計器進入！OpenTelemetryで見える アプリのパフォーマンスボトルネック

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1. DroidKaigi.collect { #28＠福岡 } 計器進入！OpenTelemetryで見える アプリのパフォーマンスボトルネック Andrey Chernov
2. Andrey Chernov andousan 2 val andousan = flowOf( Me(nickname = "andousan"), Company.Pixiv(position = "Android Engineer"), Experience(android = 9.years()), Passion(about = "Kotlin Multiplatform の信者"), Passion(about = "o11y ❤"), LinkedIn(id = "inetand"), Github(id = "inetand"), ) FukuokaScope().launch { andousan.collect(DroidKaigiCollector) }
3. DroidKaigi.collect { #28＠福岡 } DroidKaigi 2025 After Session talk andousan セッションペー ジ
4. CVRがいきなり落ちた。なぜ？ 4
5. プロダクト指標値低下の要因特定が困難 • プロダクト指標値低下の考えられる要因が多い • ユーザーの環境で何が起こっているのかが把握できない • 異変に気づくタイミング • ユーザーからのFB • プロダクト指標の変動 • 手元でリグレッション 5
6. Observability 6
7. モバイルアプリのObservabilityとは？ 7
8. モバイルアプリのObservabilityとは？ • クラッシュレポート？ • アプリのパフォーマンス？ • ユーザーの行動アナリティックス？ • アプリのバグ検知？ • 全部？ 8
9. 答えは：NO! それはただのテレメトリー 9
10. テレメトリーとは • システムではなにが起こっているかを示すデータ • ユーザーテレメトリー ◦ ユーザーの行動を分析するためのデータ ◦ 例：ボタンクリック、セッション時間、画面遷移など • パフォーマンステレメトリー ◦ アプリパフォーマンスの情報を原因と結果を結びつける 「パンくず」のようなデータ ◦ 例：アプリ起動時間、リクエストにかかる時間など 10
11. テレメトリーとは 11
12. Observabilityとは • Observability != サービスのモニタリング • テレメトリの変動がなぜ起きたのか を説明するためのプロセス • 観測は手元ではなく、ユーザーの実環境で行う • ユーザーテレメトリー と パフォーマンステレメトリ の関連付け • リアルタイム性が重要 12
13. モバイルObservabilityの現状（Firebase） • クラッシュレポート → Firebase Crashlytics • アプリのパフォーマンス → Firebase Performance • ユーザーの行動アナリティックス → Firebase Analytics • Firebaseでユーザーとパフォーマンスの テレメトリーがすでに 完結しているのでObservabilityの観点では充実している？ 13
14. Firebaseエコシステムの限界 14
15. ❶ BigQuery へのエクスポートが 24時間がかかる • RUM*として利用できない ❷ トレースの関係性がない 。子のトレースも設定できない ❸ サンプリングを制御できず、重要なトレースが欠損する • サンプリング方式は固定（head-samplingのみ） • カスタムトレースのセッションのサンプリング Firebase Performanceの制限 15 *RUM – Realtime User Monitoring
16. トレースが分散する問題 16
17. トレースが分散している問題 17
18. トレースが分散している問題 18
19. トレースが分散している問題 19
20. OpenTelemetry 分散トレーシングを実現するための仕様と計装 20
21. OpenTelementry（OTel）とは • CNCF*のOSS規格 1. メトリックス 2. ログ 3. トレース • 三本柱のシグナルを提供する標準化された 仕様とOSSの計装SDK 21 *CNCF（Cloud Native Computing Foundation）プロジェクト
22. OpenTelementry（OTel）とは • コレクター • ベンダー非依存 • ツール選定が柔軟 22 *https://opentelemetry.io/ja/docs/collector/ コレクター | OpenTelemetry
23. Trace & Span • トレース：処理の経路を示す • トレースは個別処理単位の スパンでできている • span1.parent_idとして span2.idを設定すると親子 関係ができる 23
24. Metrics & Logs Metrics • 数値ベースの集計データ • 時系列で「状態の変化」を監視 • CPU使用率、エラーレート、レイテンシー分布 などを計測 • Counter, Gauge, Histogram など Logs • テキスト／構造化ログ 24
25. OpenTelemetry in Mobile Enough talk! Show the Code! 25
26. OpenTelemetry SDKの選択肢 26 • otel-android SDK
27. OpenTelemetry SDKの選択肢 • otel-android SDK • otel-java SDK • Embrace Kotlin SDK • Datadog Tracing Android SDK • Elastic OTel Android SDK • Honeycomb OTel Android SDK • …or 独自のラッパーを実装する 27
28. OpenTelemetry SDKの選択肢 • otel-android SDK • otel-java SDK • Embrace Kotlin SDK • Datadog Tracing Android SDK • Elastic OTel Android SDK • Honeycomb OTel Android SDK • …or 独自のラッパーを実装する 28
29. ① OpenTelemetryの初期化 29 val exporter = OtlpHttpSpanExporter.builder().setEndpoint("http://10.0.2.2:4318/v1/traces").build() val resourceMeta = Resource.builder() .put("service.name", "sponsor-booth-app:android") .put("service.version", BuildConfig.VERSION_NAME) .build() val tracerProvider = SdkTracerProvider.builder() .setResource(resourceMeta) .addSpanProcessor(BatchSpanProcessor.builder(exporter).build()).build() val otelJava = io.opentelemetry.sdk.OpenTelemetrySdk.builder().setTracerProvider(tracerProvider).build() val otelKotlin: OpenTelemetry = otelJava.toOtelKotlinApi() val tracer = otelKotlin.tracerProvider.getTracer("sponsor-booth-app", "0.1.0”) Kotlin
30. 利用例：Spanを作成する 30 val span = tracer.createSpan( name = "span1" ) // アプリ起動、画面遷移、I/O処理など span.end() Kotlin
31. 利用例：親付きSpanを作成する 31 val parent = tracer.createSpan( name = "span1", ) // Start of the session val child = tracer.createSpan( name = "span2", parentContext = parent.storeInContext( otelKotlin.contextFactory.root() ) ) // アプリ起動、画面遷移、I/O処理、BGジョブなど child.end() // 他のspanも開始できる parent.end() Kotlin
32. 利用例：親付きSpanを作成する 32 val parent = tracer.createSpan( name = "span1", ) // Start of the session val child = tracer.createSpan( name = "span2", parentContext = parent.storeInContext( otelKotlin.contextFactory.root() ) ) // アプリ起動、画面遷移、I/O処理、BGジョブなど child.end() // 他のspanも開始できる parent.end() Kotlin
33. OpenTelemetry Java SDKの留意点 • WorkManager経由でのSpanの同期 ◦ 送信リトライ ◦ DozeMode・Network制限の考慮など • 未送信・同期に失敗したSpanの永続化 • 親Spanの管理 ※ opentelemetry-androidのStableリリースで上記の課題が解決される見込み 33
34. 実際に測定してみよう！ ボトルネックを特定する 34
35. リクエストにかかる時間 ネットワークの考慮 • CDN経由でのDNS解決 • 環境の問題 • 端末の問題 35
36. ネットワークリクエストの測定 36 private fun startSpanForMetric(metric: String): CatSpan { if (requestMeasurementSpan == null) { // 親のSpanが作成されていなければ作成する requestMeasurementSpan = createRequestMeasurementSpanIfNotCreated() } return tracer.startSpan(name = metric, parent = requestMeasurementSpan) } // 他のメソッドも同様に対応する override fun dnsStart(call: Call, domainName: String) { super.dnsStart(call, domainName) dnsSpan = startSpanForMetric("dns_lookup") } override fun dnsEnd(call: Call, domainName: String, inetAddressList: List<InetAddress>) { super.dnsEnd(call, domainName, inetAddressList) dnsSpan?.stop() } // 他のメソッドも同様に対応する TimingEventListener.kt
37. ネットワークリクエストの測定 37 fun provideOkHttpClient(tracer: Catracer): OkHttpClient { return OkHttpClient.Builder() .eventListenerFactory { TimingEventListener(tracer) } .build() } Kotlin
38. 38 ネットワークリクエストの測定結果
39. リクエスト時間（Firebase） 39
40. 結果考察 40
41. Firebase Performance vs OTel 41 Firebase Performance OpenTelemetry SDK Open Source ❌ 🟢 Vendor-Lock Free ❌ 🟢 分散トレーシング対応 ❌ 🟢 自動計装 🟢 🔺（独自実装） サンプリング制御可否 ❌ 🟢 バックエンド・インフラの 分散トレース ❌ 🟢 Logの対応 ❌ 🟢
42. バックエンド 42
43. Grafana (alloy) 43
44. DataDog 44
45. Honeycomb 45
46. 導入前後での観測プロセスの変化 46 Before After
47. Firebase Performance (before) • 遅いのか • 早いのか 47
48. OpenTelemetry + Grafana (after) 48
49. OpenTelemetry + Grafana (after) 49
50. OpenTelemetry + Grafana (after) 50
51. Catracer SDK 51 Coming soon? ※ 現在、APIデザインの段階
52. ご清聴ありがとうございました 52