20年前、ソフトウェアが世界を飲み込みました。従来の監視方法、フェイルオーバー、定期的な再起動はすぐに不十分となり、ソフトウェアの卓越性への新たな焦点に伴い、それらを監視・維持する方法を再考する必要が生じました。
当時でさえ、新しいソフトウェアが年次ベースでリリースされていた時代において、開発者や未来学者たちは自らのアプローチを構築し、周知し、最適化する必要があることは明らかでした。そのためにはアプリケーション体験に対するより深い理解が求められていました。こうして、パフォーマンス管理と可観測性の初期の種が根を下ろしました。
初期の可観測性の果たされなかった約束
本質的に、可観測性は、システムの健全性を確保し、信頼性、パフォーマンス、またはセキュリティに関する問題を特定し、それらを効率的に解決するという三つの核心的な約束を果たすために設計されました。しかし、当時はデータが高価で収集さえ困難な時代にあり、ましてや分析などなおさらのこと、膨大な量のデータが必要でした。 過去10年間で、様々な手法とテレメトリが組み合わされ始め、今日の可観測性における標準的なアプローチとして定義されるものへと発展しました。すなわち、ログ、メトリクス、分散アプリケーショントレーシングです。
10年にわたる試行錯誤の末、この組み合わせは結局、労力に見合わない成果しか得られず、断片化したテレメトリーに過ぎなかったのです。インフラストラクチャやアプリケーションについて深い洞察を得る他の手段がないため、開発者はトレースに頼るようになりました。たとえアプリケーションのごく一部であっても、開発者はコードに追跡機能を実装し、管理可能なスライスを追跡することで、アプリケーション体験とコード依存関係への可視性を獲得し始めます。
トレースは有用ではあるものの、完全な解決策ではありませんでした。高コスト、複雑さ、そして労働集約的なプロセスの組み合わせが、コーディングに多大な間接費を増加させました。これは開発者の疲労を招き、リリース速度を低下させ、アプリケーションの範囲を完全にカバーすることはほとんどありませんでした。
一部では、これらの課題に対処する解決策として「可観測性2.0」へのバージョンアップが提案されていますが、反復的なアプローチは時代遅れのモデルを強化するだけです。私たちはより機敏である必要があります。市場は、継続的に進化するSaaS主導の可観測性ソリューションと、過去の失敗を引き継がない新たなアプローチを求めています。
ログ：現代の可観測性の礎
その新しいアプローチは、豊富な非構造化ログデータに基づきます。 Peter Bourgonの初期の分析では、ログは個別の限定的なデータ断片と見なされていました。これは明らかに構造化ログを指しており、静的データは常に特定のデータ形式で提示されます。Bourgonはその役割を理解していたものの、アプリケーションや開発、そして最終的にはログデータがこれほどまでに強力になることを過小評価していました。
観測可能性の20年間で、多くのことが変わりました。ソフトウェアとコードは現在、1日に複数回リリースされており、時には数百のマイクロサービス全体で1日に数千回もリリースされることがあります！計測機能に対応するためには、開発者は業務アプリケーションに加えて別のアプリケーションを維持管理し、可能な限り多くのトレースを調整する必要があり、それでも全体像の重要な部分を見逃すことになります。
今日、構造化されていないログは「デジタル排気ガス」のように振る舞い、最小限の労力や計測で継続的に生成されます。開発者が独自に作成した詳細なエラーメッセージから自然言語や固有の顧客データに至るまで、この現代的な非構造化ログデータは、初期の可観測性アプローチで扱われた構造化イベントをはるかに超えた情報を提供します。それらは詳細な洞察を提供し、あらゆるシステムの原子レベルの動作を明らかにするためには強力な非構造化ログ分析を必要とします。
ログは現在、インシデントの包括的な議論において不可欠な要素となっています。根本原因分析を行う場合でも、サービス依存関係のマッピングを行う場合でも、豊富な非構造化ログデータが必要な洞察を提供します。ロギングは開発の衛生管理と継続的イノベーションおよびデリバリーパイプラインに組み込まれています。開発者にとって扱いやすく、後続の計測を必要としません。やるのであれば、一度できちんと行うべき
機械学習や生成AIと組み合わせることで、革新の可能性はさらに広がります。 当社の無料ログ取り込みやフレックスライセンスといった今日のユニークな消費モデルにより、企業全体への影響と次世代の機械学習インサイトを実現します。豊富なログのデータセットが増えるにつれ、機械学習の精度が向上し、生成AIの能力が強化されます。ログデータの断片的なスライスを収集する代わりに、企業は今やログインテリジェンス全体を単一のプラットフォームに集約できます。
構造化および非構造化の両方のログにアクセスできる場合、複雑な計測は不要になります。トレースはコードの一部に可視性を提供しますが、この新たな ログ 分析アプローチは単一の信頼できる情報源——統合ビュー——を提供し、チームが断片化または分散したシステム動作のビューを組み立てるのではなく、全体像を把握することを可能にします。これにより、従来のアプローチや知見をすべて再現可能となります…メトリクスとトレースの可視化を提供すると同時に、より重要なのは、今日のグローバル規模のクラウドコンピューティング環境においても、リアルタイムのサービス依存関係と根本原因の特定、解決策の提案を実現することです。
現代の可観測性は、追加の予算、時間、開発者の貴重な作業時間を必要とせずに、包括的なログの力を活用することでその約束を果たします。私たちは、ログを基盤とした有機的な可観測性という新たなアプローチを定義する、当社のビジョンと今後のイノベーションについて、さらに詳しくご紹介できることを嬉しく思います。
システムインサイトの記録システムとしてのログについて詳しく知る。
