Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
ReactNativeとDatadogで整えるモニタリング基盤
Search
小野和聖
August 10, 2025
19
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
ReactNativeとDatadogで整えるモニタリング基盤
小野和聖
August 10, 2025
Featured
See All Featured
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
540
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
699
190k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.6k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
530
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
3
3.9k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
780
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
2
360
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
2
2.2k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.4k
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
320
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
19k
Transcript
2025.06.25 Datadogで整えるモニタリング基盤 React Native Meetup #22
⾃⼰紹介 名前:KazukiOno 年齢:25歳 所属:株式会社カナリー 趣味:フェス、サッカー 普段の業務内容 不動産アプリ「カナリー」のモバイルアプリ 開発をTLEとして担当しています
カナリー
モニタリングしっかりできていますか??
Datadogとは? • Datadog はクラウド アプリケーションのための モニタリングとセキュリティ プラットフォームで す。Datadog の SaaS
プラットフォームは、インフラストラクチャ監視、 アプリケーションパ フォーマンス監視、ログ管理を統合および自動化して、お客様のテクノロジースタック全体を 一元的にリアルタイムで監視できるようにします(※公式サイトより引用) • React Native向けにRUM SDKを提供しており、画面遷移・エラー・クラッシュ・フローズンフ レームを自動収集してくれる • 収集したデータはダッシュボード上で可視化され、クラッシュ率や UX指標、パフォーマンス傾 向をチーム全体で共有・監視できる Datadogを導入することで、アプリのオブザーバビリティを向上させることができる
選定理由 • すでに社内のモニタリングはほぼDatadogが使⽤されている • すでに存在していたSentryを⽤いたモニタリング基盤を踏襲できる ◦ アラート ▪ 1時間あたりのCrash Free
Session Rateが98%を下回ったことをslack に通知 ▪ 24時間あたりのCrash Free Session Rateが99.3%を下回ったことを slackに通知 ▪ 起動時間が通常値を上回っています ▪ 1時間あたりに100回発生したエラーを通知 ▪ 新しいIssueが発生しました
Datadogの使⽤機能 • RUM ◦ ユーザー視点のリアルタイムデータ収集 (画面遷移、クラッシュ、UXエラー など) • Logs ◦
アプリ内部で出力されたシステムログやエラー情報の記録 • Dashboards ◦ RUM、Logsから得られた指標や傾向をグラフで可視化 • Monitors ◦ RUMやLogsのデータを使い、しきい値ベースで異常をアラート → RUM・Logsで収集したデータをDashboards‧Monitorsで可視化
Dashboards
Dashboardsの概要 ボード⼀覧 • クラッシュ • エラーログ • リフレッシュレート • フローズンフレーム
• CPU • メモリ • アプリ起動時間 • プロダクト情報 ※次から紹介するDashboardsは全てdevのものです
クラッシュ ボード一覧 • クラッシュフリーセッション率 • クラッシュログ一覧 • バージョン・OSごとのクラッシュ数
エラーログ ボード一覧 • スクリーンごとのエラーログ一覧 • Issues一覧 • エラーログ一覧 • エラー数推移
フローズンフレーム フローズンフレームとは 700ms 以上でレンダリングされるフレーム。ア プリケーション上でスタック、または無反応の ように⾒える。 ボード⼀覧 • フローズンフレーム発生回数 •
各OSごとのフローズンフレーム発生回数 • フローズンフレーム発生率 • フローズンフレームが発生している画面ラン キング • スクリーンごとのフローズンフレーム推移 • バージョンごとのフローズンフレーム発生す る
リフレッシュレート リフレッシュレートとは 画面が1秒間に何回描画されるかを示す値。 高いほ ど滑らか、低いとカクついた体験になる。 ボード一覧 • バージョンごとのリフレッシュレート • OSごとのリフレッシュレート
• 平均リフレッシュレート • リフレッシュレートが低い画面ランキング
CPU CPUとは アプリがどれだけ処理能力を使っているか の指 標。高すぎるとバッテリー消費や動作遅延につなが る。 ボード⼀覧 • 画⾯ごとのCPU使⽤量 •
バージョン‧OSごとのCPU使⽤量 • 画⾯ごとのCPU使⽤量
メモリ メモリとは アプリが使用している メモリ容量 。メモリの使⽤量が 多いと、メモリ不⾜によるクラッシュが発⽣する 可能性がある。 数値悪化の原因 大きな画像や動画の読み込み、 FlatListやScrollView
の非最適化によるリストのメモリリーク ボード⼀覧 • メモリ使⽤量 • 各OSごとのメモリ使⽤量 • 画⾯ごとのメモリ使⽤量推移
起動時間 ボード⼀覧 • アプリ起動時間 • バージョンごとのアプリ起動時間 • アプリ起動時間推移
プロダクト情報 • OSごとの割合 • 各OSの機種ランキング • バージョンごとのセッション数 • スクリーンごとの平均滞在時間 •
使⽤されている画⾯ランキング
Monitors
Monitors • 特定の条件でSlackやメールなどに通知することができる • パフォーマンスの閾値値やログベースの事象で通知を設定できる
モニター 実際に設定しているモニター一覧 • クラッシュを引き起こしたエラーが発生したら • 1時間あたりのCrash Free Session Rateが98%を下回ったら •
24時間あたりのCrash Free Session Rateが99.3%を下回ったら • 新しいIssueが発生したら • エラー数が急増したら • アプリ起動時間が長くなったら
今後
今後のモニタリング • AIとDatadogを用いた全自動アラート対応仕組み化 • 主要機能のモニタリング監視強化 • アラートのノイズ削減と精度向上 • フロント ↔
バックエンドのトレーシング統合 • SLOの策定 プロダクトの成⻑を⽀えるモニタリング基盤に
ご清聴ありがとうございました!