クラウドネイティブアーキテクチャにおけるログ監視のベストプラクティス

クラウド ネイティブ アーキテクチャのログ監視には、従来のアプリケーションとは少し異なるアプローチが最新の Web アプリケーションには必要です。これは、マイクロサービスからのデータの取り込み、Kubernetes やその他のコンテナ テクノロジの使用、そして多くの場合オープン ソース コンポーネントの統合を伴う、はるかに複雑なアプリケーション環境が一因となっています。このような複雑さにより、アプリケーション ログの集約、分析、保存の戦略を再考する必要が生じます。

ログは、アプリケーションの健全性を確認するのに最適な方法です。特に、一時的にしか存在しないサービスについて詳しく知りたい場合は、ログが役立ちます。しかし、新しいツールやテクノロジーによって、これまでにない量のデータも提供されるようになり、ノイズを除去することがより困難になっています。この記事では、クラウド ネイティブ アーキテクチャにおけるログ監視の課題をいくつか取り上げ、アプリケーションに効果的な戦略を定義するのに役立つ 4 つの手順について説明します。

クラウドネイティブ環境でのログ監視のベストプラクティスには、オープンスタンダードを使用すること、集中ログ管理ソリューションを実装すること、ログでの個人情報の収集を避けることなどがあります。

クラウドネイティブ アーキテクチャでのログ管理に間違ったアプローチを取ると、問題に効果的に対応する能力が制限されたり、特定のベンダーに縛られたりするおそれがあります。

クラウドネイティブ アーキテクチャにおけるログ監視の課題は何ですか?

歴史的に、ほとんどのアプリケーション ログは一貫した構造と形式を持っているため、ログの監視はより簡単でした。このデータを変換して情報を集約するのは簡単なので、チームはさまざまなログを収集して分析し、環境のパフォーマンスを単一のビューで把握できるようになります。クラウドネイティブの世界では、これはもはや当てはまりません。

現在チームが直面している主な課題は次のとおりです。

• スケール – クラウドネイティブ アーキテクチャで発生するマイクロサービス、コンテナ、インフラストラクチャ レイヤー、オーケストレーションの数が多いため、チームは数十万もの個別のログを簡単に処理することになる可能性があります。
• 一時ストレージ – コンテナ化された環境では、ログは多くの場合、アプリケーションがインスタンス化されている間だけ存在する可能性のある内部ファイル システムに保存されます。チームは、後でパフォーマンスを分析して問題をトラブルシューティングできるように、ログ データを永続的なストレージに収集する必要があります。
• ログの多様性 – クラウド ネイティブ アプリケーションは、アプリケーションとサーバーから大量のデータを生成しますが、適切に機能するためにクラウド サービス、オーケストレーター、API も使用します。これらの各コンポーネントは、さまざまなインスタンス、ノード、ゲートウェイ、ホスト、またはエージェントから収集する必要がある貴重な情報を生成します。
• ベンダー ロックイン – 特定のベンダーのログ ツールのみを使用する場合、その環境と独自のログ管理ソリューションにロックインされる可能性があります。マルチクラウド環境では、サービス プロバイダーごとに異なるログ ツールを使用すると、パフォーマンスの監視、問題のトラブルシューティング、依存関係の把握が妨げられる可能性があります。

最初から適切なアプローチを取れば、インテリジェント モデルを通じてこれらの課題を克服することが可能です。

クラウドネイティブアーキテクチャにおけるログ監視のためのインテリジェントモデル

ログ監視戦略に含めるべきベスト プラクティスをいくつか紹介します。

1. ログ管理ソリューションを実装する

環境内で生成されるログ データは多様であるため、すべてのログを 1 つのコレクションに統合するログ管理ソリューションを実装するのが最善の選択肢です。集中システムからログを管理すると、すべてのログが管理可能なデータセットに自動的に集約され、さらに分析できるようになります。可観測性プラットフォーム[2]を使用すると、すべてのログデータを収集して保存する合理化されたプロセスを使用して、アプリケーション、インフラストラクチャ、エンドユーザーからのデータを視覚化して分析できます。

2. アプリケーションログはオープンスタンダードを使用する

OpenTelemetry[3]などのオープンスタンダードは、ベンダーロックインを回避し、ベンダー中立のAPIを使用してログ監視プロセスを最適化するのに役立ちます。 OpenTelemetry は、以前の 2 つの標準 (OpenTracing と OpenCensus) を単一のツール、SDK、API セットに統合し、コードのインストルメント化、ログ データ、トレース、メトリックの生成、収集、エクスポートを可能にします。

アプリケーションテレメトリにオープンスタンダードを取り入れることで、幅広い言語サポートと一般的なフレームワークとの統合により、ログ監視プロセスも簡素化されます[4]。 OpenTelemetryは現在、複数の言語でベータ版として提供されており、無料で、さまざまな業界リーダーによってサポートされています[5]。

3. 最新のトレースおよびログ技術を使用する

可観測性プラットフォームから集中ログ管理ソリューションを導入したら、eBPF[6]などの新しいテクノロジーを使用してデータを収集することを検討してください。さらに、データを視覚化するためのコード不要のインターフェースや、ログ情報を簡単に変換して使用可能な形式に整えることができるカスタム ログ パーサーを提供するツールを探してください。

ログ生成、収集、視覚化機能の向上により、次のことが可能になります。

• 環境全体のすべてのサービス要求を追跡して、アプリケーションのパフォーマンスをトラブルシューティングします。
• 容量計画、負荷分散、アプリケーション セキュリティを改善します。
• トランザクション データと運用データを相関させて、各リクエスト中に何が起こったかを確認します。
• 情報を取り込み、ログ監視を拡張して、データ内のパターンを検出します。

4. 必要なものだけを記録する

最後に、パフォーマンスを分析するときに十分なコンテキストを提供するために必要なメタデータがログに含まれている必要があります。ログ管理ソリューションを使用すると、ログの生成は簡単ですが、情報がすぐに役に立たない場合は何のメリットもありません。ログ情報は、アプリケーションで何が起こっているかを理解したり、迅速な決定を下したりするのに役立ちます。

すべての個人情報に匿名識別子を使用して、ログから機密データを除外することを忘れないでください。このログ管理のベストプラクティスガイド[7]を使用して戦略を策定し、クラウドネイティブのログ監視における一般的な落とし穴を回避してください。