ハイブリッド クラウド環境における Kubernetes の可観測性を実現するための 6 つの効果的な戦略

ハイブリッド クラウド環境で Kubernetes を観察するには、分散システムの動作とパフォーマンスを理解する必要があります。次の 6 つの戦略は、この目標を達成するのに役立ちます。

2023 年には、ネイティブ クラウド アプリケーションとプラットフォームが急速に成長します。組織は、アプリケーションの可能性を最大限に引き出し、シームレスなユーザー エクスペリエンスを確保し、ビジネスの成長を促進するために継続的に努力しています。

ハイブリッド クラウド環境の台頭と Kubernetes などのコンテナ化テクノロジの採用により、最新のアプリケーションの開発、展開、拡張の方法に革命が起こりました。

このデジタル環境において、Kubernetes はほとんどのクラウドネイティブ アプリケーションとワークロードに最適なプラットフォームであり、業界全体で広く採用されています。

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しかし、この変化は新たな課題ももたらします。

アプリケーションの複雑さが増すにつれて、企業がコンテナ化されたワークロードを詳細に可視化できるようにする強力な可観測性ソリューションの必要性も高まります。ここで、Kubernetes の可観測性が役に立ちます。つまり、ハイブリッド クラウド環境でコンテナ化されたアプリケーションを管理および最適化するのです。

このブログ記事では、Kubernetes の可観測性について詳しく説明し、企業がハイブリッド クラウド環境でコンテナ化されたアプリケーションの潜在能力を最大限に引き出すのに役立つ 6 つの効果的な戦略について説明します。

業界の専門知識と実践的な経験に基づいたこれらの戦略は、Kubernetes デプロイメントの可観測性を強化し、ビジネスの成功を促進するためのツールと知識を提供します。

Kubernetes の可観測性を理解する 基本から始めましょう。

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションを管理するための強力なツールです。しかし、その強力な機能にもかかわらず、ハイブリッド クラウド環境で何が起こっているかを追跡するのは難しい場合があります。ここで、可観測性が重要になります。

可観測性とは、特定の環境でデータを収集、分析、処理するプロセスです。 Kubernetes のコンテキストでは、可観測性とは、Kubernetes クラスターで実行されているコンテナ化されたアプリケーションの動作、パフォーマンス、および健全性に関する深い洞察を得ることを指します。

Kubernetes の可観測性は、次の 3 つの主要な柱に基づいています。

• ログ: ログは、Kubernetes クラスターの内部動作とイベントに関する重要な情報を提供します。アプリケーション出力、システム エラー、操作イベントなどの重要な詳細をキャプチャします。ログを分析すると、トラブルシューティング、アプリケーションの動作の理解、パターンや異常の特定に役立ちます。
• メトリクス: メトリクスは、Kubernetes 環境のパフォーマンスとリソース使用率に関する洞察を提供する定量的な測定値です。これらには、CPU 使用率、メモリ消費量、ネットワーク トラフィック、要求の待ち時間などの情報が含まれます。メトリックの監視と分析は、パフォーマンスのボトルネックを特定し、容量を計画し、リソースの割り当てを最適化するのに役立ちます。
• トレース: トレースにより、Kubernetes アプリケーション内のマイクロサービス間で渡されるリクエストのフローを包括的に把握できます。分散トレースは、さまざまなコンポーネント間のタイミング データと依存関係をキャプチャし、リクエスト パスを包括的に把握できるようにします。トレースは、レイテンシの問題を特定し、システムの依存関係を理解し​​、クリティカル パスを最適化してアプリケーションのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

Kubernetes の可観測性プロセスには通常、さまざまなソースからデータを収集して分析し、システムの内部状態を把握して実用的なインテリジェンスを提供することが含まれます。適切な可観測性戦略を実装することで、アプリケーションとインフラストラクチャに関する詳細な分析情報が得られ、次のことが可能になります。

問題を迅速に検出してトラブルシューティングし、パフォーマンスと信頼性を向上させ、リソースの使用を最適化し、コンプライアンス要件を満たします。観測可能性プロセスは、IT チームの間で急速に導入されています。 2026 年までに、70% の組織が、分散化され、組織化され、簡素化されたデータ管理プロセスを増やしながら、低遅延の意思決定を可能にするために、可観測性を適切に適用するようになります。

集中ログとログ集約を使用する 集中ログは、分散システムを理解するための重要な戦略です。複数のコンテナとノードにまたがる Kubernetes 環境では、さまざまなソースからログを収集して分析することが重要になります。

集中ログ記録では、さまざまなコンポーネントのログを 1 つの簡単にアクセスできる場所に統合します。集中ログ記録の重要性は、システムの動作とパフォーマンスの全体的なビューを提供することです。

Kubernetes ログを使用すると、Kubernetes クラスター内のイベントを相関させてパターンを特定し、効率的なトラブルシューティングと根本原因分析を行うことができます。

Kubernetes で集中ログを実装するには、強力なログ集約ツールや、Amazon CloudWatch Logs や Google Cloud Logging などのクラウドネイティブ ソリューションを活用できます。これらのツールは、Kubernetes クラスターからログを収集、保存、分析するためのスケーラブルで効率的な方法を提供します。

分散トレースを活用してエンドツーエンドの可視性を実現 マイクロサービスが複数のコンテナとノードに分散されている複雑な Kubernetes 環境では、リクエストのフローとさまざまなコンポーネント間の相互作用を理解することが困難になります。ここで分散トレースが役立ち、リクエストの実行パスのエンドツーエンドの可視性が提供され、各ステップに関する貴重な情報がキャプチャされます。

分散トレースを使用すると、エントリ ポイントからリクエストが関係するすべてのマイクロサービスまでのリクエストの経路を追跡し、各サービスの期間、待ち時間、潜在的なボトルネックに関する貴重な情報を取得できます。

Kubernetes で分散トレースを活用することの利点は非常に大きいです。

まず、サービス間の依存関係と関係を理解するのに役立ち、トラブルシューティングとパフォーマンスの最適化が向上します。リクエストに遅延やエラーが発生した場合、原因となっているサービスまたはコンポーネントをすぐに特定し、修正措置を講じることができます。

2 番目に、分散トレースを使用すると、個々のサービスのパフォーマンスとそれらの相互作用を測定および監視できます。

トレース データを分析することで、パフォーマンスのボトルネックを特定し、非効率的なリソース使用を検出し、システム全体の応答性を最適化できます。この情報は、容量計画と Kubernetes 環境のスケーラビリティの確保に非常に役立ちます。

選択できる人気のある分散トレース ソリューションがいくつかあります。これらのツールは、トレース データを効率的に収集して視覚化するために必要な計測機器とインフラストラクチャを提供します。これらのソリューションを Kubernetes デプロイメントに統合することで、マイクロサービスの動作を包括的に可視化し、継続的な改善を推進できます。

Kubernetes を APM ソリューションと統合する Kubernetes で包括的な可観測性を実現するには、環境をアプリケーション パフォーマンス監視 (APM) ソリューションと統合することが不可欠です。 APM ソリューションは、従来のメトリックやログを超える高度な監視機能を提供し、個々のアプリケーション コンポーネントのパフォーマンスと動作に関する洞察を提供します。

APM 統合の主な利点の 1 つは、Kubernetes アプリケーションのパフォーマンスのボトルネックを検出して診断できることです。

APM ソリューションを使用すると、さまざまなサービスを通過するリクエストを追跡し、レイテンシが高い領域やリソース競合が発生している領域を特定できます。この情報を使用すると、クリティカル パスを最適化し、アプリケーション全体のパフォーマンスを向上させるためのターゲットを絞ったアクションを実行できます。

多くの APM ソリューションは専用の Kubernetes 統合を提供し、コンテナ化されたアプリケーションの監視と管理を簡素化します。これらの統合により、事前構成されたダッシュボード、アラート、インストルメンテーションのライブラリが提供され、Kubernetes 環境での APM データのキャプチャと分析が簡素化されます。

メトリクス ベースのモニタリングの使用 メトリクス ベースのモニタリングは、Kubernetes における可観測性の基盤です。 Kubernetes クラスターとアプリケーションの健全性、パフォーマンス、リソース使用率を把握するために、主要なメトリックを収集して分析します。

Kubernetes でメトリックベースの監視を行う場合、考慮すべき重要なコンポーネントがいくつかあります。

ノード レベルのメトリック: Kubernetes クラスター内の各ノードでのリソース使用率を監視することは、容量計画とインフラストラクチャの最適化にとって重要です。 CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク I/O、ネットワーク帯域幅などのメトリックは、潜在的なリソースのボトルネックを特定し、リソースの割り当てが最適であることを確認するのに役立ちます。

ポッドレベルのメトリクス: ポッドは、Kubernetes でのデプロイメントの基本単位です。ポッドに関連付けられたメトリックを監視することで、ポッドのリソース消費量、健全性、全体的なパフォーマンスを評価できます。主要なポッドレベルのメトリックには、CPU とメモリの使用量、ネットワーク スループット、リクエストの成功率が含まれます。

コンテナ レベルのメトリック: Pod 内のコンテナは、単一のアプリケーション コンポーネントをカプセル化します。コンテナ レベルのメトリックを監視すると、特定のアプリケーション サービスまたはプロセスのリソース消費と動作を理解するのに役立ちます。 CPU 使用率、メモリ使用量、ファイル システム使用率などのメトリックにより、コンテナのパフォーマンスに関する洞察が得られます。

アプリケーション固有のメトリック: アプリケーションの要件に応じて、ビジネス ロジックまたはドメインに関連するカスタム メトリックを監視する必要がある場合があります。これらのメトリックには、トランザクション レート、エラー レート、キャッシュ ヒット レート、その他の関連するパフォーマンス インジケーターが含まれる場合があります。

カスタム Kubernetes イベントを使用して、監視性を強化します。カスタム イベントは、Kubernetes コンポーネント間、および Kubernetes と外部システム間で通信します。デプロイメント、スケーリング操作、構成の変更、さらにはコンテナ内の特定のアプリケーション イベントなどの重要なイベントを識別できます。

カスタム イベントを活用することで、監視可能性に関していくつかの利点が得られます。

プロアクティブな監視: カスタム イベントを使用すると、注意が必要な特定の条件を定義して監視できます。たとえば、リソース不足、Pod 障害、または特定のしきい値を超えたことを示すイベントを作成できます。これらのイベントをキャプチャすることで、問題が拡大する前に積極的に検出して解決することができます。

コンテキスト情報: カスタム イベントには、トラブルシューティングや根本原因の分析に役立つ追加のコンテキスト情報を含めることができます。エラー メッセージ、タイムスタンプ、影響を受けるリソース、イベントの重要性に関する情報を提供するその他のメタデータなど、関連する詳細を添付できます。この追加のコンテキストは、問題をより効果的に理解し解決するのに役立ちます。

外部システムとの統合: Kubernetes カスタム イベントは、監視プラットフォームやイベント管理ツールなどの外部システムで使用できます。これらのシステムを統合すると、特定のイベントに基づいて自動応答や通知をトリガーできます。これにより、インシデント対応プロセスが合理化され、重要な問題がタイムリーに解決されるようになります。カスタム Kubernetes イベントを活用するには、Kubernetes イベント フック、カスタム コントローラーを使用したり、Kubernetes API を使用してイベント駆動型アプリケーションを開発したりすることもできます。

イベント トリガーを定義し、関連情報をキャプチャし、イベントに反応することで、従来の監視アプローチを補完する強力な可観測性フレームワークを構築できます。

アクティブ監視のための合成監視の導入 合成監視は、ユーザーがアプリケーションを使用する際のユーザー アクションまたは特定のトランザクションをシミュレートします。これらの合成テストは、さまざまな地理的な場所から定期的に実行して、ユーザーの行動をシミュレートし、主要なパフォーマンス指標を測定できます。

Kubernetes 環境に合成モニタリングを導入すると、いくつかの重要な利点があります。

事前の問題検出: 合成テストにより、実際のユーザーに影響が出る前に問題を検出できます。定期的にユーザー操作をシミュレートすることで、パフォーマンスの低下、エラー、または応答しないコンポーネントを特定できます。この早期検出により、問題に積極的に対処し、アプリケーションの高い可用性を維持できます。

パフォーマンス ベンチマーク: 合成モニタリングは、パフォーマンス ベンチマークとサービス レベル アグリーメント (SLA) コンプライアンスのベースラインを提供します。さまざまな場所から一貫したテストを実行することで、通常の状況での応答時間、待ち時間、可用性を測定できます。これらのベンチマークは、異常を検出し、最適なパフォーマンスを確保するための参照として役立ちます。

地理的な洞察: 合成テストはさまざまな地理的な場所から実行するように構成できるため、さまざまな地域でのアプリケーションのパフォーマンスに関する洞察が得られます。これにより、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性のある遅延の問題や地域の違いを特定できます。これらの洞察に基づいてアプリケーションのパフォーマンスを最適化することで、世界中のユーザーに一貫したユーザー エクスペリエンスを提供できます。専用のツールを活用して、Kubernetes 環境に合成モニタリングを組み込むことができます。これらのツールは、合成テストの作成とスケジュール設定、パフォーマンス メトリックの監視、レポートの生成などの機能を提供します。

従来のアプリケーションやマイクロサービス アプリケーションに Kubernetes の可観測性を実装するには、Datadog、Splunk、Middleware、Dynatrace などのサードパーティ ツールを使用できます。これらのツールは、メトリックとイベントをキャプチャし、さまざまな事前構築されたレポート、グラフ、アラートを提供することで時間を節約します。

概要 この記事では、ハイブリッド クラウド環境で Kubernetes の可観測性を実装するための 6 つの実用的な戦略を紹介しました。

集中ログ記録とログ集約を活用し、分散トレースを活用し、Kubernetes と APM ソリューションを統合し、メトリックベースの監視を採用し、カスタム Kubernetes イベントと合成監視を導入することで、Kubernetes デプロイメントの動作とパフォーマンスに対する理解を深めることができます。

これらの戦略を実装すると、分散システムに関する包括的な洞察が得られ、効率的なトラブルシューティング、パフォーマンスの最適化、問題のプロアクティブな検出、およびユーザー エクスペリエンスの向上が可能になります。

小規模な Kubernetes 環境を運用する場合でも、複雑なハイブリッド クラウド展開を管理する場合でも、これらの戦略を適用すると、アプリケーションの成功と信頼性が向上します。