可観測性（ソフトウェア）

ソフトウェアエンジニアリング、より具体的には分散コンピューティングにおいて、可観測性とは、プログラムの実行、モジュールの内部状態、およびコンポーネント間の通信に関するデータを収集する能力である。^{[1] [2]}可観測性を向上させるために、ソフトウェアエンジニアは、テレメトリ情報を収集するための幅広いロギングおよびトレース技術と、それを分析および使用するためのツールを使用する。 可観測性は、サービス停止をトリアージするための最初のステップであるため、サイト信頼性エンジニアリングの基礎となる。 可観測性の目標の1つは、問題をデバッグするために必要な事前知識の量を最小限に抑えることである。

この用語は制御理論から借用されたもので、システムの「可観測性」は、その出力からその状態をどの程度正確に判断できるかを測定します。同様に、ソフトウェアの可観測性は、取得したテレメトリ (メトリック、ログ、トレース、プロファイリング) からシステムの状態をどの程度正確に把握できるかを測定します。

可観測性の定義はベンダーによって異なります。

新しいコードを出荷することなく、システムがどんなに斬新で奇妙な状態であっても、それをどれだけ理解し説明できるかを測る尺度

— ハニカム^[3]

分散アプリケーションとその上で実行されるハードウェアおよびネットワークからのパフォーマンス データの安定したストリームを集約、相関、分析するためのソフトウェア ツールとプラクティス

—  IBMインスタナ^[4]

観測可能性は、分析を始める前にすべての生データを中央サービスに送信することから始まります。

— エッジデルタ^[5]

ログ、メトリック、トレースなどのシステムが生成するデータに基づいてシステムの現在の状態を測定する機能

— ダイナトレース^[6]

可観測性とは、チームがシステムを積極的にデバッグできるようにするツールまたは技術的ソリューションです。可観測性は、事前に定義されていないプロパティとパターンの調査に基づいています。

— グーグルクラウド^[7]

すべてのメトリック、イベント、ログ、トレースを積極的に収集、視覚化し、インテリジェンスを適用することで、複雑なデジタルシステムの動作を理解できます。

— ニューレリック ^[8]

この用語は、しばしば数字の略語である o11y（11は単語の最初の文字と最後の文字の間の文字数を表す）として参照される。これは、 i18n、l10n、k8sなどの他のコンピュータサイエンスの略語に似ている。^[9]

可観測性と監視は互換的に使用されることがあります。^[10]ツール、商用製品、実践が複雑化するにつれて、「監視」は新しいツールを古いツールと区別するために可観測性として再ブランド化されました。

これらの用語は、システムが事前に定義されたテレメトリセットを使用して監視される^{[7]という点と、監視対象のシステムが}観察可能であるという点で一般的に対比されます。^[11]

Majorsらは、監視ツールしか持たないエンジニアリングチームは専門家の予見力（熟練度）に頼ることになるのに対し、可観測性ツールを持つチームは探索的分析（好奇心）に頼ることになる、と示唆している。^[3]

可観測性は、メトリック、ログ、トレースの3つの主要なテレメトリデータに依存します。^{[6] [7] [12]}これらはしばしば「可観測性の柱」と呼ばれます。^[13]

メトリックとは、あるシステムの状態を表す 時点の測定値 (スカラー) です。一般的なメトリックの例には次のようなものがあります。

• 1 秒あたりの HTTP リクエスト数。
• クエリ失敗の合計数。
• データベースのサイズ（バイト単位）
• 最後のガベージコレクションからの経過時間（秒）。

監視ツールは通常、特定のメトリック値が設定されたしきい値を超えたときにアラートを発行するように構成されます。しきい値は、通常の動作条件と経験に関する知識に基づいて設定されます。

メトリックは通常、グループ化と検索を容易にするためにタグ付けされます。

アプリケーション開発者は、ソフトウェアをリリースする前に、ソフトウェアにどのようなメトリックスを組み込むかを選択します。その結果、これまで知られていなかった問題が発生した場合、新しいコードを出荷せずに新しいメトリックスを追加することは不可能です。さらに、メトリックスのカーディナリティにより、テレメトリ データのストレージ サイズがすぐに法外なコストになる可能性があります。メトリックスはカーディナリティに制限されているため、集計値 (平均ページ読み込み時間、または 5 秒間の要求レートの平均など) を表すために使用されることがよくあります。外部コンテキストがなければ、イベント (ユーザー要求など) と個別のメトリック値を相関させることは不可能です。

ログ、またはログ ラインは、通常、人間が読めるように設計された、自由形式の非構造化テキスト ブロブ^{[明確化が必要]です。最新のログは、機械による解析を可能にするように構造化されています。 [3]}メトリックと同様に、アプリケーション開発者は、異なるログ情報が必要な場合は、事前にアプリケーションをインストルメント化し、新しいコードを出荷する必要があります。

ログには通常、タイムスタンプと重大度レベルが含まれます。イベント (ユーザー リクエストなど) は複数のログ ラインに分割され、同時発生イベントのログと混在する場合があります。

クラウドネイティブアプリケーションは通常、単一のリクエストをまとめて満たす分散サービスで構成されています。分散トレースは、単一のユーザーリクエストの進行を追跡する、相互に関連する一連の個別のイベント（スパンとも呼ばれます）です。^[3]トレースは、リクエストを満たすために相互運用するサービス間の因果関係と時間的関係を示します。

アプリケーションにトレースを組み込むということは、トレースバックエンドにスパン情報を送信することを意味します。トレースバックエンドは、受信したスパンを相関させて、表示可能なトレースを生成します。リクエストが複数のサービスを通過するときに追跡できるように、スパンにはスパン間の親子関係を構築できる一意の識別子が付けられます。スパン情報は通常、送信リクエストの HTTP ヘッダーで共有されます。 ^{[3] [14] [15]}

継続的なプロファイリングは、アプリケーションがどのようにリソースを消費しているかを正確に判断するために使用される別のテレメトリタイプです。^[16]

アプリケーションを観察するには、アプリケーションの動作に関するテレメトリを収集またはエクスポートする必要があります。インストルメンテーションとは、アプリケーションの通常の操作と並行してテレメトリを生成することを意味します。^[3]その後、テレメトリは独立したバックエンドによって収集され、後で分析されます。

急速に変化するシステムでは、計測機器自体が、意図（エンジニアが名前を付けて収集することを決定したディメンションは何ですか？）と、生産現場のライブステータスのリアルタイムの最新情報を組み合わせるため、最良のドキュメントとなることがよくあります。^[3]

インストルメンテーションは自動またはカスタムにすることができます。自動インストルメンテーションは包括的なカバレッジと即時の価値を提供します。カスタム インストルメンテーションはより高い価値をもたらしますが、インストルメントされたアプリケーションへのより密接な関与が必要になります。

インストルメンテーションはネイティブ（コード内で実行、インストルメントされたアプリケーションのコード変更）またはコード外（サイドカー、eBPFなど）で行うことができます。

新しい機能をカスタム計測器とともに出荷することで本番環境で検証することは、「可観測性駆動開発」と呼ばれる手法です。^[3]

メトリクス、ログ、トレースは、可観測性の柱として最も一般的に挙げられます。^[13] Majorsらは、可観測性の柱は高カーディナリティ、高次元性、探索可能性であると示唆し、「現代のシステムでは、まったく同じ方法で2回失敗することはめったにない」ため、ランブックとダッシュボードにはほとんど価値がないと主張しています。 [ ^3]

自己監視とは、目立たない停止のリスクを軽減するために、可観測性スタックが相互に監視する手法です。相関する障害をさらに回避するために、高可用性と冗長性に加えて自己監視を導入することもできます。

• アプリケーション パフォーマンス管理(APM)
• オープンテレメトリ（OTel）
• リアルユーザーモニタリング（RUM）
• 合成モニタリング
• デブオプス
• サイト信頼性エンジニアリング(SRE)
• 社会技術システム

• CNCF 可観測性技術諮問グループ (TAG)

• ボテン、アレックス、メジャーズ、チャリティ（2022）。OpenTelemetryによるクラウドネイティブの可観測性。Packt Publishing。ISBN 978-1-80107-190-1. OCLC  1314053525.
• メジャーズ、チャリティ、フォン・ジョーンズ、リズ、ミランダ、ジョージ（2022）。『可観測性エンジニアリング：優れた生産を実現する（第1版）』セバストポル、カリフォルニア州：オライリーメディア社ISBN 9781492076445. OCLC  1315555871.
• Sridharan, Cindy (2018). 分散システムの可観測性: 堅牢なシステム構築ガイド (第 1 版). セバストポル、カリフォルニア州: O'Reilly Media, Inc. ISBN 978-1-4920-3342-4. OCLC  1044741317.
• ハウゼンブラス、マイケル（2023）。クラウドオブザーバビリティの実践。マニング。ISBN 9781633439597. OCLC  1359045370.