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APIモニタリング

APIモニタリング：ベストプラクティス、メリット、ソリューション

稼働状況のチェックだけでは十分ではありません。これらのAPI監視のベストプラクティスは、顧客が問題に気づく前に、チームが実際の問題を特定するのに役立ちます。

7〜11分
デントン千倉

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    API監視の有効性は、その戦略次第です。既に発生しているエラーに対して事後的にアラートを出すだけでは手遅れです。

    • 事前監視とは、一般的なデフォルト値ではなく、ユーザーへの影響度に基づいた基準値からしきい値を設定することを意味します。平均レイテンシよりも、p99レイテンシの方が重要です。

    • 合成テストと実ユーザーモニタリングはそれぞれ異なる目的を持っており、どちらか一方しか使用しないチームは全体像の半分を見落としていることになる。

    • 原因ではなく症状に基づいてアラートを発信することで、オンコール体制の混乱やノイズの蓄積を抑制します。複数のレイヤーにわたる信号を相関させることで、根本原因をより迅速に特定できます。

    • 監視設定はコードとして扱いましょう。バージョン管理を行い、定期的に見直し、APIが変更されるたびに更新してください。

    APIは現代のソフトウェアの基盤となっています。マイクロサービスを接続し、サードパーティとの連携を可能にし、アプリケーション間でリアルタイム機能を提供します。しかし、同時にAPIは脆弱性も抱えています。たった1つのAPIが故障するだけで、ユーザー体験全体が遅延したり、停止したりする可能性があるのです。

    そのため、APIモニタリングのベストプラクティスは不可欠です。モ​​ニタリングによって、APIの信頼性、可用性、パフォーマンスが維持され、顧客に影響が出る前に異常を検出するためのデータが得られます。この記事では、SREチームとDevOpsチームが回復力とユーザーエクスペリエンスを強化するのに役立つ、実績のある5つのベストプラクティスをご紹介します。

    API監視における主要なベストプラクティスの概要 

    ベストプラクティス: 商品説明
    適切な主要業績評価指標を設定する APIのパフォーマンスを客観的に明確に理解するために、KPIまたはサービスレベル目標を明確に定義してください。
    継続的なリアルタイム監視24時間7日リアルタイムで監視し、問題を迅速に検知して対処します。
    アラートとレポートを設定する異常や予期せぬエラーが発生した場合に通知を受け取る 
    モニタリングをCI/CDパイプラインに統合するコード変更がAPIの健全性とパフォーマンスに及ぼす影響を明確に理解する 
    ユーザーの視点を理解するエンドユーザーの視点からモニタリングを行い、UXがどのように影響を受けるかを把握する。 

    この記事の残りの部分では、これらのAPI監視のベストプラクティスについて詳しく説明します。

    #1 適切な主要業績評価指標を設定する

    KPIは、APIの信頼性とパフォーマンスを理解し測定する上で不可欠です。なぜなら、KPIによって、APIがシステム全体およびユーザーエクスペリエンスにおいて最適なエクスペリエンスを実現するために必要なレベルで機能していることが保証されるからです。 

    型破りなものがたくさんある APIパフォーマンス監視 KPI設定で一般的に使用される指標には、次のようなものがあります。

    • レイテンシーとは、リクエストが処理されるまでにかかる時間のことです。
    • 応答時間 – システムまたはアプリケーションがユーザーのリクエストに応答するまでにかかる時間 
    • エラー率 – エラーが発生したリクエストまたは操作の割合 
    • 一貫性／正確性 – 特定のアクションが与えられた場合のシステム動作の均一性と予測可能性
    • 可用性 – システムが中断なくユーザーに利用可能である時間の割合
    • スループット – 一定時間内に処理されるリクエストまたはトランザクションの数

    ただし、指標は特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズすることも可能です。例えば、システムが1分ごとにジョブを処理する定期的なタスクを実行する場合、指標として1分ごとに処理されたタスク数を用いることができます。

    KPIが生成されたら、それらを使用してサービスレベル目標（SLO）を作成できます。SLOとは、システムのパフォーマンスの特定の側面に関する合意された目標です。例えば、「エンドポイントAは、すべてのリクエストの99.95%において、レイテンシ目標を500ms未満に設定する」といった目標が考えられます。これらの目標を設定することで、システムやAPIが期待されるレベルで動作しているかどうかを明確に把握できます。 

    SLOは、サービスレベル契約（SLA）の作成に利用できるため、非常に価値があります。特に、サードパーティベンダーが提供する下流のAPIやエンドポイントとの間で期待値を設定する際に役立ちます。例えば、一定期間SLAが満たされなかった場合に、サードパーティから何らかの補償を受けるという合意を交わすのは一般的な慣行です。

    例：「エンドポイントBが1時間あたり1%未満のエラー率という合意条件を満たさない場合、ベンダーは違約金を支払うものとする」

    指標（KPI）をSLOおよびSLAと組み合わせて使用​​する方法を視覚化したもの

    #2 継続的なリアルタイム監視

    APIの監視は、リアルタイムで24時間365日実施する必要があります。そうすることで、システム内で発生した異常やエラーを早期に発見し、迅速に対処することが可能になります。

    多くのエラーやインシデントは、「何が」発生したかだけでなく、「どれくらいの時間がかかったか」という点でも測定できます。問題が発生した瞬間にそれを把握できれば、復旧までの平均時間を短縮し、全体的な影響を軽減できます。セキュリティインシデントの場合、インシデントに気づくのが早ければ早いほど、脆弱性の期間が短くなります。同様に、小さな問題でも早期に発見できれば、ユーザーエクスペリエンス、システム全体のパフォーマンス、またはデータの継続性に大きな影響を与える、より深刻な問題に発展する前に対処できます。 

    以下の手順を実行することで、問題の原因を特定しやすくなったり、パフォーマンス最適化の観点から改善の余地があるかどうかを判断しやすくなったりします。 

    • システム内のサービスは、リクエストの処理やタスクの実行中に、定期的にログとメトリクスを出力する必要があります。 
    • 分散トレーシングを設定して、アプリケーションのリクエストをエンドツーエンドで追跡し、プロセス全体の概要を把握できるようにすることも重要です。 
    • 見落としや漏らしがないようにするためには、システムは定期的なトラフィックサンプルやランダムなトラフィックサンプルを見るのではなく、ログの100%についてメトリクスとログを出力するべきです。

    これは、ボトルネックやその他の問題点をより明確に把握するために、エンドポイントレベルで実施することが可能であり、また実施すべきである。 

    #3 アラートとレポートの設定

    KPIを作成し、システム全体のリアルタイム監視を継続的に設定した後は、アラートとレポートを作成する必要があります。エンジニアリングチームは、問題の存在を認識していなければ、問題に対処することはできません。メトリックベース、さらにはログベースのアラートを設定することが不可欠です。メトリックベースのアラートを設定することで、特定の値を超えた場合にアラートがトリガーされるようになります。例として、以下のグラフを参照してください。

    警告しきい値チャート

    このグラフでは、処理待ちのタスク数を「キュー内のタスク数」と想定してください。想定値よりやや高い20付近にアラートしきい値を設定するのは妥当でしょう。キュー内のタスク数が、例えば下流のAPI呼び出しなどによって増加した場合、システムはアラートを発し、問題が発生していることを通知します。同様の処理は、問題を示していると特定されたログに対しても行うべきです。

    しかし、アラートの設定と頻度を常に調整し、現在の要件に合わせ、アラートが多すぎても少なすぎてもいけないというバランスを取ることが重要です。アラートが多すぎると、疲労感が生じ、重要な問題への集中力が低下し、生産性が阻害される可能性があります。一方、アラートが少なすぎると、問題の特定が遅れ、復旧までの平均時間が長くなる可能性があります。

    上記の例では、100個のタスクを含むジョブが作成されたとします。これにより、値は20を超えるまで急上昇します。しかし、システムは正常に動作しており、数値はすぐに安全な値に戻ります。これは、アラートが過剰に反応する例であり、「しきい値を5分以上超えている」といったように調整することができます。 

    メトリクスとアラート設定を最適に行うことで、定期的にレポートを生成し、エンドポイントやシステムのパフォーマンスにおける改善の余地や、時間の経過に伴うパフォーマンス低下の可能性を特定できます。また、これらのデータを利用して、試みた調整や最適化が効果を発揮したことを証明することも可能です。

    #4 モニタリングをCI/CDパイプラインに統合する

    APIモニタリングにおけるもう1つの重要な実践方法は、モニタリングとメトリクスの重要性を開発およびデプロイプロセスに残し、モニタリングをCI/CDパイプラインに統合することです。 

    CI/CDパイプラインは、テストの実行や本番環境への新規コードのデプロイに役立つだけでなく、コード内にインフラストラクチャと定義が存在するメトリックダッシュボードの自動生成と更新にも利用できます。この機能をパイプラインに追加することで、エンドポイントから出力されるすべての新しいメトリックとデータポイントが、コードが本番環境に到達した瞬間から、生成されたダッシュボードに自動的に反映されます。もちろん、これを実際に機能させるには、エンジニアはプロジェクト開始時から十分な検討を行う必要があります。

    また、CI/CDパイプラインでテストを実行することで、データとSLOを検証することもできます。このテストでは、システムのAPIエンドポイントに対して人工的に生成されたトラフィックを使用し、実際のトラフィックをシミュレートしてデータポイントを収集します。これにより、次期バージョンのシステム展開で発生する可能性のあるパフォーマンスや精度の変化を特定するのに役立ちます。 

    API の監視に関連する CI/CD については、詳細ガイドをご覧ください。 API監視ツール.

    #5 ユーザーの視点を理解する

    ユーザーエクスペリエンスを理解することは、APIモニタリングにおいて非常に重要な側面です。なぜなら、それは顧客満足度、ビジネスパフォーマンス、そしてデジタル製品やサービスの全体的な成功に直接影響を与えるからです。 

    合成モニタリング

    異なる地域や異なるユーザータイプからのリクエストをシミュレートまたはキャプチャすることで、精度、遅延、応答性といった観点​​からユーザーエクスペリエンスを理解するのに役立ちます。これは、実際のユーザー操作を監視するだけでなく、合成監視を用いることによっても実現できます。

    合成モニタリング これは、行動スクリプトを使用してエンドユーザーのトランザクションをエミュレートし、ワークフローのパフォーマンスを検証および測定する監視手法です。この種の監視は、エンドユーザーが影響に気づく前に処理の遅延やダウンタイムを検出できるため、問題解決に最適です。ユーザーエクスペリエンスが低下したことをすぐに認識できるため、変更によって影響を受けるユーザーが多すぎる前に、迅速に元のソリューションに戻したり、別のソリューションに切り替えたりすることができます。応答データを頻繁にテストおよび検証することで、システム内の精度と一貫性が向上し、ユーザーにとってより信頼性が高く、価値のあるシステムであると認識されるようになります。

    ビジネス関係者と協力する

    この取り組みのもう一つの重要な側面は、技術チームと非技術チーム間の連携を促進し、改善機会を分析する際に明確な優先事項や重点分野を定めることです。これは、ドメインによってシステムの優先順位が異なるため、成功に不可欠です。例えば、あるシステムでは、ユーザーにとってレイテンシが非常に速いことが最も重要ですが、最終的な整合性が許容されるため、最新のデータを持つことはそれほど重要ではありません。別のシステムでは、精度データが常に正しく最新であるため、レイテンシが高くても問題ありません。 

    結局のところ、APIエンドポイントはユーザーにとって何らかの目的を果たすために構築されるものであり、ユーザーは顧客であったり、エンドポイントを利用する別のソフトウェアコンポーネントであったりします。ユーザーの体験を理解し、改善を繰り返していくことが、確実な成果を上げるための最善の方法です。

    結論

    API監視における最も重要なベストプラクティスをいくつか見てきました。ビジネスニーズに合わせてKPIを作成・調整することから、ユーザーエクスペリエンスに関する直接的な洞察に基づいて定期的に改善を繰り返すことまで、API監視においてこれらのベストプラクティスを重視することで、システムの技術的な堅牢性が確保され、ユーザー満足度を最優先に考えることができます。 

    APIエンドポイントはユーザーにとって重要な役割を果たすため、ユーザーエクスペリエンスを理解し、継続的に向上させることは成功の基盤となります。これらのベストプラクティスを導入することで、組織は課題に積極的に対処し、パフォーマンスを最適化し、ユーザーにシームレスで信頼性の高いデジタルエクスペリエンスを提供できます。

    ツールをゼロから構築することなく、これらのベストプラクティスを実践に移しましょう。

    LogicMonitorは、合成テスト、実ユーザーモニタリング、インテリジェントアラートを1つのプラットフォームに統合することで、チームが適切なシグナルに迅速に対応できるようにします。

    よくあるご質問

    APIにおける合成監視と実ユーザー監視の違いは何ですか？

    合成監視は、スクリプト化されたスケジュール済みリクエストを使用して外部ロケーションからAPIエンドポイントをテストし、一貫性のあるプロアクティブな監視を提供することで、実際のユーザーが問題に遭遇する前に問題を検知します。一方、リアルユーザー監視は、実際の運用トラフィックからデータを収集し、ユーザーの状況やネットワークパスの真の多様性を反映します。プロアクティブなアラートには合成監視が、実際の影響を把握するにはリアルユーザー監視が不可欠です。

    APIの健全性チェックはどのくらいの頻度で実行すべきですか？

    本番環境のAPIでは、ユーザーが障害に気づく前に検出できるよう、ヘルスチェックを十分短い間隔で実行する必要があります。SLAに応じて、通常は30秒から2分間隔が目安となります。決済や認証などの重要なエンドポイントでは、15秒から30秒間隔でのチェックが推奨される場合があります。チェック間隔は、技術的な利便性だけでなく、復旧目標時間に基づいて決定する必要があります。

    API監視アラートをトリガーするべき条件は何ですか？

    ユーザーに影響を与えるシグナル（エラー率が意味のあるしきい値を超えた場合、レイテンシがp99ベースラインを超えた場合、可用性がSLA目標を下回った場合など）についてアラートを発します。小さな変動ごとにアラートを発するのは避け、アラートは対応可能なものであるべきです。オンコールエンジニアがアラートに対して明確な対応ができない場合は、しきい値の設定が誤っている可能性があります。

    過去のデータがない場合、どのようにして意味のある監視閾値を設定すればよいのでしょうか？

    まずは保守的なデフォルト設定から始め、APIの導入初日から監視機能を並行して展開し、時間帯やトラフィックパターンに応じてベースラインデータを収集します。2～4週間後には、実際の動作に基づいてしきい値を設定するのに十分なデータが蓄積されます。それまでの間は、絶対値ではなく、移動平均の2倍といった相対的な偏差に基づいてアラートを発報するようにしてください。

    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。

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