販売と「達成すべき仕事」に関する古い決まり文句があります—誰もドリルを買いたいわけじゃない、穴が必要なのだ…いや、正確には壁に絵を飾れる家が欲しいのだ。美しくデザインされた家を手に入れるために、ドリルを購入し、さまざまなアート作品や家族写真をかけるための穴を開け、夢のマイホーム生活を目指すのです。
同様に、誰も監視ソフトウェアを買いたいわけではありません。彼らが望むのは、問題の平均復旧時間（MTTR）をゼロにすることです。ソフトウェアやセキュリティインシデントが発生しないことを望み、万が一発生した場合でも、できるだけ早く発見して修正したいと考えています。監視技術は、その夢を実現する手段、ツールとなることを約束しました。しかしほとんどの監視ツールはその理想に応えていないのが現状です。
真に求められている可観測性とは
観測可能性ソリューションの必要性を発見したほとんどのチームは、4つの重要な要素を求めています。すなわち、プロアクティブな問題検出、MTTRの短縮、パフォーマンスの向上、そして自動化とワークフローによる修復の容易化です。
- 積極的な問題検出：これを実現するプロセスは監視です。何らかの障害が発生したり、最適なレベルで動作しなくなった場合、インフラやアプリケーションからのリアルタイムのテレメトリが必要になります。
- MTTRの短縮：これは必然的に根本原因分析の迅速化に帰着します。何が起きたかを素早く把握できれば、それだけ早く修正できるのです。
- パフォーマンスとユーザー体験の向上：チームは新機能をリリースして終わりではありません。それらの機能が適切に動作し、ユーザーが良好な体験を得ていることを把握する必要があります。こうした知見をもとに、組織は改善を重ね、ユーザーを満足させ続けることができるのです。
- プロアクティブな方法を含む、問題のより良い解決：ワークフローと自動化による修復により、最適な状態で機能していない問題を見つけた場合、専門家の介入を最小限に抑えて常に修正できます。
しかし、これらすべてはMTTRゼロという真の目標に帰結します。根本原因の積極的な特定は、調査プロセスの加速化に寄与します。迅速な根本原因分析はインシデント対応に不可欠であり、さらに迅速かつ確実であるべき最終段階の修復策の指針となります。顧客体験の向上は、システムに新たな不具合や問題をもたらすべきではありません。
Sumo Logicを使用したAutomation AnywhereによるMTTRの短縮方法をご覧ください。
今回、より優れた可観測性を構築する方法
従来型のアプローチで「Observability 2.0」を実現する際の落とし穴については既に指摘しました。市場と専門家は、複数のテレメトリタイプを活用することは特定のシナリオでは有用だが、新たな監視時代の推進力となる「黄金のシグナル」にはなり得ないと認識しています。その役割を担うのはログ、具体的にはセキュリティ、インフラストラクチャ、重要アプリケーションから生成される非構造化ログです。
Sumo Logicは常に、極めて粒度の精密なログによって支えられてきました。この最も強力で堅牢なデータ形式を重視することで、ユーザーは根本原因を迅速に特定し、MTTRを一貫して短縮することができます。
OpenPaydがMTTRを80%削減した事例をご覧ください
非構造化ログではなく機械学習と生成AIを活用することで、アプローチを単純化し、最終的に可観測性の目標を達成することができます。
- 問題の迅速な解決
- 優秀な人材を最大限に活かす
- 技術スタックの簡素化
- オーバーヘッドとインストルメンテーションの削減.
今や、イノベーションの鍵は、それをいかに迅速かつ簡単に、そしてより多くのユーザーに提供できるかにかかっています。もちろん、2025年という年においては、AIについて言及せざるを得ません。
ログベースのシステム・オブ・レコード上にAIを重ねることで、ダイナミック・オブザーバビリティを実現する仕組みについて、私の解説に詳しくご覧ください。ただ、技術的な詳細はさておき、お客様にとって最終的にこれが意味するのは、より多くのチームが、パワーユーザーの作業を中断することなく、インシデントや脅威をより迅速に調査・解決できるようになり、チームにとって最もやりがいのある仕事（問題の特定と修正などではなく）である、興味深いアイデアの革新に集中できるようになることです。
AIが駆動するダイナミックな未来というビジョンに向けて構築を進める中で、人々がその実現可能性を認識することが極めて重要です。強力なログ分析を活用すれば、MTTR（平均復旧時間）をゼロに近づけることが可能です。監視技術の未来を待つ必要はありません。その未来はすでに到来しており、さらに進化を続けるのです。
