テレメトリとは何ですか?

テレメトリとは、遠隔地からのデータを測定し、ワイヤレスで送信する自動化されたプロセスです。センサーを使用して、電気データ (電圧や電流など) と物理データ (温度や圧力など) を収集します。このデータは監視と分析のために遠隔地に送信され、システムの効果的な管理と制御が可能になります。

IT監視にとってなぜ重要なのか

現代の動的分散システムでは、さまざまな状況でのソフトウェアの動作を理解するために包括的な監視が必要です。顧客は、現場でのソフトウェアのパフォーマンスを追跡し、さまざまな変更に対応するという課題に直面しています。デジタルの進歩に遅れを取らないためには、さまざまな製品からデータを収集し、分析のために共有する簡単な方法が不可欠です。このニーズから、テレメトリと オープンテレメトリ.

この記事では、テレメトリとは何か、どのように機能するか、アプリケーション監視におけるテレメトリの重要性について説明します。また、テレメトリが顧客にもたらすメリットとソフトウェア開発への影響についても説明します。

アプリケーション監視におけるテレメトリとは何を意味しますか?

テレメトリは、ソフトウェアの進捗状況を追跡する最新の方法の 1 つです。これにより、開発者はソフトウェアのパフォーマンスを常に把握でき、アプリケーションに問題が発生した場合に通知を受けることができます。

ソフトウェア開発は、エンドユーザーが好む機能と修正が必要な機能を知るための優れた方法です。このシステムは、バグなどのアプリケーションの問題が発生した場合にも開発者に通知します。 開発者は問題を修正するのに十分な時間とデータを持っています さらに優れたバージョンを市場に投入します。これは、エンド ユーザーが最適なアプリケーション バージョンを入手できるようにするための重要なステップです。

テレメトリはどのように機能しますか?

テレメトリ アプリケーション監視 これはXNUMX段階のプロセスです。

ステップ1: 指標の指定

このステップでは、テレメトリの実行方法を計画します。開発者のプロセスでアプリケーションのパフォーマンスを追跡するためのメトリックが指定されます。開発者は、与えられた仮説が検証された場合に何が起こるかについての行動計画を作成する必要があります。これは、作業の優先順位付けに役立ちます。

次に、開発者はテレメトリ実行の有効期間を指定する必要があります。これは、実行にかかるコストと投資収益率によって異なります。有効期間を指定したら、テレメトリが計算する式を指定します。開発者はここで必要なデータ ポイントを指定する必要があります。

ステップ2: データ転送 

テレメトリでは、アプリケーションでのユーザーのアクティビティを追跡する必要があります。そのため、開発者はプライバシーに関する法律や規制を常に把握しておくことが重要です。そのためには、エンドユーザーにテレメトリ データ分析にサインアップしてもらうのが最善の策です。 

プロセスを安全かつ確実にするために、データ転送と安全性も確保する必要があります。ハッカーや第三者のユーザーの手に簡単に渡らないようにする必要があります。デバイスが従量制ネットワークに接続されている場合、料金が発生することがあります。そのため、デバイスが従量制接続に接続されるまで待つ方がよいでしょう。

ステップ3: データ処理

データが送信され保存されたら、使用する前に処理する必要があります。そのためには、さまざまな数式を実行して、データを分析用に処理できるようにします。データ処理に採用される方法は、開発者が設定するメトリックの種類によって異なります。

数式を含むメトリックの場合、このステップでは主にデータを適用して結果を簡略化します。必要に応じて、結果は他のデータ セットと結合されます。探索的メトリックの場合、データ マイニング アプローチが採用されます。この方法では、コンピューター アルゴリズムを実行して、データ内の隠れたパターンを見つけます。

ステップ4: データ分析

テレメトリプロセスの最後のステップは、 データの分析。 データが収集され、それぞれのデータセットにフィルタリングされると、ソフトウェアのパフォーマンスを確認するためにデータが分析されます。 このステップでは、アプリケーションに関するすべての問題とバグが開発者によって報告され、修正されます。 

開発者がアクション プランを実装すると、特定された問題がアプリケーションから削除されます。これにより、アプリケーションのユーザー エクスペリエンスが向上し、ユーザーにとって使いやすく、優れたものになります。 

テレメトリデータとは何ですか？

テレメトリ データとは、センサーとプロトコルを使用してリモート ソースからログ、メトリック、イベント、トレースを自動的に収集して送信することを指します。このデータは監視と分析のために集中システムに送信され、効果的なシステム管理と制御が可能になります。

テレメトリ データにはさまざまな形式があり、それぞれが効果的なシステムの監視と管理に役立つ貴重な洞察を提供します。主な種類は次のとおりです。

環境データ: 温度、湿度、気圧など、システムまたはデバイスの周囲の物理的条件に関する情報が含まれます。環境データの監視は、最適な動作条件を維持し、悪環境要因による損傷を防ぐために不可欠です。たとえば、データ センターの温度と湿度を追跡すると、機器が安全かつ効率的に動作し、寿命が延びることが保証されます。

パフォーマンスデータ: システムの動作状況に焦点を当てます。このデータ タイプには、CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワーク遅延、スループット メトリックが含まれます。パフォーマンス データを監視することで、組織は速度低下を特定し、リソースの使用を最適化し、システムがスムーズに実行されるようにすることができます。たとえば、CPU とメモリの使用状況をリアルタイムで監視すると、サーバーの過負荷を防ぎ、システム クラッシュを回避できます。

運用データ: システムの日常的な機能と健全性に関係します。このカテゴリには、稼働時間、エラー率、トランザクション量、システム アラートなどの指標が含まれます。運用データは、システムの信頼性と可用性を確保するために不可欠です。これらの指標を監視することで、企業は大きな問題になる前に問題をすばやく特定して修正し、継続的なサービスを確保できます。たとえば、稼働時間とエラー率を追跡すると、IT チームが高いサービス レベルを維持し、サービス レベル契約 (SLA) を満たすのに役立ちます。

テレメトリの利点

テレメトリは、DevOps チームの作業を軽減するのに役立つため、DevOps チームに深く根付いています。アプリケーションが市場に導入されると、世界中のさまざまな場所に分散されます。その時点で、すべてのアプリケーションを追跡し、それらが最適に動作していることを確認することはほぼ不可能になります。

テレメトリは、すべてのアウトレットからのパフォーマンスを追跡するためのツールを提供します。エンド ユーザーの所在地がどれだけ離れていても、アプリケーションとそのパフォーマンスに関するすべての重要な情報が、ユーザーの場所に報告されます。そのため、テレメトリはアプリケーションを改善するための理想的な方法です。 

テレメトリが開発者に提供するいくつかの利点は次のとおりです。

最も良い機能と最も悪い機能を報告します

テレメトリ分析は、開発者がどのソフトウェア機能が最適かを知るのに役立ちます。分析を通じて、開発者はどのソフトウェア機能が特定の地域のユーザーによく好まれているかを知ることができます。また、アプリケーションがさらに普及するために、次のバージョンにどの機能を含める必要があるかを知るのにも役立ちます。

テレメトリ分析は、ユーザーが好まないアプリケーションの機能を知るのにも役立ちます。これにより、開発者はそれらの機能を改善して頻繁に使用できるようにすることができ、アプリケーションの評価を向上させることができます。

顧客の好みを報告する

テレメトリ分析データは、ユーザーが好む表示タイプなど、ユーザーが好むアプリケーション設定を開発者に通知します。これにより、開発者はデータに基づいてアプリケーションを変更し、ユーザーのニーズに合わせやすくなります。

また、どのユーザーがよく使用する画面構成と表示背景を開発者に通知します。これにより、開発者はアプリケーションを変更して、その種類の画面の向きとデバイス設定との互換性を高めることができます。アプリケーションでこれらの設定がデフォルトで表示されていれば、ユーザーは間違いなくそのアプリケーションを使用することを好むでしょう。

ユーザーのアプリケーションへの関与を報告します

ユーザー エンゲージメントは、アプリケーションの評価を決定する重要な指標です。コンテンツにユーザーを長時間引き付けることができるアプリケーションは、アプリケーションの評価で成功する可能性が高くなります。そのため、アプリケーションのテレメトリ分析が重要になります。

これにより、開発者はユーザーがアプリケーションに費やす時間を把握できます。その後、インタラクティブ コンテンツやエンジン コンテンツを導入することで、その時間を改善することができます。ユーザーのお気に入りの機能を把握することで、開発者はユーザーをアプリケーションに長く引き付けることができます。

クラッシュを報告する

アプリケーションがクラッシュするたびに、テレメトリ データ送信を通じて開発者に即座に報告されます。この情報により、クラッシュ時にバックグラウンドで実行されていたアプリを特定し、クラッシュの状況に関する洞察も得られます。さらに、デバイス上でのアプリケーション クラッシュの頻度も追跡されます。

この情報は、クラッシュの原因を特定して修正する際に開発者に役立ちます。データから別のアプリケーションが原因であることがわかった場合、開発者は、他のアプリケーションと同時に使用しても自分のアプリケーションが安定していることを確認します。そのため、クラッシュ コンテキストは非常に重要であり、テレメトリ データ送信によって開発者に提供されます。

テレメトリの課題と考慮事項

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

大量のテレメトリ データを処理するには、機密情報を保護するためにデータのプライバシーとセキュリティに重点を置く必要があります。テレメトリ データが安全に収集、送信、保存されるようにすることは、不正アクセスや侵害を防ぐために不可欠です。強力な暗号化方式を実装し、GDPR などのプライバシー法や規制を遵守することは、データを保護するための重要な方法です。

大量のテレメトリデータの処理

大量のテレメトリ データを管理するには、効率的なデータ処理とストレージ ソリューションが必要です。スケーラブルなクラウド ストレージ、データ圧縮技術、リアルタイム データ処理フレームワークは、テレメトリ データの流入を処理するのに役立ちます。これらの方法により、システム リソースに負担をかけることなく、データをすぐに分析に利用できるようになります。

データの正確性と信頼性の確保

データの検証とクレンジングのプロセスを実装することは、テレメトリ データの正確性と信頼性を維持するために不可欠です。センサーを定期的に調整し、冗長性チェックを使用すると、データ内のエラーを検出して修正するのに役立ちます。収集されたデータが監視対象システムの実際の状態を反映していることを確認することで、正確な分析と意思決定が可能になります。

テレメトリの高度な利用

テレメトリ データは、システムをリアルタイムで監視するだけでなく、システム管理と意思決定を大幅に強化できる高度な用途にも使用できます。次の 2 つの重要な領域があります。

予測分析

テレメトリ データは予測分析に使用して、システム障害が発生する前に予測することができます。組織は、履歴データ、パターン、傾向を分析することで、潜在的な問題を予測し、対処することができます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、システムのスムーズな稼働が維持されます。

AIと機械学習

テレメトリ データを AI および機械学習と統合すると、自動化と意思決定を強化できます。AI アルゴリズムは、膨大な量のテレメトリ データを分析して異常を特定し、パフォーマンスを最適化し、リアルタイムで調整を行うことができます。機械学習モデルはデータから継続的に学習し、時間の経過とともに予測とアクションを改善して、よりスマートで効率的なシステムを実現します。

テレメトリの今後の動向

テレメトリの将来は、テクノロジーの進歩とリアルタイムのデータ分析および自動化に対する需要の高まりにより、さまざまな分野で大きな可能性を秘めています。注目すべき主なトレンドは次のとおりです。

• モノのインターネット (IoT) の統合: IoTデバイスが増えるにつれて、テレメトリデータは飛躍的に増加し、パフォーマンス、状態、ユーザーの行動に関するより深い洞察を提供します。スマートホーム、都市、 産業自動化テレメトリとの IoT 統合により、より効率的なシステムが可能になります。 
• エッジ コンピューティング: エッジ コンピューティングにより、データ ソースの近くでリアルタイムのデータ処理が可能になります。これは、自律走行車や産業オートメーションなどの低遅延アプリケーションにとって重要です。テレメトリ データをエッジで処理することで、システムはより迅速かつ効率的に応答し、中央サーバーへの継続的なデータ転送の必要性が軽減されます。
• 強化されたセキュリティ対策: データ伝送が増加するにつれて、テレメトリ データのセキュリティ保護が重要になります。特に金融および医療分野では、将来のシステムで機密情報を保護するために、より強力な暗号化とセキュリティ プロトコルが使用される可能性が高くなります。
• 環境モニタリング： 気候変動と持続可能性が差し迫った問題になるにつれ、テレメトリは環境状況を監視する上で重要になります。将来のトレンドとしては、汚染、気象パターン、リソースの使用状況を追跡するための高度なセンサーと分析が含まれる可能性があります。 

テレメトリの実用的応用と実例

テレメトリ データはさまざまな業界で広く使用されており、システムの監視と改善に不可欠な洞察を提供します。ここでは、さまざまな分野の実用的なアプリケーションと実際の例をいくつか紹介します。

ITとソフトウェア

IT 業界では、テレメトリ データはシステム パフォーマンスの監視、異常の検出、最適な運用の確保に不可欠です。たとえば、クラウド サービス プロバイダーはテレメトリを使用して、サーバーの稼働時間、CPU 使用率、ネットワーク遅延を追跡します。このデータを分析することで、障害を予測し、リソースを自動的に拡張してサービスの信頼性とパフォーマンスを維持することができます。

ヘルスケア

医療におけるテレメトリには、患者のバイタルサインを遠隔で監視することが含まれます。たとえば、ウェアラブルデバイスは心拍数、血圧、酸素レベルなどのデータを収集し、この情報を医療提供者に送信してリアルタイムで監視します。これにより、異常が発生した場合にタイムリーな介入が可能になり、患者の転帰が改善され、病院への通院回数が減ります。

自動車関連

テレメトリは自動車業界でさまざまなテストや運用の目的で使用されています。自動車テレメトリシステムは、ドライブシャフトやブレーキなどの重要なコンポーネントのトルク、ストレス、温度を測定できます。たとえば、 Accumetricsのシステム 車両のドライブラインからのトルクをリアルタイムで測定し、エンジニアがレースや重量物の輸送などの高ストレス条件下でパフォーマンスを最適化し、安全を確保するのに役立ちます。

航空宇宙

テレメトリは 航空宇宙における重要な役割航空機部品の性能を監視および分析します。航空宇宙企業はテレメトリデータを使用して、エンジンの温度、振動、圧力などのパラメータを追跡します。このデータは、故障を予測し、積極的にメンテナンスをスケジュールするのに役立ちます。注目すべき例としては、 NASAのローターブレード遠隔監視 ヘリコプターモデルのダイナミクスを改善し、飛行の安全性とパフォーマンスを向上させます。

まとめ

テレメトリはソフトウェア開発に革命をもたらし、 モニタリング リモート ソースからのデータの収集と分析のプロセスを簡素化します。システム パフォーマンス、環境条件、運用の健全性に関する重要な洞察を提供し、IT チームが問題をプロアクティブに特定して解決できるようにします。

IoT、AI、エッジ コンピューティング、セキュリティ対策の進歩により、テレメトリの威力はさらに高まります。これらのテクノロジにより、より高度なデータ収集と分析、予測メンテナンス、意思決定の改善が可能になります。

テレメトリは、最適なシステム パフォーマンスを維持し、継続的な改善を推進するために不可欠です。テレメトリは、開発者が最初のバージョンから学び、後続のバージョンを改善し、アプリケーションがユーザーのニーズを効果的に満たすのに役立ちます。テレメトリは進化し続け、アプリケーションの監視に不可欠な、効率的で信頼性の高い IT 管理の基盤であり続けます。