可観測性とは何ですか?

可観測性により、開発者は複雑なシステムがどのように機能しているかを全体的に把握できるようになります。 データの収集、保存、分析を通じて、開発者はシステムの問題を特定し、トラブルシューティングできるようになります。

可観測性は、リアルタイムでデータを収集することから始まります。 収集されたデータは分析のために集中管理された場所に保存されます。 この分析は、機械学習アルゴリズム、視覚化、または統計手法の組み合わせを通じて実行できます。

この分析の結果により、applicationまたはシステム内の異常が開発者に警告されます。 アラートは、ビジネスまたはapplicationのニーズに基づいて、設定されたしきい値、重大度レベル、またはその他の基準によって自動化およびトリガーできます。 異常が特定され、その場所が特定されると、開発者はそのデータを使用して問題をデバッグし、解決できます。

監視とは、システムまたはapplication内で発生するプロセスの進行状況を観察および確認する機能です。 監視はメトリックに大きく依存します。 つまり、環境を視覚化し、既知の問題に対してテストできるようになります。 一方、可観測性は、問題が存在する可能性があることを推測できる新しいより詳細なデータを提供します。 その後、問題の原因を詳しく調べて、将来についての洞察を得ることができます。

監視と観測可能性は明確に区別されるものではありません。 むしろ、これらは、開発者がより迅速に洞察に到達できるようにするデータ分析オプションと視覚化手法です。

これらの定義が確立されたので、以下の表では、ソフトウェアapplicationsにおける監視と観測可能性の 4 つの微妙な違いを詳しく見ていきます。 これら 4 つの違いは、範囲、粒度、柔軟性、分析に分けられます。

可観測性により、開発者はapplicationsをより深く理解できるようになり、次のことが可能になります。

• デバッグの高速化 – 詳細に分析されたデータにより、開発者はシステムの問題を診断およびデバッグする能力が向上します。
• パフォーマンスの向上 - 主要な指標を監視し、阻害要因を特定することで、開発者はデータに基づいた意思決定を行い、applicationのパフォーマンスを向上させることができます。
• 信頼性の向上 – 可観測性データにより、開発者はユーザーエクスペリエンスを妨げる可能性のあるシステム障害を積極的に解決できます。
• より優れたコラボレーション – 長期にわたる標準データセットにより、チームは共通の指標セットに基づいて容易に協力し、問題を解決できるようになります。