OPS04-BP02 アプリケーションテレメトリを実装する
アプリケーションテレメトリは、ワークロードオブザーバビリティの基盤です。アプリケーションの状態や、技術的およびビジネス上の成果の達成に関する実践的なインサイトを提供するテレメトリを送出することが重要です。トラブルシューティングから新機能の影響の測定、ビジネスの主要業績評価指標 (KPI) との整合性の確認まで、アプリケーションテレメトリを使用することで、ワークロードのビルド、運用、展開の仕方に関する情報を得ることができます。
メトリクス、ログ、トレースは、オブザーバビリティの 3 つの主要な柱となります。この 3 つの柱は、アプリケーションの状態を説明する診断ツールとして機能し、徐々にベースラインの作成や異常の特定に役立つようになります。ただし、モニタリングアクティビティとビジネス目標の整合性を確保するには、主要業績評価指標 (KPI) を定義してモニタリングすることが非常に重要です。多くの場合、ビジネス KPI を使用すると、技術的なメトリクスのみの場合よりも問題を特定しやすくなります。
リアルユーザーモニタリング (RUM) や合成トランザクションなどのその他の種類のテレメトリは、これらの主要なデータソースを補完します。RUM はリアルタイムのユーザーの操作に関するインサイトを提供します。合成トランザクションは潜在的なユーザー行動のシミュレーションを行い、実際のユーザーがボトルネックに直面する前にボトルネックを検出するのに役立ちます。
期待される成果: ワークロードのパフォーマンスに関する実践的なインサイトを導き出します。このようなインサイトを活用すると、パフォーマンスの最適化に関する積極的な意思決定、ワークロードの安定性の向上、CI/CD プロセスの合理化、リソースの効果的な活用につながります。
一般的なアンチパターン:
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不完全なオブザーバビリティ: ワークロードのあらゆるレイヤーにオブザーバビリティを組み込むことを怠ると、死角が生じ、システムのパフォーマンスや動作に関する重要なインサイトが明らかにされない可能性があります。
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断片化されたデータビュー: データが複数のツールやシステムに分散している場合、ワークロードの状態とパフォーマンスを包括的に把握することが困難になります。
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ユーザーから報告された問題: これは、テレメトリとビジネス KPI のモニタリングによる積極的な問題検出ができていないという兆候です。
このベストプラクティスを活用するメリット:
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情報に基づいた意思決定: テレメトリとビジネス KPI から得られるインサイトを活用して、データ主導の意思決定を行うことができます。
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運用効率の向上: データ主導型のリソース利用は、高いコスト効率をもたらします。
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ワークロードの安定性の向上: 問題をより迅速に検出して解決し、稼働時間を改善します。
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CI/CD プロセスの効率化: テレメトリデータから得られるインサイトにより、プロセスの改善と信頼性の高いコードの配信が容易になります。
このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル: 高
実装のガイダンス
ワークロードのアプリケーションテレメトリを実装するには、Amazon CloudWatch
実装手順
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収集するデータを特定する: ワークロードの状態、パフォーマンス、動作に関する重要なインサイトを提供する主要なメトリクス、ログ、トレースを確認します。
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CloudWatch エージェント
をデプロイする: CloudWatch エージェントを使用すると、ワークロードと基盤となるインフラストラクチャからシステムとアプリケーションのメトリクスとログを取得できます。CloudWatch エージェントを使用すると、OpenTelemetry や X-Ray トレースを収集して、X-Ray に送信することもできます。 -
ログとメトリクスの異常検出を実装する: CloudWatch Logs の異常検出と CloudWatch メトリクスの異常検出を使用して、アプリケーション動作における異常アクティビティを自動的に特定します。これらのツールは、機械学習アルゴリズムを使用して異常を検出して警告するのでモニタリング機能が強化され、潜在的な混乱やセキュリティ脅威への対応時間が短縮できます。これらの機能を設定すると、アプリケーションヘルスとセキュリティをプロアクティブに管理できます。
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機密ログデータを保護する: Amazon CloudWatch Logs のデータ保護を使用して、ログ内の機密情報をマスクします。この機能は、アクセス前に機密データを自動的に検出してマスキングするのでプライバシーとコンプライアンスの維持に役立ちます。データマスキングを実装して、個人を特定できる情報 (PII) などの機密情報を安全に処理し保護します。
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AWS X-Ray を使用してアプリケーションを計測する: CloudWatch エージェントをデプロイするだけでなく、トレースデータを生成するためにアプリケーションを計測することが重要です。このプロセスにより、ワークロードの動作とパフォーマンスをさらに詳細に把握できます。
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アプリケーション全体でデータ収集を標準化する: アプリケーション全体でデータ収集のプラクティスを標準化します。均一性を確立することで、データの関連付けと分析が容易になり、アプリケーションの動作を包括的に把握しやすくなります。
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クロスアカウントオブザーバビリティを実装する: Amazon CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティを使用して、複数の AWS アカウントにわたってモニタリング効率を向上させます。この機能を使用すると、さまざまなアカウントのメトリクス、ログ、アラームを 1 つのビューに統合できます。これにより、組織の AWS 環境全体で特定された問題の管理が容易になり、対応時間を短縮できます。
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データを分析して対応する: データ収集と正規化が完了したら、Amazon CloudWatch
にメトリクスとログの分析、トレース分析に AWS X-Ray を使用します。このような分析を行うことで、ワークロードの状態、パフォーマンス、動作に関する重要なインサイトを入手し、意思決定プロセスの指針とすることができます。
実装計画に必要な工数レベル: 高
リソース
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