Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
実践オブザーバビリティ
Search
Satoru Takeuchi
PRO
March 11, 2022
Technology
2
1.1k
実践オブザーバビリティ
Observability Conference 2022の発表スライドです
https://event.cloudnativedays.jp/o11y2022/talks/1357
Satoru Takeuchi
PRO
March 11, 2022
Tweet
Share
More Decks by Satoru Takeuchi
See All by Satoru Takeuchi
eBPF
sat
PRO
1
97
waruiBPF
sat
PRO
0
94
eBPFとwaruiBPF
sat
PRO
4
3k
Pythonのコードの気になる行でスタックトレースを出す
sat
PRO
0
89
ソースコードを読むときの思考プロセスの例 ~markdownのレンダリング方法を知りたかった2 markdownパッケージ~
sat
PRO
0
180
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
330
ソースを読む時の思考プロセスの例-MkDocs
sat
PRO
1
410
ソースを読むプロセスの例
sat
PRO
22
18k
メモリマップトファイル
sat
PRO
1
170
Other Decks in Technology
See All in Technology
日本Rubyの会: これまでとこれから
snoozer05
PRO
6
240
LayerX QA Night#1
koyaman2
0
260
Snowflake導入から1年、LayerXのデータ活用の現在 / One Year into Snowflake: How LayerX Uses Data Today
civitaspo
0
2.4k
100以上の新規コネクタ提供を可能にしたアーキテクチャ
ooyukioo
0
260
フィッシュボウルのやり方 / How to do a fishbowl
pauli
2
390
AWS運用を効率化する!AWS Organizationsを軸にした一元管理の実践/nikkei-tech-talk-202512
nikkei_engineer_recruiting
0
170
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
9.9k
20251219 OpenIDファウンデーション・ジャパン紹介 / OpenID Foundation Japan Intro
oidfj
0
500
TED_modeki_共創ラボ_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
150
ソフトウェアエンジニアとAIエンジニアの役割分担についてのある事例
kworkdev
PRO
0
260
[2025-12-12]あの日僕が見た胡蝶の夢 〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜
tosite
0
180
ESXi のAIOps だ!2025冬
unnowataru
0
370
Featured
See All Featured
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
250
A Soul's Torment
seathinner
1
2k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.2k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
170
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
0
110
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.3k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
0
190
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.4k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
9.1k
Transcript
実践オブザーバビリティ プロダクショングレード監視/ログ基盤とその実用例 Mar. 11th, 2022 サイボウズ ストレージチーム sat 1
もくじ 2 ▌前提知識 ▌サイボウズの監視/ログ基盤 ▌工夫点と課題 ▌実用例
もくじ 3 ▌前提知識 ▌サイボウズの監視/ログ基盤 ▌工夫点と課題 ▌実用例
オブザーバビリティとは ▌システムが外部提供する情報から内部状態を観測できること ▌オブザーバビリティが高いシステムの例 ⚫サービスを提供できているかを観測できる ⚫サービスのレスポンス時間を観測できる ⚫ストレージの容量が足りているかを観測できる 4
システムが外部提供する情報 ▌メトリクス: システムの状態を定量化したもの ⚫例: リクエストが一秒あたりに完了した数 ▌ログ: システムに起きたことを記録したもの ⚫例: “<時刻> request
completed in 0.3 secs”のような文字列 5
オブザーバビリティを高める手段 ▌メトリクス/ログの集約 ▌集約したメトリクスの監視(モニタリング) ▌監視によって検出した異常を通知(アラート) ▌メトリクス/ログの分析、可視化 6
もくじ 7 ▌前提知識 ▌サイボウズの監視/ログ基盤 ▌工夫点と課題 ▌実用例
サイボウズで開発中のインフラ ▌オンプレのKubernetes(K8s)クラスタ ▌マルチテナント ⚫ 1つのK8sクラスタにあらゆるアプリ(Pod)が同居 8 …
監視/ログ基盤に採用したソフトウェア ▌監視基盤 ⚫VictoriaMetrics: メトリクスの集約、監視 ⚫Alertmanager: 通知 ▌ログ基盤 ⚫Loki: ログの集約 ▌可視化、分析
⚫Grafana: ダッシュボード、VictoriaMetricsとLokiへのクエリ発行 9
インフラ構成図 10 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク アプリ Loki VictoriaMetrics
VictoriaMetrics Grafana AlertManager AlertManager K8sクラスタ データ保存
メトリクス/ログの集約、監視 11 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク アプリ Loki VictoriaMetrics
VictoriaMetrics Grafana ログ集約 メトリクス集約、監視 メトリクス集約、監視 AlertManager AlertManager K8sクラスタ データ保存
有事の際は管理者に通知 12 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク アプリ Loki VictoriaMetrics
VictoriaMetrics Grafana 通知 通知 AlertManager AlertManager K8sクラスタ データ保存 やるぞ!
状況確認 13 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク アプリ Loki VictoriaMetrics
VictoriaMetrics Grafana ダッシュボードを見る AlertManager AlertManager K8sクラスタ データ保存
トラブルシューティング 14 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク アプリ Loki VictoriaMetrics
VictoriaMetrics Grafana クエリ発行&結果を分析 クエリ発行 クエリ発行 クエリ発行 AlertManager AlertManager K8sクラスタ データ保存
その他Grafanaへのアクセス契機 ▌定期的なダッシュボード確認 ⚫前回確認時以降、変わったところがないか ⚫「何が正常か」を知るのに役立つ ▌インフラユーザからの連絡 ⚫できればなくしたい ⚫問題解決後に、自動検出できるよう改善を検討 15
ダッシュボードの例(Cephクラスタ) 16
Cephクラスタの容量とIOPS 17
成果は全てOSSとして公開 ▌監視基盤 ⚫https://github.com/cybozu-go/neco-apps/tree/main/monitoring ▌ログ基盤 ⚫https://github.com/cybozu-go/neco-apps/tree/main/logging 18
もくじ 19 ▌前提知識 ▌サイボウズの監視/ログ基盤 ▌工夫点と課題 ▌実用例
工夫点: VictoriaMetricの採用 ▌Prometheus互換 ⚫様々な外部ツールが対応 ▌組み込み機能によってHA構成可能 ⚫構成がシンプルにできる ▌データストアが長期保存向け 20
工夫点: 2つの監視基盤 ▌Cephクラスタの障害発生時にCephの情報を得られる 21 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク VictoriaMetrics
VictoriaMetrics アプリ メトリクス集約、監視 メトリクス集約、監視 障害発生! × データ保存 〇 データ保存
工夫点: 通知の分類 ▌通知を2種類に分け、通知先を変更 ▌効果 ⚫頻繁な通知によるメンバの疲弊を回避 ⚫非critical通知は調査開始後に見られる 22 VictoriaMetrics Criticalな通知 Slack
Critical チャネル Warning チャネル 非Criticalな通知 やるぞ!
課題: LokiがCephに依存している ▌Cephクラスタの障害発生時にlokiにアクセスできない ▌Cephクラスタ専用のLokiを導入予定 23 Cephクラスタ HDD node HDD ディスク
Loki アプリ ログ集約、監視 障害発生! × データ保存
通知が不親切 ▌通知受信後にどうすればいいかわからない ⚫チームメンバーの暗黙知に頼っている ▌対策案: 通知にnext actionを書く 24 VictoriaMetrics ストレージ残量が20%を下回りました だから何?
通知 VictoriaMetrics ストレージ残量が20%を下回ったので マニュアルのX.Y節通り対処してください やるぞ! 通知
もくじ 25 ▌前提知識 ▌サイボウズの監視/ログ基盤 ▌工夫点と課題 ▌実用例
事例: オブジェクトストレージのアクセス障害 ▌前提 ⚫CephはRGWというオブジェクトストレージを提供 ▌問題 ⚫RGWにアクセスできなくなった ▌検出方法 ⚫RGW podの異常終了を示す通知が定期的に発生 26
ダッシュボードの確認 ▌アラート発生時からオブジェクト数が増えていない 27 オブジェクト数→ 時間→ オブジェクト数→ 時間→ 正常時 問題発生時
原因の候補 ▌RGW Pod自らが終了 ⚫何らかのエラーによって異常終了 ▌外部からの強制終了 ⚫例: K8sのprobeへの無応答が続くとシグナルによって強制終了 28
切り分け ▌RGW Pod強制終了時のログを見れば何かわかるはず ⚫RGW Podが自ら終了: エラーログが残る ⚫外部から強制終了: シグナル受信ログが残る ▌幸運: Loki上の直近のログだけは見られる
⚫LokiのストレージはCeph上に保存 ⚫古いログはRGWに保存 ⚫直近のデータはブロックデバイスに保存 29
RGW podのログを確認 30
ログを表示する期間 31
Lokiに発行するクエリ(LogQL) 32
全RGW Podのログをまとめて表示 33
どのPodのログかをどうやって特定? 34 ログの各行をクリックすると…
行をクリックすると詳細情報が出る 35
出力するログを絞っていく ▌旧 ▌新 ▌出力期間も絞る 36
分析結果 ▌各RGW podは以下ログの出力&終了を繰り返していた NOTICE: resharding operation on bucket index detected,
blocking … received signal: Terminated from Kernel …) UID: 0 … NOTICE: resharding operation on bucket index detected, blocking … received signal: Terminated from Kernel …) UID: 0 … 37 “resharding”という処理が怪しそう シグナルによって終了
仮説 ▌Probe失敗によって強制終了させられていた ▌ログに残っていたreshardingという処理が怪しい ▌次のようなことを繰り返していたのでは? 1. resharding処理中はRGW podのprobeが失敗 2. Probeの失敗を繰り返したのでK8sが異常終了させる 3.
resharding処理が最初からやり直しに 38
その後の流れ ▌仮説は正しかった ⚫K8sのlivenessProbeが失敗し続けていた ▌詳細は別スライドを参照 ⚫ https://speakerdeck.com/sat/kubernetesshi-jian-toraburusiyuteingu 39
振り返り: よかったこと ▌監視と通知によって問題を早期検出できた ⚫無ければユーザからのクレームまで気づけなかった可能性も ▌ダッシュボードにより問題の概要が一目でわかった ▌メトリクスとログからトラシューの仮説が立てられた ⚫仮説の検証にも役立った 40
振り返り: 改善すべきこと ▌Cephクラスタ専用のLokiが欲しい ▌今回は偶然に助けられた ⚫直近のログにアクセスできなければ調査はさらに難航した ▌次はこうはいかないかもしれない 41
これまでの経験を踏まえたTIPS ▌オブザーバビリティ向上の肝は改善の繰り返し ⚫まずは単純な監視/ログ基盤を作る ⚫使い込んで、不備があれば改善 ▌定期的なダッシュボードのチェック重要 ⚫「何が正常か」が肌感覚でわかる ▌一度監視/ログ基盤を導入したら無い状態が想像できなくなる ⚫問題検知/トラシュー速度が全く違う ⚫可用性向上に投資を惜しまないほうがいい 42
おわり 43