Dockerコンテナの監視と分析
ネイティブコレクションソース
ログ戦略を統一します。ロギングシステム間の同期や依存関係の調整、他のコンテナのコードを壊すリスクは不要です。
リアルタイムの監視
コンテナイベント、設定情報、ホストおよびデーモンログに基づいて、Docker環境をリアルタイムで監視します。
高度な分析
異常値や異常検知などの高度な分析を使用して、Dockerインフラストラクチャ内の問題発見とトラブルシューティングを容易に実行します。
Docker デプロイの成功に向けた継続的な監視
Dockerコンテナ は、アプリケーションとその依存関係を含むすべてを、デプロイメント用の標準化された単位としてパッケージ化する新しい方法を示しています。
オライリーメディアの調査によると、Docker導入に影響を与える大きな課題の1つが、Dockerコンテナの監視の難しさです。アプリケーションがコンテナ化される過程で、パフォーマンスと可用性が損なわれることは許されません。
コンテナ内でのアプリケーションのデプロイを成功させる鍵は？Docker環境の継続的な監視です。
コンテナ対応の一元ログ管理
従来のLinuxベースのツールは、単一ホスト上で動作するよう設計されており、ディスク上のログファイルを分析することに依存しているため、マルチコンテナクラスタアプリケーションには拡張性が低くなっています。単一コンテナアプリケーションの監視にも特に適していません。なぜなら、データボリュームに書き込まれない限り、コンテナがシャットダウンされるとディスクの内容は永続化されないからです。
ここで必要なのが、コンテナ対応の監視ツールを使用した一元ログ管理アプローチです。
Sumo Logicは、Dockerインフラストラクチャの継続的監視のための包括的な戦略を提供します。コンテナイベント、構成情報、ホストおよびデーモンログを相関分析することで、Docker環境の全体像を把握できます。異なるログ形式を解析したり、コンテナ間のロギング依存関係を管理したりする必要はありません。
アプリケーションの迅速かつ簡単な分析ツールを使用すると、メモリ消費量、CPU消費量、または送受信トラフィック別に上位10個のアクティブなコンテナをすばやく確認できます。
Dockerの分析とトラブルシューティングの簡素化
Sumo LogicによるDockerコンテナの統合で、ITチームは分散型コンテナベースのアプリケーションやDockerコンテナ自体から発生する問題の分析、トラブルシューティング、根本原因分析が可能になります。
このアプリケーションが提供する機能は以下の通りです。
- Dockerインフラストラクチャ全体のネイティブコレクションソース。
- 統計、イベント、コンテナログを含む、Dockerインフラストラクチャのリアルタイム監視。
- コンテナまたはアプリケーションの異常な動作に対するトラブルシューティングとアラート設定機能。
- イメージの使用状況、コンテナのアクション、障害、CPU・メモリ・ネットワークの統計など、主要メトリックとKPIの視覚化。
- Sumo Logicの強力なクエリ言語を使用して、カスタムKPIや集計KPI、メトリクスを簡単に作成する機能。
- ログ削減、異常検知、トランザクション分析、外れ値検出による高度な分析。
コンテナ内のSumo Logic
Sumo Logic Docker用アプリは、各ホスト上のDocker Remote APIから統計情報とイベントを収集するために、コレクターとスクリプトソースを含むコンテナを使用します。このアプリはイベントをJSONメッセージにまとめ、実行中の全コンテナを列挙し、イベントストリームを監視します。これにより、コンテナイベントのログが実質的に生成されます。
さらに、このアプリはDockerのInspect APIを使用して取得した設定情報を収集し、ホストとデーモンログを収集します。これにより、開発者とDevOpsチームはDockerインフラストラクチャ全体をリアルタイムで監視する方法を手に入れます。
理想的なDocker分析ソリューション
「コンテナ化された複雑なアプリケーションを扱うエンジニアとして、アプリケーションとコンテナインフラストラクチャの両方の健全性の監視とトラブルシューティングは不可欠です」と、OpenX Labs社の起業者兼ディレクターであるCaleb Sotelo氏は述べています。
「Sumo Logicプラットフォームはセットアップが簡単で、強力なクエリ言語を提供し、Dockerを標準でサポートしているため、重要なアプリケーションの動作を理解する上で理想的なログ集約分析ソリューションです」
次世代のログ管理と分析
Sumo Logicのログ管理ツールを紹介するツアーに参加し、マシンデータ分析の新たな基準をご確認ください。
