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可観測性 vs モニタリング

エンドポイント監視：コンポーネント、ユースケース、ベストプラクティス

デバイスのパフォーマンスやネットワークの状態から、アプリケーションの分析、ユーザー行動の分析まで、エンドポイント監視の中核となる要素を理解する。

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デントン千倉

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    エンドポイント監視は、分散型ワークフォースにおけるデジタルエクスペリエンス管理の基盤となるものです。

    • リモートワークやハイブリッドワークの普及により、従来の業務領域の概念は意味をなさなくなった。従業員は、数十種類ものデバイス、ネットワーク、場所の組み合わせを通じて業務アプリケーションにアクセスしており、それぞれがユーザーエクスペリエンスの質に影響を与える様々な要素をもたらしている。

    • 包括的なエンドポイント監視ソリューションは、アプリケーションパフォーマンスの分析、デバイスの状態把握、ネットワーク監視、SLA分析、ユーザー行動分析、および自己修復という6つの主要機能を網羅しています。

    • 最大の効率向上は、プロアクティブなアラートとユーザーによる自己修復を組み合わせることで実現し、ITチケットの件数を削減し、ユーザー自身で解決できる問題の解決を加速させることによって得られます。

    • 現在の監視システムを6つのコンポーネントすべてに照らし合わせて評価し、どのギャップによってチームがユーザーエクスペリエンスの問題を見落としているかを特定してください。

    エンドポイント監視

    エンドポイント監視は、デスクトップおよびモバイルデバイス（エンドポイントとも呼ばれる）全体のユーザーエクスペリエンスの品質を評価し、パフォーマンスや可用性の問題を事前に発見します。状況によっては、エンドポイント監視は以下を指す場合があります。

    1. エンドユーザーデバイスのセキュリティ監視
    2. アプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの監視
    3. 従業員およびエンドユーザーが使用するアプリケーションのデジタルエクスペリエンスモニタリング（DEM）

    セキュリティにおけるエンドポイント監視とは、エンドユーザーデバイスを分析し、設定ミスや不正なネットワークアクセスを特定することです。異常検知などの機械学習技術を活用したこのエンドポイント監視の定義に含まれるサービスは、悪意のある活動からの防御に重点を置いています。

    APIエンドポイント監視とは、アプリケーションプログラミングインターフェースを監視して、API呼び出しの可用性とパフォーマンスを把握することです。現代のアプリケーションは、APIを介してバックエンドデータにアクセスするマイクロサービスから構築されているため、APIエンドポイントの監視は、アプリケーションインフラストラクチャのパフォーマンス監視を抽象化する最も信頼性の高い方法となっています。これについては、別途詳しく説明しています。 記事 API監視で使用されるさまざまな手法について説明する。

    本稿では、前述の3番目のカテゴリ、すなわちデジタルエクスペリエンスモニタリング（DEM）におけるエンドポイントモニタリングに焦点を当てます。この文脈において、効果的なエンドポイントモニタリングソリューションは、デバイス、ネットワーク、およびアプリケーションの問題のトラブルシューティングを支援するために、エンドユーザーエクスペリエンスのあらゆる側面を網羅する必要があります。また、あらゆるデバイスからアプリケーション全体にわたるユーザーエクスペリエンスをプロアクティブに監視できる必要があります。

    包括的なエンドポイント監視ソリューションは、以下の6つの主要機能を網羅しています。

    成分それは何ですか重要な理由
    アプリケーションパフォーマンス分析ユーザーの基盤となるアプリケーションのパフォーマンス体験（レイテンシ、エラー、ネットワークトラフィック、可用性）を可視化するアプリケーション全体にわたるユーザーエクスペリエンスに影響を与えるパフォーマンスの問題を特定します
    デバイスパフォーマンス監視ユーザーデバイスの状態とパフォーマンスを可視化する機能。これらは一般的にエンドポイント（例：業務用ノートパソコン）と呼ばれます。アプリケーションパフォーマンス分析と同様に、この機能は問題解決時間を短縮します。
    ネットワーク監視VPNの問題、ネットワーク障害、デバイスの接続性、ネットワーク帯域幅の低下に対処するため、ネットワーク上のアクティブなエンドポイントを監視します。テレメトリデータを整理し、ネットワークのボトルネックを特定して、ネットワークの問題を迅速に解決するための簡単な方法を提供します。
    第三者サービスレベル契約（SLA）分析SLA契約を分析し、ベンダーが最適なパフォーマンスを発揮できるよう責任を追及する。エンドユーザーエクスペリエンスに影響を与えるサードパーティプラットフォームの問題を特定します。
    ユーザー行動分析従業員の業務動向に関する洞察を提供します。最もよく使用されるアプリケーション、最も好まれるデバイスなど。アプリケーションの使用状況を可視化することで、ITリソースを最も影響の大きい問題への対処に集中させることができます。
    自己修復機能従業員に断続的なネットワーク問題の状況と、その解決のための推奨事項（トラブルシューティング手順など）を提供します。追加のサポート介入なしに軽減できる問題にITリソースを浪費することを避ける

    エンドポイント監視の必要性

    2020年 OwlLabs 調査 調査の結果、当時、米国のフルタイム労働者の70％が在宅勤務をしており、77％が在宅勤務を継続する選択肢を希望していたことが判明した。この在宅勤務への移行は、その後多くの組織にとって恒久的なものとなっている。

    職場はもはや場所にとらわれない。従業員は、会社の管轄外のシステムを通じて業務アプリケーションとやり取りする。

    根本的に変わったのは、従業員が地下鉄でオフィスに向かう途中に携帯電話で月曜の朝の会議にログインし、昼休みにカフェで社員用ノートパソコンを使って最新の課題を完了させ、オフィスの会議室でタブレットからメールを送信して一日を終えることができるようになったことだ。

    単一の企業ネットワークを介してアプリケーションに簡単にアクセスできるようになったことで、公共ネットワークとプライベートネットワークが混在する環境にも対応できるようになり、多くの場合、仮想プライベートネットワーク（VPN）を介して接続されています。従業員がエンドポイントと呼ばれるデバイスのいずれかを介してオンラインに接続する場合、ユーザーエクスペリエンスの質に影響を与える要因は数多くあります。

    これは従業員だけに限った話ではありません。ビジネスアプリケーションにアクセスするエンドユーザーは、数十種類ものアクセスデバイスやネットワークアクセスポイントのいずれかを使用している可能性があります。最新のユーザーエクスペリエンスの品質を監視するには、監視戦略をエンドポイント自体にまで拡張する必要があります。これはエンドポイント監視と呼ばれる手法です。

    エンドポイント監視の構成要素

    エンドポイント監視ソリューションは、ユーザーのデバイスからテレメトリデータを収集し、分析し、問題解決に役立つ実用的な指標を提供する機能を備えている必要があります。 LogicMonitorの このプラットフォームはこれらの要件に基づいて構築されており、エンドポイントのテレメトリをインフラストラクチャのメトリクス、ログ、トレースと接続することで、チームがユーザーエクスペリエンスの問題とその根本原因を関連付けることができるようにしています。

    全体的なユーザーエクスペリエンス

    包括的なエンドポイント監視プラットフォームは、ユーザーエクスペリエンス、エンドポイント（またはデバイス）のパフォーマンス、ネットワークパフォーマンス、およびアプリケーションパフォーマンスを分析します。LogicMonitorのプラットフォームは、これらの各指標の定量的なスコアを表示するダッシュボードビューを提供し、イベントのドリルダウンとフィルタリング機能も備えています。エクスペリエンススコアは、全体的なユーザーエクスペリエンスを測定するもので、以下のセクションで説明するように、エンドポイント（デバイス）、ネットワーク、およびアプリケーションのスコアの平均を取ることによって算出されます。

    図1：LogicMonitorエンドポイント監視ダッシュボードビュー

    デバイスのパフォーマンス監視

    エンドポイントスコアは、CPUとメモリの使用率、およびWi-Fiの強度を考慮して決定されます。たとえば、ユーザーが地元のカフェからVPN経由で会社にアクセスしている場合、Wi-Fiの強度はオフィス内よりも低い可能性があります。 

    デバイスの問題に対処するのはユーザー自身では難しく、IT部門のサポートが必要になる場合があります。例えば、ユーザーのノートパソコンでメモリ使用量が異常に多い場合、使用していないアプリケーションを閉じることでパフォーマンスが向上する可能性がありますが、ネットワーク接続の不具合やアプリケーションの問題をユーザー自身で解決するのは現実的ではないかもしれません。

    ユーザーのマシンから得られたデータを過去の基準値や閾値と比較することで、問題を早期に発見できます。経験的データを用いて問題をトリアージできる機能は、多くのユーザーが簡単な問題を自力で解決できるようになり、IT部門への依存度を軽減するのに役立ちます。

    ネットワーク

    ネットワークスコアは、pingテストとtracerouteから得られる往復時間（RTT）とパケット損失率を考慮して算出されます。遅延とパケット損失もネットワークスコアの算出要素として考慮されます。

    LogicMonitorのネットワーク監視機能は、ネットワーク機器のIPアドレスに人間が読みやすい名前を割り当てることで、ネットワーク機器全体の管理を容易にします。これには、ファイアウォール、プロキシ、サーバー、ゲートウェイ、その他のネットワークインフラストラクチャ要素が含まれます。これにより、ネットワーク上の既知および未知の機器を迅速に識別できるため、機器検出の精度が向上します。例えば、プラットフォーム内から、特定のアプリケーションに属するIPアドレスの範囲を追加し、適切なラベルを付けることができます。

    さらに、メトリックとしきい値または範囲に基づいてアラートを設定および構成できます。アラートを位置情報データでトリガーするかどうか、エンドポイントまたはアプリケーション固有のものにするかどうかを指定できます。たとえば、ユーザーが開いているアプリケーションのうち3つ以上でパフォーマンスが低下した場合、アラートが作動するように構成できます。これにより、発生した事象に関する重要なメタデータがサポートチームに通知され、問題（全社的な障害または個別のインシデント）を迅速に診断し、タイムリーに対応できるようになります。

    アプリケーションのパフォーマンスに関する洞察

    アプリケーションのスコアは、以下を使用して計算されます。 リアルユーザーのモニタリング （RUM）データ。具体的には、ビューが「視覚的に完了」するまでの時間、つまりすべてのコンテンツが完全に読み込まれ、ブラウザ上でユーザーに表示されるまでの時間に基づいてスコアが付けられます。これは、期待どおりに動作していないアプリケーションを特定するための重要な指標です。

    ユーザーのマシン上のアプリケーションは、そのパフォーマンスを示す指標を生成します。アプリケーションのパフォーマンスは、発生するエラーの数、遅延、可用性の問題と相関関係があります。

    このデータを収集し、ダッシュボードで表示することで、アプリケーションレベルでユーザー中心の問題と組織全体の問題を区別しやすくなります。エンドポイントのメトリクスをインフラストラクチャ監視データ、ネットワークパス分析、トレースと組み合わせることで、パフォーマンスの問題がデバイス、ネットワーク、またはアプリケーションスタックのより深い部分で発生しているかどうかを特定できます。サポートエンジニアが問題を迅速に検出して解決できるようになるため、トラブルシューティングの手順を効率的に決定できます。

    ユーザー行動分析

    企業全体でアプリケーションの使用状況データを収集・分析することは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するために不可欠ですが、それ以外にも多くのメリットがあります。企業はこの情報を活用して、最も利用頻度の高いアプリケーションに焦点を当てることで、アプリケーションのパフォーマンス監視の優先順位付けを行うことができます。また、機能が重複するアプリケーションを特定して使用を避けることで、ライセンスコストを削減することも可能です。

    LogicMonitorのエンドポイント監視機能を使用すると、従業員がアプリケーションをどのくらいの頻度で、どのくらいの量使用しているかを分析できます。たとえば、Slackのような人気アプリケーションを考えてみましょう。SlackはMicrosoft Teamsと同様のコラボレーション機能を提供していますが、両方を使用している企業もあります。このような機能の重複は、社内の他の部門がTeamsを標準的な社内コミュニケーションプラットフォームとして選択する前に、エンジニアリングチームがSlackを採用したことが原因である可能性があります。LogicMonitorのエンドポイント監視機能を使用することで、企業は重複を特定し、競合する各アプリケーションのトラフィック量を測定し、ライセンス費用を削減できます。

    アプリケーションの使用状況データは、Atlassian、Google、Amazon AWS、Microsoft、Slackなどのプロバイダーが提供する多くの人気アプリケーションから収集できます。

    結論

    エンドポイント監視は、エンドユーザーと従業員の視点からアプリケーションの品質とパフォーマンスを評価します。ユーザーとアプリケーションの間にパブリックネットワークやサードパーティシステムが存在する場合、エンドポイント自体を可視化することで、インフラストラクチャデータと実際のユーザーエクスペリエンスを結びつけることができます。インフラストラクチャ監視、インターネットパフォーマンス監視、AI支援による根本原因分析と組み合わせることで、エンドポイント監視は、ユーザーのデバイスからインターネット経路を経て基盤となるインフラストラクチャに至るまでの問題を追跡するのに役立ち、配信チェーン全体における盲点を削減します。

    デバイスの状態からアプリケーションの使用感まで、エンドポイントのパフォーマンスを完全に可視化できます。

    エンドポイント監視は、デバイス、ネットワーク、アプリケーションのデータがインフラストラクチャのメトリクス、インターネット経路の可視化、AIによる相関分析と統合されたプラットフォーム上で最も効果を発揮します。LogicMonitorはこれらのレイヤーを接続することで、エンドユーザーから根本原因まで問題を追跡し、ユーザーに影響が出る前に解決できるようにします。

    よくあるご質問

    エンドポイント監視とエンドポイントセキュリティの違いは何ですか？

    デジタルエクスペリエンスにおけるエンドポイント監視は、ユーザーデバイスから体験されるアプリケーションのパフォーマンスと可用性に焦点を当てています。エンドポイントセキュリティは、それらのデバイスを不正アクセスや悪意のある活動から保護することに焦点を当てています。どちらの分野も「エンドポイント」という用語を使用しますが、対処する問題は異なります。

    エンドポイント監視において最も重要な指標は何ですか？

    主要な指標は、CPU使用率、メモリ消費量、Wi-Fi信号強度、往復時間（RTT）、パケット損失、およびアプリケーションの視覚的な完全性です。これらの指標を総合的に評価することで、デバイス、ネットワーク、およびアプリケーションのスコアが算出され、ユーザーエクスペリエンス全体を表します。

    エンドポイント監視は、ITサポートの問い合わせ件数を削減するのにどのように役立つのでしょうか？

    エンドポイント監視は、Wi-Fi接続の不安定さやメモリ使用量の多さといった一般的な問題とその自己解決手順をユーザーに可視化することで、IT部門の介入を必要とするチケット数を削減します。サポートチームは、個々のユーザーの問題ではなく、組織全体に関わる複雑な問題に集中できるようになります。

    エンドポイント監視は、組織全体のアプリケーション使用状況を追跡できますか？

    はい。エンドポイント監視におけるユーザー行動分析は、従業員がどのアプリケーションを、どのくらいの頻度で、どのくらいの量使用しているかを把握します。これにより、ITチームは監視作業の優先順位付け、重複するツールの特定、ライセンスコストの削減が可能になります。

    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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