September 22, 2020

監視と可観測性:違いは何ですか?

監視と可観測性:違いは何ですか?

監視はかつてないほど簡単でしたが、 簡単な。 データを収集できるデバイスがありました。 監視する必要のあるメトリックを知っていて、問題が発生した場合は、根本的な原因を見つけることができます。 しかし、ITがますます複雑になり、デバイス、環境、監視対象が増え、更新が増え、データが増え、すべてが増えるにつれて、 一般的に、監視はそれとともに成長する必要があります。 

可観測性を入力してください。これは、ITの複雑さの増大を単純化するための答えです。 しかし、観察可能性と監視の違いは何ですか? これは、2.0を監視するための業界の流行語にすぎないのでしょうか、それとも、現代のテクノロジーにおけるITチームの運用方法の実際の変化でしょうか。 監視は環境の可視性を生み出し、IT運用の基本的な部分ですが、可視性だけでは全体的な可観測性と同じではありません。 プラットフォームを監視可能にするには、ロギングと機械学習を追加する必要があります。 要するに、監視は可観測性の重要な機能のXNUMXつですが、可観測性には、チームが事後対応型の問題解決から事前対応型の運用に移行できるようにする追加のコンポーネントがあります。

このブログでは、以下について説明します。 

可観測性とは何ですか?

可観測性 ITでは、利用可能な外部の可視情報を観察することにより、システムまたはプロセス内で何が起こっているかを診断するシステムの機能を指します。 これは、監視、ログ分析、機械学習を組み合わせて、問題を簡単に検出し、異常を事前に特定し、成長に合わせて拡張できる環境を作成することで実現されます。 

監視 

観察可能なシステムの最初の信条は、それ自体を監視することです。 観察可能であるためには、IT環境を可能な限り完全に可視化する必要があります。 データポイント、デバイス、および機能を相互に関連付けるには、すべてを表示できる必要があります。 

ログ 

ログ 問題を見つけ、観察可能なプラットフォームの傾向を認識するために必要です。 以前に何が起こったのかを知り、問題が発生したときにエラーをすばやく見つけるには、膨大な数のデータにわたってすべてのイベントの記録を保持する必要があります。 

機械学習

メトリックデータとログデータ間の相関関係を自動化するために、機械学習を使用して検出、分析、洞察を提供できます。 数千のデバイスにわたって、毎秒数千のログを作成できます。 機械学習を使用すると、これらのログを分析して、問題が発生する前であっても、異常、エラー、問題をすばやく見つけることができます。

可観測性は、これまで以上に関連性が高く、努力する必要があります。 テクノロジーがこのような急速なペースで更新および拡張され続けるにつれて、将来に備えて可観測性を確保し、チームがデジタルトランスフォーメーションイニシアチブにより適切に取り組むことができるようになります。

モニタリングと可観測性の違いは何ですか?

監視はあなたがすることです。 可観測性はあなたが持っているものです。 一般に、何かを監視するときは、監視するデータを正確に把握する必要があります。 何か問題が発生した場合、優れた監視ツールは、監視対象に基づいて何が起こっているかを警告します。 モニタリングを使用して、パフォーマンスを追跡し、問題と異常を特定し、問題の根本原因を見つけ、物理環境とクラウド環境に関する洞察を得ます。 

可観測性を得るには、監視する必要があります。 モニタリングは外部を表示でき、ロギングは時間の経過に伴う出力を表示できます。これらを組み合わせることで、履歴に基づいて内部を推測することで可観測性を実現できます。 

可観測性は、何を監視するかについて正確に把握する必要がある洞察と考えてください。 可観測性は、監視のための強化された用語ではありません。 それは積極的です。 ログ、機械学習、因果関係を使用して、すべての人に見える全体的なシステムを作成します。 

可観測性の利点は何ですか?

可観測性は、より多くのメトリックを監視およびログに記録することで大きなメリットがあります。 問題を解決するために手動で探しているITプロフェッショナルにとって、より多くのデータは煩雑になる可能性があります。 毎秒数千のログが作成され、数百から数千のデバイスを監視すると、手動で異常を見つけることが困難になる可能性があります。 LogicMonitor自体は、毎日300億以上のメトリックを取り込みます。 監視可能なプラットフォームでは、収集および分析されるデータが多いほど、データを相互に関連付けて使用し、問題が発生する前に問題を回避できる可能性が高くなります。 

可観測性をどのように実装しますか?

可観測性には、イベントを監視、分析、追跡するための高度なツールセットと全体的なアプローチが必要です。 可観測性を最適に実装する方法の簡単な概要は次のとおりです。

一元化された監視から始める:

環境を可能な限り可視化するようにしてください。 監視は可観測性の基本的な部分であり、優れた監視プラットフォームはすべての環境にわたる洞察を提供する必要があります。 オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれであっても。 監視すればするほど、より多くのデータが得られ、トラブルシューティングを合理化し、平均解決時間(MTTR)を短縮することができます。 モニタリングは答えます どこ? 可観測性の、問題が発生するチームを示します。

とはいえ、焦点を合わせることが重要です 集中型の すべてのデバイスと環境(スイッチ、ルーター、サーバーレス、クラウドインスタンスなど)を同じガラス板内ですばやく診断できるように監視します。 XNUMXつのモニタリングプラットフォームでAWSのデプロイを確認し、別のプラットフォームでネットワークデバイスを確認すると、トラブルシューティングプロセスが遅くなり、パフォーマンスの問題が発生している場所の全体像がわかりません。 

ログの分析: 

ログを手動で調べるのは面倒であり、すべてのイベントをログに記録すると、解析する数百万の行がすぐに作成されます。 実際、この問題はさらに大きくなるでしょう。 IDCによると、「デジタルユニバース」は毎年40%成長していますが、私たちのほとんどはそのデータの約1%しか分析していません。 私たちはこのデータをすべて持っていますが、それを利用するためのメカニズムが不足しています。 そのため、ログを事後的に検出するためのルールベースのポリシーを超えて、すべてのログをリアルタイムで分析して主要なイベントを明らかにするツールを用意することが重要です。

監視とログ分析を組み合わせると、ジャンクから価値のあるデータ(重大なログイベント、異常など)を除外して並べ替えることができます。 時間を大幅に節約し、手動プロセスを排除します。 リアルタイムのログ分析で、あなたは答えることができます 及び IT環境で問題が発生しました。 これにより、完全な可観測性に向けてさらに一歩前進します。

アルゴリズムの実装:

最後に、次の質問に答える必要があります このすべての情報と関係があります。 ログ分析と一元化された監視により、問題が発生した場所、発生方法、および特定の一連のイベントが発生した理由がわかります。 機械学習を追加し、IT運用にアルゴリズムによるアプローチを採用することで、データの指数関数的成長を自動化して、より短い時間でより多くのことを実行できる実用的な洞察を得ることができます。 これらのプロセスは、動的なしきい値を設定し、異常を特定し、問題の根本原因を見つけることにより、IT運用を合理化するのに役立ちます。 時間の経過とともに、機械学習とアルゴリズムによるIT運用システム(AIOpsなど)環境の正常な状態を理解し、問題がダウンタイムを引き起こす前にアラームを表示することで、問題を事前に特定できます。 あなたが知ったら すべてのメトリックとログを処理するために、完全な可観測性を実現することを期待できます。 

可観測性には、イベントを監視、分析、および追跡するためのツールのコレクションを使用するための洗練された全体的なアプローチが必要です。 可観測性を達成すると、チームは重要なシステムとビジネスアプリケーションを稼働状態に保ち、ビジネスを革新して前進させることができます。 他の業界トピックの詳細については、 LogicMonitorのリソースページをご覧ください.