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一歩進んだ Monitoring で
アプリケーションを改善しよう
2019 年 2 月 28 日 放送
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想定視聴者
● システムの運用をしている方
● システムの企画をしている方、プロダクトマネージャーの方
● 運用コストに悩む方々
今日の放送のゴール
● GCP を利用した運用 (モニタリング) を理解し、システムに導入する
イメージを掴み、導入検討を始められる。
今日の放送の想定視聴者とゴール
Agenda
Cloud OnAir
1
3
2
4
運用の現状
GCP を使った運用改善
これからの運用に求められること
まとめ
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運用の現状
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製品ライフサイクル
コンセプト ビジネス 開発 運用 一般公開
アジャイル DevOps
Cloud OnAir
システムを決まったサービスレベルで稼働させる
● モニタリング
○ システムのヘルスチェック、リソース利用状況の傾向分析など
● 予防
○ スケーリング、エラー傾向の分析など
● 問題対応
○ 問題分析、復旧作業
● 定期的なメンテナンス
○ バックアップ、など
運用とは?
モニタリング 予防
問題対応
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SLO (Service Level Objective)
サービスが適切に運用されている事を確認するための指標
これを満たすとカスタマーが Happy
これを満たせないとカスタマーが UnHappy
運用における KPI
Cloud OnAir
稼働率 99.7%?
適切な SLO の例
※ https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2017/02/available-or-not-that-is-the-question-CRE-life-lessons.html
● 問題 : システムはどの程度稼働していますか?
● 観察 : shakespeare.com にアクセスすると、通常は “200 OK” という
ステータス コードが返ってきます。滅多にありませんが、 500 Internal
Server Error や接続失敗となることもあります。
● 仮説 : 1 日間のリクエストにおいて 200 OK となる率が可用性だとすると、システムは
99.9 % の可用性を担保
● 測定 : ウェブ サーバーのレスポンス ログ
● 分析 : 1 日の可用性を、200 OK となるレスポンス率と、リクエスト数の合計で
計算
● 解明 : 7 日後、どの日も最低 99.7 % の可用性が担保されていました。
上司に報告して、 Happy に帰宅
Cloud OnAir
ユーザ視点の SLO へ測定・分析方法の見直し
適切な SLO の例
※ https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2017/02/available-or-not-that-is-the-question-CRE-life-lessons.html
● 事象 : 翌日上司がサポートフォーラムを見ると、ユーザーが、 shakespeare.com で
検索しても何も結果が出てこないと言っているのです。問題が起こっていることは
明らか。しかし、可用性は昨日 99.7 % と報告を受けた
● 原因 : 設定ファイルのタイプミスで、フロントエンドとバックエンドに問題があった
● 修正 : ユーザーが感じる可用性を知りたい。 shakespeare.com が稼働していると
ユーザーが感じるのはどんな場合なのでしょうか。システムが稼働しているという
状況は、ユーザーが shakespeare.com にやって来て、質問を入力し、 5 秒以内に
100 % その結果が返される状況
● 再測定 : 探査機を 1 週間稼働させた後、1 日の最小の可用性を再計算。5 秒以内に結果を
返したのは 80 % 、18 % は 5 秒以上かかり、1 % はタイムアウトに、残り1 % はエラーと
なっていました。
つまり、可用性の定義上、20 % ものクエリが完全に失敗。稼働率 80 % !
Cloud OnAir
モニタリングの実態とこれから
HW
OS
App
Ping 監視、ポート監視など
ステータスランプ監視など
HTTP 監視、プロセス監視など
やりすぎ、すくなすぎを無くして最適な運用を
SLO を間接的に確認
(従来) SLO を直接的に確認
95%
100%
90%
85%
80%
Cloud OnAir
自分たちのサービスって
どういう目標で
運用しているんだっけ?
Top Down Bottom Up
こういうメトリクスを
とって一緒にユーザー
体験を改善しましょう!
Hello World :)
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Google が提唱する高信頼性で大規模システムを
運用するためのフレームワーク
Site Reliability Engineering
※ https://landing.google.com/sre/books/
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GCP を使った運用改善
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Stackdriver
サーバーレスの統合監視プラットフォーム
Monitoring や Logging、APM など豊富な機能を一括で提供
高度な故障分析機能
アプリケーション動作環境にまで踏み込んだデバッグや
サービス間のトレーシング
複数環境を統合的に管理
マルチクラウド、ハイブリッドクラウド、
オンプレミスといった様々な環境の情報を統合して管理可能
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Stackdriver の主な機能
各種ログ取得 (Platform, System,
App)、ログの検索/閲覧/フィルタ、
ログベース指標
レイテンシー情報取得、
レポーティング、サンプリング
エラー通知、
エラーダッシュボード
本番環境のデバック用
スナップショットの取得、
条件によるスナップショット
取得、IDE 統合
Monitoring
各種メトリクス取得 (Platform,
System, App)、ヘルスチェック、
ダッシュボード、アラート
Logging Debugger
Trace Error Reporting Profiler
プロファイリング、
バージョンによる比較
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Stackdriver のエコシステム
splunk>enterprise bmc sumologic
bluemedora netskope tenable
(x)matterspagerdutyAtlassian HipChat
OpsGenie
Cloud OnAir
● モニタリング
○ Stackdriver Monitoring
○ Stackdriver Logging
○ BigQuery
○ データポータル
● 問題対応
○ Stackdriver Trace
○ Stackdriver Debugger
○ Stackdriver IRM
● 予防
○ メンテナンス作業 (スケールアップ・ダウン、ディスク拡張等)
サービスのマッピング
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モニタリングのリファレンスアーキテクチャ
Monitoring
Logging
BigQuery
Cloud
Storage
アラート
VM
Container
データポータル
ログ
リソース使用量
カスタム指標
ログ
(ログベースの指標 )
ログ
(エクスポート)
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廃棄
ログ
(エクスポート)
分析
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Stackdriver Service Monitoring
Coming Soon
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問題対応のリファレンスアーキテクチャ
Logging
VM
Container
ログ
Trace
Profiler
Debugger
トレース情報
プロファイル情報
← デバッグ情報
スナップショット ➝
問題分析
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New
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New
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Cloud OnAir
Stackdriver Profiler
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Stackdriver Trace
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Stackdriver Trace
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Stackdriver Debugger
Cloud OnAir
Stackdriver Logging でのログ監視や、BigQuery を
駆使した分析・活用などにより、 SLO 99.95% を達成
お客様事例:株式会社エウレカ
https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2018/12/eureka-stackdriver-logging-bigquery.html
Cloud OnAir
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これからの運用に求められること
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増加する管理対象のコンポーネント
クラウド・マイクロサービスの普及による課題
モノリシック マイクロ
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管理対象増加による影響
オペレーション
管理対象の数(サーバー or アプリケーション)
理想的な形
回避したい形
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分散環境に適したモニタリング
インフラ
APPS
インフラ
APPS
Enterprise オンプレミス Google Cloud Platform 他のパブリッククラウド
クラスタ管理、 サービス管理、 ポリシーの自動化
Stackdriver
Cloud OnAir
Cloud OnAir
まとめ
Cloud OnAir
● ユーザーに直接関係があるメトリクスのモニタリングを重要
● GCP を活用して、改善の第一歩を踏み出そう
モニタリングの見直しは改善のチャンス
Monitoring
Logging
BigQuery
アラート
VM
Container
データポータル
廃棄
分析
Cloud
Storage
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一歩進んだやり方で差をつけよう
Trace
Profiler
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[Cloud OnAir] 一歩進んだ Monitoring で アプリケーションを改善しよう 2019年2月28日 放送