問題とは限りません。しかし、明確なしきい値が設定されていないと、ネットワーク管理チームは些細な問題に過剰反応したり、深刻な障害に見落としたりする可能性があります。

    意味のある閾値を定義するには、以下の条件を満たす必要があります。

    • ホームページの読み込み時間は95%の確率で2秒未満でなければならないなど、特定のサービスレベル契約（SLA）に紐づいている。
    • ユーザーの期待、デバイスやネットワークの多様性を考慮して調整されています。
    • コンテンツに応じた対応。コンテンツが異なるページは、パフォーマンスの基準値が異なる場合があるためです。

    これらのしきい値は、応答性を維持しつつノイズを最小限に抑えるために、適切なレベルに調整する必要があります。これにより、サポートチームは燃え尽きることなく迅速に対応できるようになります。

    XLO（経験レベル目標）フレームワーク このバランスを実現するための試みとして、XLOは、パフォーマンスを追跡するための単純なSLAを超えて、エンジニアだけが関心を持つ技術データではなく、ビジネス目標により密接に関連するしきい値を設定することを目指しています。

    ラム酒でギャップを埋めよう

    合成ウェブサイト監視は、通常の運用では遭遇しないような条件下でのウェブサイトの動作を観察する優れた方法です。高度に制御されているため、非常に特殊なネットワーク負荷やアクティビティ負荷の変動・分布さえも再現・テストできます。  

    とはいえ、次の点に留意することが重要です。 リアルユーザーモニタリング（RUM） 合成テストを補完し、実際のユーザーがさまざまな条件下でウェブサイトをどのように体験するかを観察することで、より包括的なウェブサイト監視状況を提供します。合成ウェブサイト監視とRUMを組み合わせることで、以下のことが可能になります。

    • 期待値と実際のパフォーマンスを比較する
    • テストスクリプトを本番環境の動作で検証する
    • スクリプトでは見逃してしまう可能性のある異常を検出する

    LogicMonitor、提供元： キャッチポイントIPM、 これにより、これらのデータソースをAI搭載スマートボードにシームレスに統合することが可能になり、包括的なパフォーマンス監視エコシステムが構築されます。

    合成モニタリングとRUMは互いに補完し合う。

    合成ウェブサイト監視指標

    各合成テスト中に取得される詳細な指標は、遅延が発生する箇所、トランザクションを遅くする要素、そしてユーザーが複数のブラウザ、デバイス、ネットワーク環境でウェブサイトをどのように体験するかを特定する上で、非常に貴重な洞察を提供します。

    以下は、合成ウェブサイト監視において最も重要なパフォーマンスおよび信頼性指標の一部です。各組織は、自社の要件に基づいて、どの指標が最も重要かを判断する必要があります。

    コアタイミングメトリクス

    • ページ読み込み時間 – リソースを含め、ページが完全に読み込まれるまでの時間
    • DNSルックアップ時間 ドメイン名をIPアドレスに変換するのにかかる時間
    • 最初のバイトまでの時間 （TTFB） – リクエストからレスポンスの最初のバイトが到着するまでの時間
    • レンダリング開始／最初のコンテンツペイント（FCP） – 最初のコンテンツが表示されるまでの時間。
    • 対話型になるまでの時間（TTI） – ページが単に表示されるだけでなく、完全に使用可能になったとき
    • スピードインデックス – ページコンテンツがどれだけ速く表示されるかを示す計算されたスコア

    ウェブバイタルとユーザーエクスペリエンス指標

    • 最大コンテンツペイント（LCP） 最も重要な要素の負荷速度を測定します。
    • 累積レイアウトシフト（CLS） 負荷時の目視による安定性を測定する。
    • 合計ブロック時間（TBT） FCPとTTIの間で、ウェブページがユーザー入力に応答しない時間を測定します。
    • エラー率 ログイン失敗やJavaScriptエラーなど、失敗した手順の割合です。
    • ページ重量 これは、ページとそのリソースの合計サイズです。

    トランザクションおよびフロー固有の指標：

    • ステップ持続時間 ―ユーザーの行動経路における各ステップにかかる時間。
    • リダイレクト時間 リダイレクトによる時間のロス。
    • 第三者リソースの影響 －外部コンテンツによる時間と負荷の寄与。

    これらの指標は、特定のウェブサイトの要件に応じて、さまざまな詳細レベルで観察および分析できます。これらはウェブサイトのパフォーマンスをより詳細に把握できるため、適切に活用すべきです。

    推奨事項とベストプラクティス

    合成ウェブサイト監視を実装するためのベストプラクティスを以下に示します。

    主要なユーザーフローを早期に自動化する

    合成ユーザーアクティビティを生成する際は、ログイン、チェックアウト、コンテンツ検索など、最も重要なユーザーパスから始め、そこからスクリプトを構築していくのが良いでしょう。

    ビジネスへの影響に合わせて頻度を調整する

    重要なサービスやアクセス数の多いページは、例えば1分ごとに、より頻繁にテストする必要があります。一方、優先度の低いサービスは1時間ごとにテストすれば十分でしょう。

    しきい値を定期的に見直す

    ユーザーの行動は新製品やウェブサイトのデザイン変更によって変化する可能性があるため、SLA（サービスレベル契約）は定期的に見直し、基準値を調整する必要があります。

    アラートの優先順位付け

    タグ付けシステムと意味のある分類を用いることで、チームは警告と緊急事態を迅速に区別することができ、様々なアラートに適切に対応することが可能になる。

    幅広く統合する

    合成ウェブサイトの監視は、企業のインターネットパフォーマンス監視戦略に組み込むべき、より広範な可観測性スタックの一部にすぎません。

    最後の考え

    ウェブサイトに大きく依存して成功を収めている企業にとって、合成ウェブサイト監視はもはや「あれば便利」な機能ではありません。デジタル信頼性を確保するためのパフォーマンス監視戦略の要となるべきものです。世界有数のeコマース、クラウド、CDNプロバイダーから信頼されているCatchpointのような堅牢なIPMプラットフォームと連携して導入すれば、合成ウェブサイト監視は単なるテストツール以上のものになります。あらゆる場所のあらゆるユーザーに卓越したデジタル体験を提供するための戦略的な要素となるのです。

    何が起こったかだけでなく、なぜ起こったのかを示す合成モニタリング。

    合成テストは、障害発生の原因を説明するインフラストラクチャや経験データと連携している場合に、より効果を発揮します。LogicMonitorは、これらすべてを1つのプラットフォームに統合します。

    よくあるご質問

    合成テストはどのくらいの頻度で実行すべきでしょうか？

    テストの頻度は、ビジネスへの影響度に合わせて調整する必要があります。トラフィックが多く、収益に直結するページは、1分ごとにテストを実行することで効果が得られます。優先度の低いページは、1時間ごとにテストを実行できます。適切なテスト頻度は、問題を見落とした場合のコストと、チームがテスト結果に基づいて迅速に対応できる能力によって異なります。

    合成監視は、実際のユーザー監視とどのように異なるのでしょうか？

    合成監視は、事前に定義されたスクリプトを使用して、制御された環境でユーザーの行動をシミュレートします。リアルユーザー監視は、実際のユーザーがサイトを操作する際のデータを収集します。合成監視は、プロアクティブなテストやSLAの追跡に適していますが、リアルユーザー監視は実際のエンドユーザー体験を反映します。包括的な戦略のほとんどは、両方を活用しています。

    合成監視では検出できるものの、実際のユーザー監視では見逃してしまうものは何でしょうか？

    合成監視は、夜間やサービスが行き届いていない地域など、実際のユーザーアクセスがほとんどない、あるいは全くない時間帯に、パフォーマンスの低下やダウンタイムを検出できます。また、特定のユーザー体験を継続的にテストできるため、導入後の不具合を容易に発見できます。

    合成監視を設定する際によくある落とし穴は何ですか？

    よくある問題は、アラートノイズを発生させる過度に敏感なしきい値、リリースに合わせてメンテナンスされていないためにUI変更後に動作しなくなるスクリプト、そして地域的なパフォーマンス問題を見逃してしまう不十分な地理的範囲です。影響の大きい少数のフローから始め、実際のベースラインに基づいてしきい値を調整し、定期的なスクリプトレビューをスケジュールすることで、これらの問題を回避できます。

    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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