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2025年のAzure監視
Azure監視シリーズの6回目のブログ記事では、相関分析戦略に焦点を当てています。パフォーマンス、コスト、セキュリティといった個々の指標を追跡するのは便利ですが、真の価値はそれらを連携させることで生まれます。Azure監視を単なるデータ収集から真の可観測性へと高める、実用的な相関分析手法について解説します。以前の記事を見逃した方は、ぜひご覧ください。 フルシリーズ.
パフォーマンス、コスト、セキュリティを個別に追跡することは有用ですが、それらを結び付けることで、実際に何が起こっているかが明らかになります。こうして、オブザーバビリティはノイズから洞察へと変化します。
私は様々な業界のCloudOpsチームと仕事をしてきましたが、一つ確かなことがあります。それは、相関関係を構築することで、散在する指標が明確で実用的なストーリーへと変化するということです。チームが点と点を繋げることで、個々のアラートを追いかけるのをやめ、より迅速に問題を解決し、より効果的に最適化し、ビジネスを前進させるよりスマートな意思決定が可能になります。
TL; DR
クロスメトリック分析：隠れたつながりを見つける
パフォーマンス、コスト、セキュリティを個別に監視するだけでは、限界があります。真の洞察は、これらの指標を結び付けることで、他の方法では見えなかったパターンを発見することで得られます。これらの領域間でデータを相関させることで、非効率性を特定し、問題が深刻化する前に予測し、スケーリング、セキュリティ、支出に関するよりスマートな意思決定を行うことができます。
パフォーマンスとコストの相関関係
パフォーマンスとコストを一緒に見ると、個別に見た場合には明らかでない、Azure 環境を最適化する機会が明らかになることがあります。
- パフォーマンス単位あたりのコスト: トランザクション単位、ユーザー単位、API呼び出し単位など、パフォーマンス単位ごとに支払っている金額を測定します。LogicMonitor Envisionなどのプラットフォームは、リソースのパフォーマンスとAzureの課金データを相関させることができるため、支出を増やすことで実際に成果が向上しているのか、それとも支出を削減することで同じパフォーマンスレベルを維持できるのかをチームが把握できます。
- コスト最適化後のパフォーマンス: コスト削減の取り組みがユーザー エクスペリエンスに影響するかどうかを追跡します。
- 資源効率比: 支出額あたりにどれだけのパフォーマンスを提供するかに基づいて、さまざまなリソースを比較します。
チームは、上位のサービスにアップグレードすればパフォーマンスが向上すると想定しがちです。しかし、相関関係がなければ、支出の増加と利益の増加が一致しない部分を見逃しがちです。 企業の78%がクラウド支出の21～50%が過剰プロビジョニングに無駄になっていると推定しているパフォーマンスあたりのコストを可視化することは、情報に基づいたスケーリングの決定を行う上で非常に重要です。
セキュリティとパフォーマンスの関係
セキュリティ制御は必然的にパフォーマンスに影響しますが、チームがその影響度を追跡することはほとんどありません。
- セキュリティ実装後のレイテンシの変化: 新しいセキュリティ対策の前後のパフォーマンスを比較する
- セキュリティスキャンの影響: 脆弱性スキャンやコンプライアンスチェックがワークロードに及ぼす影響を監視する
- 暗号化のオーバーヘッド: さまざまな暗号化方式がアプリケーションの応答時間にどのように影響するかを評価する
相関関係がないと、時間の経過とともに蓄積される小さなパフォーマンス低下を見逃しがちです。セキュリティがパフォーマンスに与える影響を測定することで、保護とユーザーエクスペリエンスのバランスをとることができます。
LM Envision は、脆弱性スキャン中の応答時間の増加や TLS ハンドシェイクの遅延など、セキュリティ制御に関連するパフォーマンスの低下を警告できるため、チームは保護を損なうことなく是正措置を講じることができます。
コストとセキュリティのトレードオフ
セキュリティとコストは相反する力として見られることが多いですが、相関関係によってより賢明な投資が可能になります。
- リスクカテゴリ別のセキュリティ管理コスト: 実際のリスク軽減に基づいてセキュリティ投資の優先順位を決定する
- セキュリティインシデントのコスト: 侵害による財務的影響を定量化し、積極的な投資を正当化する
- セキュリティ支出の有効性: セキュリティ予算の増加が具体的なリスク軽減につながるかどうかを追跡する
チームは、発生確率の低いリスクの軽減に過剰投資し、他の部分に重大な欠陥を残してしまうことがよくあります。セキュリティ支出とインシデントデータを相関させることで、予算を実際の脅威と整合させることができます。
LM Envisionは、セキュリティ対策と実際のコスト（費用とシステムパフォーマンスの両方）を紐解くお手伝いをします。セキュリティ対策がユーザーエクスペリエンスに及ぼす影響を追跡し、ワークロードへの影響度を把握し、課金データやインシデントとの相関関係を把握することで、よりスマートなトレードオフを実現します。
リソース利用パターン
さまざまなリソース使用メトリックを相関させると、単独では確認できない非効率性が明らかになります。
- 補完的な使用パターン: 統合できる未使用のリソースを特定する
- マルチリソース制約分析: CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージの使用率を比較してパフォーマンスのボトルネックを特定します
- ビジネスサイクルの調整: 実際の需要に合わせてリソースの使用量を一致させ、過剰なプロビジョニングを防止します。
よくある落とし穴は、CPUなどの単一の指標に基づいてリソースをスケーリングし、実際には別の要因（ストレージIOPSなど）が制約となっていることです。複数の指標を相関させることで、リソースの誤った割り当てを防ぐことができます。
LM Envision を使用すると、CPU、メモリ、ディスク I/O、ネットワーク メトリックを統合ダッシュボードで並べて時間順に表示できるため、ツール間を移動することなく、スケーリングの不一致や隠れたボトルネックを見つけることができます。
コンテキスト拡張：監視データの強化
指標だけでは全体像を把握できません。相関関係を通してコンテキストを追加することで、より明確な状況把握が可能になります。ログのリンク、トランザクションのトレース、イベントのマッピングなど、強化されたデータにより、トラブルシューティングが迅速化され、意思決定の効率が向上します。
対数相関技術
関連するログ データを接続することで、チームは複数のシステムにわたる問題を追跡できるようになります。
- トランザクション追跡: ログ全体でユーザーリクエストを追跡し、問題が発生した場所を特定します
- 時間的パターンマッチング: 特定の期間内に発生する関連イベントを見つける
- クラスタリングエラー: 同様のエラーをグループ化して繰り返し発生する問題を特定します
例えば、データベースメンテナンス中にAPIタイムアウトが急増するとします。相関ログでパターンが明らかになるまでは、ランダムな現象のように見えるかもしれません。
LM Envisionは、ログとメトリクスを相関させることで、リソース使用量の急増に伴うエラーや設定変更後に継続的に発生するエラーなどのパターンを浮き彫りにすることで、インシデント発生時の推測作業を軽減し、根本原因分析を迅速化します。
トレースコンテキストの実装
分散トレースは、トランザクションがシステム内をどのように移動するかをエンドツーエンドで表示します。
- サービス境界の相関関係: 各サービスハンドオフ時の遅延を測定
依存関係チェーンの視覚化: さまざまなコンポーネント間でのトランザクションの流れをマップする - ボトルネックの分離: システムのどの部分が応答時間を遅くしているかを特定する
多くのパフォーマンスの問題は、調査対象のサービスではなく、依存関係に起因しています。トレースは、推測に頼るのではなく、速度低下の正確な原因を特定するのに役立ちます。
LM EnvisionはOpenTelemetryによる分散トレースをサポートしており、複数のツールを連携させることなく、リクエストスパンとインフラパフォーマンスの相関関係を容易に把握できます。これはアプリチームだけに限ったことではありません。インフラチームもトレースを活用して、サービスのレイテンシ、キュー時間、バックエンドの飽和状態がアップストリームの応答時間にどのように影響するかを理解できます。
イベント相関戦略
イベント相関は、システムの動作間の因果関係を明らかにするのに役立ちます。
- 因果連鎖分析： どのイベントが他のイベントを引き起こす傾向があるかを判断する
- 根本原因確率マッピング: 再発するインシデントの最も可能性の高い原因を特定する
- 環境要因の相関関係: 問題をデプロイメントやインフラストラクチャの更新などの外部の変更にリンクする
たとえば、特定のジョブの実行から 30 分後にアプリケーション障害が頻繁に発生する場合、それらのイベントを相関させることで、バッチ プロセスの構成ミスが明らかになる可能性があります。
LM Envisionは、デプロイメント、構成変更、バックアップ障害などのイベントを取り込み、パフォーマンスの低下やサービス中断との相関関係を分析できます。こうしたコンテキスト分析により、チームは症状の把握にとどまらず、因果関係をより迅速に特定できるようになります。
インフラストラクチャとアプリケーションの相関
インフラストラクチャ メトリックをアプリケーションの動作とリンクすると、パフォーマンスを完全に理解できるようになります。
- リソース影響分析: インフラストラクチャの変更がアプリケーションにどのような影響を与えるかを確認する
- 容量予測モデリング: 履歴データを使用してリソースのニーズを予測する
- インフラストラクチャの根本原因の特定: アプリケーションの速度低下の原因を基盤となるインフラストラクチャの問題まで追跡する
相関関係がないと、チームはアプリケーションの問題が内部にあると想定する可能性がありますが、実際には、過負荷のストレージ層が本当の問題です。
LM Envision は、アプリケーション層のデータ (応答時間やトランザクションの遅延など) をインフラストラクチャ テレメトリと相関させるため、ツール間を移動することなく、リソースの制約、構成のドリフト、依存関係の失敗のいずれによって速度低下が発生しているかを特定できます。
実装アプローチ：相関関係を機能させる
相関関係は、データが適切に収集され、構造化されている場合にのみ機能します。これらのベストプラクティスにより、チームは有意義な関連性を構築できます。
データ収集戦略
- 一貫した識別子の伝播: 相関IDがすべてのコンポーネントに確実に流れるようにする
- 標準化されたタイムスタンプ形式: システム全体で時刻の形式を統一する
- 適切な保持ポリシー: 過度のコストをかけずに分析を可能にするのに十分なデータを保存する
適切に構造化されたデータセットにより、関連するイベントを手動でリンクする時間の無駄がなくなり、自動化によってより迅速に洞察を明らかにすることができます。
LM Envisionは、メトリクス、イベント、ログ、トレースの統合的な取り込みをサポートしているため、チームは独自の相関パイプラインを構築したり、データのステッチングを手動で管理したりする必要はありません。すべてが時間とコンテキストに基づいてすぐに連携されます。
相関ツールとテクニック
さまざまなツールがさまざまな相関ニーズをサポートします。
- Azure Monitor ワークブック: 複数のデータソースを組み合わせたダッシュボードを作成する
- Log Analytics のクロスワークスペース クエリ: さまざまなログソースにわたるデータを分析する
- Application Insights アプリケーション マップ: 依存関係とパフォーマンスのボトルネックを視覚化する
- サードパーティの可観測性プラットフォーム: WorkbooksやLog AnalyticsといったAzureネイティブツールはデータの連携に役立ちますが、KQLに関する深い知識と手動設定が必要になることが多く、ハイブリッド環境への拡張が容易ではありません。LM Envisionのようなサードパーティ製の監視プラットフォームは、カスタムクエリやツールの切り替えを必要とせずに、メトリック、イベント、ログ、トレースを自動的に相関付けることができます。
すべてを手動で相関させるのではなく、チームは必要な主要な洞察を定義し、それらの取り組みをサポートするツールを選択する必要があります。
相関関係のある条件に関するアラート
相関ベースのアラートによりノイズが削減され、実際の問題が強調表示されます。
- 複合アラート条件: 複数の関連する問題が同時に発生した場合にのみアラートをトリガーします
- アラート抑制ルール: 環境のコンテキストに基づいて不要な通知を削減
- アラート相関エンジン: 重複を避けるために関連するアラートを 1 つのインシデントにグループ化します
たとえば、CPU 使用率が高いこととデータベース接続の失敗を警告するアラートは、ワークロードの構成ミスを示している可能性がありますが、どちらかのメトリックだけではアクションを正当化できない可能性があります。
LM Envisionは、関連するアラートを自動的に統合インシデントに関連付けることで、アラートのノイズを削減します。10個の個別の警告ではなく、根本原因の洞察を含む明確なシグナルをXNUMXつ取得できるため、チームは過去の事象を追うことなく、より迅速に対応できます。
視覚化のベストプラクティス
明確な視覚化により、相関関係の洞察がより実用的になります。
- 多次元ダッシュボード: 関連する指標を並べて表示する
- 時間同期ビュー: 異なるデータソースを同じ時間枠内で調整する
- ビジネス コンテキスト オーバーレイ: ダッシュボードにデプロイメントやプロモーションなどの外部イベントを追加する
技術データとビジネス データを 1 つのビューに統合するチームは、インフラストラクチャの変更が実際の結果にどのような影響を与えるかをすぐに理解できます。
LM Envisionダッシュボードは、メトリクス、ログ、イベント間の時間同期オーバーレイをサポートしています。デプロイメントに注釈を付けたり、アラートタイムラインを視覚化したり、ビジネスへの影響を追跡したり、すべてを1か所で行うことができます。カスタムツールは必要ありません。
相関戦略の構築
相関関係を正しく構築するには時間がかかりますが、そのメリットは計り知れません。まずは、ビジネスに影響を与える主要なパフォーマンス、セキュリティ、コストの関係を特定することから始めましょう。標準化された識別子やタイムスタンプといった基本的なプラクティスを実装し、監視アプローチが成熟するにつれて相関関係を拡張していきます。
分離されたメトリックを超えてドメイン間でデータを接続することで、チームはクラウド環境に関する完全かつ実用的な理解を獲得し、監視を戦略的な利点に変えることができます。
次に、Azure 監視におけるよくある落とし穴とその解決方法を説明します。多くのチームは、アラート疲れ、不完全な可視性、そして効果のないしきい値に悩まされています。これらは、問題の見逃しや不要なダウンタイムにつながる課題です。ここでは、最もよくある監視ミスと、それらを回避する最善の方法について詳しく説明します。
結果重視で細部にこだわる技術プロフェッショナル。製品管理、IT コンサルティング、ソフトウェア開発、フィールド イネーブルメント、戦略計画、ソリューション アーキテクチャの経験を持ち、20 年以上にわたって顧客中心のソリューションを提供しています。
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