- 課題① -
デプロイ頻度の変化
自動化された CI/CD
自動テスト
カナリア・リリース
Blue Green デプロイメント
デプロイが非常に高頻度で行われ
どのデプロイが影響しているか
判断できない
サービスはしばしば本番環境で
テスト環境とは異なる振る舞いをする
- 課題② -
DevOps 組織
価値ストリームへのフォーカス
ソフトウェアデリバリー
パフォーマンス
アジャイル
より多くの人に使えるツールが必要
これまでのツールは専門家用
運用経験がない開発メンバーも
本番で稼働する自分のサービスを
サポートしなければいけない
- 課題③ -
技術的複雑性
クラウド ハイブリッド
マイクロサービス
コンテナ サービスメッシュ
サーバーレス
大量のデータから意味を汲取れない
ダッシュボードが役立たない
課題の根本原因を見つけることは
指数関数的に難しくなっている
マイクロサービスの依存関係が
把握できない
従来の監視の課題
問題が「おきている」ことが分かる
Instanaによる解決
問題が「なぜ起きているか」分かる
従来の監視の課題
問題が「おきている」ことが分かる
Instanaによる解決
問題が「なぜ起きているか」分かる
環境にあわせて 事前に導入・構成が必要
全てのイベントをデータ取得できておらず
問題解析不可
監視に必要なセンサーを自動で環境を検知して構成
環境変更にも自動で追随
全てをトレース、1秒単位でメトリクスを取得
複数あるサービスの依存関係が把握できない
障害の影響範囲が特定できない
取得したデータを継続的に依存関係モデルに編成、
リアルタイム可視化
イベント通知が大量で把握不可能
メトリック値だけでは何が起きているか不明
固定のしきい値監視では突発的イベントを検知不可
必要な情報がフィルターされた画面で直感的に把握・分析
あらゆる観点/ユーザーのリクエストを分析して、ボトルネックを迅速に発見
機械学習により、通常と異なる振る舞いを検知・通知
IBM Instana Observabilityの事例はメーカーサイトをご覧ください。
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