実践！Datadogで高める OCIのオブザーバビリティ / Observability in Action: Enhancing OCI with Datadog

2025年5月23日に開催された Developer Day 2025 の登壇資料です。
https://x.com/OracleDev_JP/status/1922570288908140809

Transcript

1. 実践！Datadogで高める OCIのオブザーバビリティ Shuhei Kawamura / Oracle Groundbreakers Advocate Keisuke Sakasai / Google Developer Experts Oracle Developer Days 2025 #oradev25
2. 前半パート
3. 自己紹介 @shukawam 川村 修平 (Shuhei Kawamura) Senior Solutions Architect Oracle Groundbreakers Advocate – Containers, Microservices & APIs オラクル・デジタル / ISVソリューション本部 日本オラクル株式会社 コミュニティ • OCHa Cafe – Oracle Cloud Hangout Cafe • CloudNative Days – Observabilityチーム ひとこと • 山登りが新たな趣味になりつつあります
4. アジェンダ（前半パート） • マルチクラウドにおけるオブザーバビリティの重要性 • マルチクラウド環境におけるオブザーバビリティの獲得
5. アジェンダ（前半パート） • マルチクラウドにおけるオブザーバビリティの重要性 • マルチクラウド環境におけるオブザーバビリティの獲得
6. ウォーミングアップ オブザーバビリティ、テレメトリーデータ 本発表における前提知識の整理 オブザーバビリティ /Observability(Observe + Ability) • システムの出力を調べることで、システムの内部状態を理解する能力のこと • その事象がなぜ発生するのか？という問いにどれだけ説明できるか？の尺度 テレメトリーデータ • システムの状態や動作を把握するために出力されるデータのこと • e.g. ログ、メトリクス、トレース、プロファイル、ダンプ、etc.
7. クラウドを用いたシステム開発 要件に応じてさまざまな選択肢がとりえる シングルクラウド マルチクラウド ハイブリッドクラウド 1つのパブリック・クラウド 異なる2つ以上のパブリック・クラウド e.g. OCI & Google Cloud パブリック・クラウド + オンプレミス Oracle Cloud Infrastructure Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud Oracle Cloud Infrastructure オンプレミス OCI Kubernetes Engine Oracle Autonomous Database OCI Kubernetes Engine Oracle Database OCI Generative AI Vertex AI API for Gemini OCI Kubernetes Engine OCI Generative AI Oracle Autonomous Database 専用線 専用線
8. クラウドを用いたシステム開発 要件に応じてさまざまな選択肢がとりえる シングルクラウド ハイブリッドクラウド 1つのパブリック・クラウド パブリック・クラウド + オンプレミス Oracle Cloud Infrastructure Oracle Cloud Infrastructure オンプレミス OCI Kubernetes Engine Oracle Database OCI Generative AI OCI Kubernetes Engine OCI Generative AI Oracle Autonomous Database 専用線 異なる2つ以上のパブリック・クラウド e.g. OCI & Google Cloud Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud OCI Kubernetes Engine Oracle Autonomous Database Vertex AI API for Gemini 専用線 マルチクラウド
9. マルチクラウドを選択する主な理由 BCP(Business Continuity Plan | 事業継続計画 )対策 • 単一のクラウドベンダーの大規模障害に備える 最適な機能・サービスの活用 • それぞれのクラウドベンダーの得意分野や特徴的なサービスをいいとこ取りする ◦ e.g. OCI – Oracle Database, Heatwave MySQL / Google Cloud – BigQuery, Vertex AI, … コスト最適化 • 特定機能のコストパフォーマンスに優れたクラウドを部分利用し、全体のコストダ ウンを図る ◦ e.g. OCIでCompute, Storage, Networkなどクラウドサービスに依存しない部分を稼働させる ベンダーロックインの回避
10. マルチクラウド環境における主な課題 運用管理のサイロ化と複雑性の増大 • クラウドベンダー固有の管理コンソールやAPIなどの学習コストや運用負荷が増加 する テレメトリーデータ [1] や監視ツールの分断化 • クラウド固有の監視ツールは、そのクラウドに最適化されている • 複数クラウドで生成されるテレメトリーデータを統一的に扱おうと思うと多くの場合 は工夫が必要（e.g. OCI – カスタムメトリクス） セキュリティやガバナンス維持の複雑化 • 複数ベンダーを使うことにより、システム全体で一貫したセキュリティポリシーを適 用することが難しい • クラウドを跨いだ監査対応などは煩雑になる傾向がある ネットワークのパフォーマンス • データセンターが分かれていることにより、システム全体のパフォーマンスが劣化 [1]: ログ、メトリクス、トレースなど
11. マルチクラウド環境における主な課題 運用管理のサイロ化と複雑性の増大 • クラウドベンダー固有の管理コンソールやAPIなどの学習コストや運用負荷が増加 する テレメトリーデータ [1] や監視ツールの断片化 • クラウド固有の監視ツールは、そのクラウドに最適化されている • 複数クラウドで生成されるテレメトリーデータを統一的に扱おうと思うと多くの場合 は工夫が必要（e.g. OCI – カスタムメトリクス） セキュリティやガバナンス維持の複雑化 • 複数ベンダーを使うことにより、システム全体で一貫したセキュリティポリシーを適 用することが難しい • クラウドを跨いだ監査対応などは煩雑になる傾向がある ネットワークのパフォーマンス • データセンターが分かれていることにより、システム全体のパフォーマンスが劣化 [1]: ログ、メトリクス、トレースなど それってオブザーバビリティの獲得で 解決できることは多いのでは？
12. マルチクラウドの課題におけるオブザーバビリティ 復習：そもそも“オブザーバビリティ ”とは… システムの出力を調べることで、システムの内部状態を理解する能力のこと この能力はシングルクラウド特有のものではなく、対象が複雑であればあるほど役 立つ オブザーバビリティ という能力を獲得することで、いくつかのマルチクラウド課題は解 決可能 • 環境が分かれていることに起因してさまざまな全体像が把握しづらいこと • 障害発生・性能劣化時の原因特定、切り分けが困難なこと • … では、どのようにしてマルチクラウド環境におけるオブザーバビリティを獲得するのか …
13. アジェンダ（前半パート） • マルチクラウドにおけるオブザーバビリティの重要性 • マルチクラウド環境におけるオブザーバビリティの獲得
14. オブザーバビリティ獲得のためのツール構成例 Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud Application Performance Monitoring Logging Monitoring Logging Analytics 各クラウドの関連サービスを利用 or どちらかに寄せる サードパーティ or OSSの活用 Cloud Trace Cloud Monitoring Cloud Logging ログ メトリクス トレース … etc.
15. 各クラウドサービスを活用する or どちらかに寄せる パターン Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud Application Performance Monitoring Logging Monitoring Logging Analytics Cloud Trace Cloud Monitoring Cloud Logging • 各々のクラウドサービスに関するテレメトリーデー タは容易に取得可能 • クラウドを横断したデータの取得や分析は工夫が 必要となる ◦ e.g. ログ基盤の統合、メトリクスの集約、 etc. • 各クラウド（もしくは、片方）の監視関連サービス の習熟が必要 • 基本的にはマネージドサービスのため、運用コス トは低め • サポート体制は、利用クラウドに準ずる
16. サードパーティ or OSSを活用するパターン Oracle Cloud Infrastructure Google Cloud ログ メトリクス トレース … etc. • テレメトリーデータの取得は、ツールと クラウド間の統合などが必要になる ケースが多い ◦ Datadog: OCI Integration(Log/Metrics) ◦ Grafana: OCI Plugin(Log/Metrics) • AI等を活用した高度な運用監視機能 を備えていることもある ◦ Datadog: AIOps • サードパーティやOSSに関する習熟が 必要 • ツール自体の運用について ◦ SaaSの場合: 運用コストは低め ◦ OSSの場合: 運用コストは高め • サポート体制について
17. 今日扱うのは、 OCI + α ♡ Datadog という選択肢 • 主要なOCIサービスが生成するテレメトリーデータ（ログ、メトリクス）の連携機能を 提供 • トレースは、Datadogのライブラリを用いて計装するかOpenTelemetryベースで 連携可能 参考: https://www.datadoghq.com/ja/about/latest-news/press-releases/datadog-oci-2024-09/
18. OCIとDatadogの連携について 参考: https://docs.datadoghq.com/ja/integrations/oracle_cloud_infrastructure/ ※上記はメトリクスの例ですが、ログも大体同じ仕組みです ログの場合：Connector Hub → Functions → Datadog Send logs API
19. 前半のまとめ • クラウドを活用したシステム開発も複数のパターンが存在 ◦ シングル / マルチ / ハイブリッドクラウド • マルチクラウド構成にした場合は、より顕在化しやすい問題がある ◦ 全体像の把握が困難 ◦ 障害発生時の対応が複雑化 • オブザーバビリティという能力を獲得することで解決可能なことがある 後半パートでは、マルチクラウド環境におけるオブザーバビリティ を獲得する意義を を添えてさらに深掘ります！
20. 後半パート
21. Technical Solutions – Sales Engineer Datadog Japan 合同会社 逆井 啓佑 (Keisuke SAKASAI) コミュニティ • OpenTelemetry Meetup • Google Developer Experts (Google Cloud) • OCHa Cafe ( Oracle Cloud Hangout Cafe ) 非公式 Ambassador ☕ @k6s4i53rx
22. 逆井 啓佑 (Keisuke SAKASAI) Technical Solutions – Sales Engineer Datadog Japan 合同会社 コミュニティ • OpenTelemetry Meetup • Google Developer Experts (Google Cloud) • OCHa Cafe ( Oracle Cloud Hangout Cafe ) 非公式 Ambassador ☕ ひとこと • DevDay 2024 も参加して 良い写真（with @higeoyaji さん）を 撮れたので、 今年も撮りたいです！！ @k6s4i53rx
23. アジェンダ（後半パート） • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング
24. • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 • 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング アジェンダ（後半パート）
25. Company Highlights 企業情報ハイライト Our Scale and Volume ビジネスのスケール 2010 ニューヨークにて創業 100万台+ モニタリングしているホスト数 5,000+ グローバルの従業員数 サービスバックエンドへのクエリ / Day 10億件+ 27,000+ エンタープライズのお客様社数 サービスバックエンドへ送信される システムイベント / Day 3兆件 + 取得データ(秒単位)の 標準の完全保持期間 15ヶ月+ 約20億ドル (対前年比+31%) サブスクリプションの 年間経常売上(ガイダンス） 2019年9月19日 NASDAQに上場 (DDOG) オブザーバビリティ ＆セキュリティ プラットフォーム
26. セキュリティ 分析 Cloud Service Management クラウドサービスマネジメント 監視 & 運用 最適化 ソフトウェア開発 • リアルユーザー 監視 • プロダクト分析 - ヒートマップ - クリックマップ - スクロールマップ - ファネル分析 • モバイル アプリテスト • セッション リプレイ • クラウド セキュリティ管理 • コードセキュリティ • クラウド SIEM • 機密データスキャ ナ • ワークロード 保護 • App and API 保 護 • インフラ監視 • ネットワーク監視 • APM • 合成監視 • ログ管理 • LLM オブザーバビリティ • ユニバーサル サービス監視 • オブザーバビリティ パイプライン • Continuous Profiler • クラウドコスト管理 • データベース監視 • データストリーム監視 • データジョブ監視 • データ オブザーバビリティ • CI/CD 可視化 • テスト最適化 • Continuous Testing Datadogプラットフォーム ビジネス 開発 監視 運用 最適化 リリース テスト ユーザー 理解 ユーザー サポート 稼働 セキュア コード ビジネス 成長 ビジネス 分析 26 • インシデント管理 • オンコール • Cloudcraft • 内部開発者ポータル (IDP) • リソースカタログ • SLO • ワークフロー オートメーション • App Builder • ケース管理 • イベント管理 AIOps機能群(Bits AI, Watchdog, ML based Monitor, NL Search) 開発からビジネスまで広範囲に支援
27. 　OCI 含むクラウドベンダーとのインテグレーション マルチクラウド構成における 統合的なオブザーバビリティツール
28. 　OCI 含むクラウドベンダーとのインテグレーション マルチクラウド構成における 統合的なオブザーバビリティツール 今日のセッションでは、一般的な マルチクラウド環境 における オブザーバビリティを高める方法や意義 を扱い、 Datadog は統合オブザーバビリティツールの一例として実演する位置付けです。
29. • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング アジェンダ（後半パート）
30. オブザーバビリティ統合の意義 マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜 テレメトリーシグナルの分析や可視化の属人化 、 情報の格差が生まれ 、全体最適なオブザーバビリティ実現が難しい。 マルチクラウド構成における課題 　　オブザーバビリティの民主化 　　テレメトリーシグナルの相関 　　コストガバナンスの統制 　統合された運用体験 ログやメトリクス、トレースなどの テレメトリーシグナルが分断 し、問題が起 きた際の因果関係や、根本原因の迅速な特定 が難しい。 インフラ・サービス全体のコスト構造が見えづらく、 クラウド横断におけるコストの最適化が難しい 場合がある。 アラートや障害対応フロー、エラー情報 がそれぞれのクラウドに分断され てしまい、運用の複雑化やナレッジマネジメント が難しい。 ❶ ❷ ❸ ❹ ※ 構成に依らずあり得る課題もあるが、マルチクラウド構成であることでより発生しやすい
31. 　　　オブザーバビリティの民主化 ❶ ・ 監視データの分析や可視化が、特定の担当者やチームに属人化 ・ ツールの分断により、現場の誰もが必要な情報にアクセスできない ・ 監視におけるノウハウが分散し、 　 担当者やチーム間にオブザーバビリティの格差 が生じる マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
32. Datadog でオブザーバビリティ統合 . ・ 監視データの分析や可視化が、特定の担当者やチームに属人化 ・ ツールの分断により、現場の誰もが必要な情報にアクセスできない ・ 監視におけるノウハウが分散し、 　 担当者やチーム間にオブザーバビリティの格差 が生じる ・ 全クラウドのデータを一元的に収集し、可視化 できるビューを実現 ・ ロールベースのアクセス制御で、 　 サービス運用に関わる全てのメンバーにオブザーバビリティを ・ 統合により監視ツールの運用やメンテナンスにおけるコストを削減 　　　オブザーバビリティの民主化 ❶ マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
33. 　　テレメトリーシグナルの相関 ❷ ・ インシデント発生時にログやトレース、 　 メトリクスを手動で突き合わせ 調査する場合 MTTR の増加 ・ 且つ、クラウドごとに異なるツールを使っている場合、 　 それぞれのツールを行き来しトラブルシューティングで非効率 ・ 監視データの見方に様々なツールで精通している必要 がある マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
34. ・ テレメトリーシグナルを関連付けて収集することで、 　問題のあるリクエストから、関連するデータにドリルダウン しながら調査 ・ クラウド間の分断もなく、根本原因に辿りやすくなる 　　テレメトリーシグナルの相関 ❷ Datadog でオブザーバビリティ統合 . ・ インシデント発生時にログやトレース、 　 メトリクスを手動で突き合わせ 調査する場合 MTTR の増加 ・ 且つ、クラウドごとに異なるツールを使っている場合、 　 それぞれのツールを行き来しトラブルシューティングで非効率 ・ 監視データの見方に様々なツールで精通している必要 がある マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
35. 　　コストガバナンスの統制 ❸ ・ クラウド横断的なリソースの使用状況を統合的に見えにくい ・ コストと監視データが各プラットフォームで個別に保存され、 　 コスト削減におけるサービス全体への影響を測定しにくい ・ ダッシュボードなどを使った全体可視化や、 　 定常的なコストモニタリングを文化として根付かせにくい マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
36. ・ クラウド間のコストを横並びで見えるような可視化 　　・ 例えば複数のクラウドベンダーの LLM モデルを使用してる場合、 　　　 それぞれにかかっているコストを一覧で可視化 ・ コスト増加とオブザーバビリティの相関できる 　・ アプリケーションパフォーマンスの削減（プロファイラーの使用） 　　 によるコスト低下などの施策にも繋げることができる 　　コストガバナンスの統制 ❸ Datadog でオブザーバビリティ統合 . ・ クラウド横断的なリソースの使用状況を統合的に見えにくい ・ コストと監視データが各プラットフォームで個別に保存され、 　 コスト削減におけるサービス全体への影響を測定しにくい ・ ダッシュボードなどを使った全体可視化や、 　 定常的なコストモニタリングを文化として根付かせにくい マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
37. 　　統合された運用体験の実現 ❹ ・ それぞれのツールでアラート設計をしているため、 　 各アラートの優先付けや管理を全体として行いにくい ・ 問題が起きた際の痕跡 （エラーやアラート、インシデント情報） 　 のナレッジやノウハウが管理しにくい 　　・ プロジェクト横断的なチーム（ SRE やプラットフォームチーム）が 　　　 運用や管理を持つことが多く、負荷が高まる マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
38. ・ インシデントマネジメント により、オブザーバビリティのデータと共に 　 障害対応に取り組み、管理 することが可能 ・ アラートの設計や、オンコールを含めた通知の設計 を行い運用を効率化 　　・ ノートブック機能を使い、 障害対応のポストモーテムを 　　　 統一プラットフォームで管理し、ナレッジマネジメント できる 　　統合された運用体験の実現 ❹ Datadog でオブザーバビリティ統合 . ・ それぞれのツールでアラート設計をしているため、 　 各アラートの優先付けや管理を全体として行いにくい ・ 問題が起きた際の痕跡 （エラーやアラート、インシデント情報） 　 のナレッジやノウハウが管理しにくい 　　・ プロジェクト横断的なチーム（ SRE やプラットフォームチーム）が 　　　 運用や管理を持つことが多く、負荷が高まる マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　　〜 Datadog を添えて 〜
39. • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング アジェンダ（後半パート）
40. マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） 例えば、OCI でアプリケーションが運用され、 Google Cloud の LLM モデルも活用されているサービスを考えてみます。 OCI OKE ADB OCI Google Cloud Vertex AI API Gen AI User LLM アプリ
41. OCI OKE ADB OCI Google Cloud Vertex AI API Gen AI LLM アプリ オブザーバビリティツールが乖離 ❶ ❷ ❸ ❶ ❷ ❸ アプリケーションのパフォーマンスや、 LLM 呼び出しのメトリクスの監視、アプリログは、 別々の監視ツールを行き来 する。 クラウドコストや、それぞれの LLM モデルコストもそれ ぞれのコンソール から確認。 何か問題が起こりエラーやアラートが生じた際は、 それぞれのプラットフォームからアラート が飛んでき て、問題によって別のツールの中で問題調査。 必要に応じてツールを行き来する必要がある。 監視 ツール A 監視 ツール B 監視 ツール C … マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例）
42. OCI OKE ADB OCI Google Cloud ❷ Vertex AI API Gen AI LLM アプリ オブザーバビリティツールが統合 テレメトリーシグナルを関連付けて、 一つのプラットフォーム上で収集、可視化 。 コストも含めた情報を同じダッシュボード作成。 Datadog だけ使えばよく、認知負荷の低下。 ❶ ❸ ❶ ❷ ❸ アラートやインシデントを同じプラットフォームの上で 管理しながら、且つ同じツール上で問題解析を行うこと ができ、さらにそのノウハウを含め同一ツール上に蓄 積することができる。 マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例）
43. マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデ モ（Datadog の例） OCI OKE ADB OCI Google Cloud ❷ Vertex AI API Gen AI LLM アプリ オブザーバビリティツールが統合 テレメトリーシグナルを関連付けて、 一つのプラットフォーム上で収集、可視化 。 コストも含めた情報を同じダッシュボード作成。 Datadog だけ使えばよく、認知負荷の低下。 ❶ ❸ ❶ ❷ ❸ アラートやインシデントを同じプラットフォームの上で 管理しながら、且つ同じツール上で問題解析を行うこと ができ、さらにそのノウハウを含め同一ツール上に蓄 積することができる。 オブザーバビリティの統合プラットフォームとして、 Datadog を活用して、どのようなオブザーバビリティを実現できるかをデモ します。
44. マルチクラウド構成 において、 オブザーバビリティ統合 することによる メリットをデモしました。 マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例）
45. • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング アジェンダ（後半パート）
46. “ オブザーバビリティツールの導入・統合は、オブザーバビリティ獲得のはじめの一歩 ” • 一見するとコストに見える領域への投資理解 • ビジネスにおけるシステムの影響を定量的に把握し、改善に役立てる ◦ コンバージョン率、ユーザー体験、顧客満足度の改善 ◦ 把握するために必要なテレメトリーデータは足りているか？ • システム全体の信頼性を高めるための指標として活用する ◦ SLI / SLOの策定　 　オブザーバビリティ を 継続的に活用するための組織づくり が重要　 さらにオブザーバビリティを高めるために
47. • Datadog とは • マルチクラウド構成における課題に対する、オブザーバビリティ統合の意義 　〜 Datadog を添えて 〜 • マルチクラウド構成におけるオブザーバビリティ統合のデモ（ Datadog の例） • さらにオブザーバビリティを高めるために • クロージング アジェンダ（後半パート）
48. • マルチクラウド構成における オブザーバビリティ統合をする意義 について解説 • OCI と Google Cloud という一般的になりつつある マルチクラウド構成において、Datadog を使ってオブザーバビリティ統合 する実例 • オブザーバビリティを高めるためには、ツールの導入や統合だけではなく、 運用に実装し活用していく組織的な取り組みも重要 である クロージング
49. 最後に、宣伝をさせてください！
50. こんな本書いてます。技術書典プラットフォームでお買い求めできます！
51. 記載されている会社名、商品名、 またはサービス名は、各社の商標登録または商標です。