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
OpenTelemetry実践 はじめの一歩
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
taxin
March 25, 2024
Technology
3.8k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
OpenTelemetry実践 はじめの一歩
taxin
March 25, 2024
More Decks by taxin
See All by taxin
Mackerelにおけるインシデント対応とポストモーテム - 現場での工夫と学び
taxin
0
220
監視SaaSの運用におけるObservability改善の歩み
taxin
4
6.5k
ポストモーテム読書会のすすめ
taxin
1
3.3k
カスタムダッシュボードの活用方法とMackerel開発チームでの実践例
taxin
0
2k
SREを「続けていく」あなたへ
taxin
1
420
Cloud runユーザーから見たk8s
taxin
0
1k
ローカルk8s環境のススメ / k8s-tools-for-local
taxin
0
1.4k
EKS 101
taxin
0
1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
多層防御と最⼩権限で実現する、安全なAIエージェント設計パターン
lycorptech_jp
PRO
1
260
アプリをもっと"iOSアプリっぽく"する小さな工夫 / Small Touches That Make Your App Feel More Like an iOS App
matsuji
1
480
[2026-09-11]SREは誰のもの?運用エンジニアが始める 「SRE領域への越境」とチームの進化の軌跡 〜Road to NEXT CRE
tosite
0
130
Sigmaで作る業務アプリ
kazushiro_honma
0
110
2026-09-10 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】dbt Core と Snowflake で実現する多層的なデータガバナンス / Multi-Layered Data Governance Powered by dbt Core and Snowflake
civitaspo
0
320
AIネイティブプロダクトで顧客価値を最大化するプロダクトエンジニアとFDEの協働
righttouch
PRO
0
230
AIとペアプロを始める。人とのペアプロをやめる。ペアプロの良さを改めて知る。もっと好きになった。 / Rediscovering Pair Programming
honyanya
1
340
module Synths; end
asonas
1
130
AI時代のAPI品質を支えるガードレール / API Guardrails for API quality in the AI era
yokawasa
1
210
家のリアーキテクト・リファクタリング
suguruooki
0
110
生成AIのテナント制御とシャドーMCP対策 | AIを"止めずに"、情報を守る
yukun
0
150
日経電子版を支えていく Kasane Design System/fec_fukuoka
nikkei_engineer_recruiting
0
700
Featured
See All Featured
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
340
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.9k
Paper Plane
katiecoart
PRO
3
53k
The browser strikes back
jonoalderson
0
1.7k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
290
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
690
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.8k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.8k
Transcript
OpenTelemetry実践 はじめの一歩 id:taxintt / @taxin_tt 2024/03/25 OpenTelemetry Casual Talk 1
自己紹介 • 西川 拓志 ◦ id: taxintt / @taxin_tt •
Mackerel開発チーム SRE 2
今日の話 • OpenTelemetry 入門 • 自社サービスでのOpenTelemetry実践について ◦ OpenTelemetry 導入の進め方 ◦
導入にあたっての考慮事項 3
4 1.OpenTelemetry 入門
OpenTelemetryとは? • テレメトリデータの計装・収集の標準化を 目的としたプロジェクト ◦ e.g.) Log, Trace, Metric •
特定のベンダーに依存しないAPI、SDK、 ツール群を提供している 5
6 🧐
OpenTelemetry “以前” の世界 • シンプルで少ないコンポーネントで構成 されたシステム • Known-unknowns ◦ 既知の
(もしくは予期できる) 問題に対して 監視を設定していた 7
世界の変化 • ビジネス要件の複雑化に比例して、システム / アプリケーションの複雑度が高まる • “Unknown”-unknowns ◦ 未知の (予期できない)
問題に向き合う必要がある 8
世界の変化 9 https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2013/observability-at-twitter
OpenTelemetry のコンセプト • make a system observable ◦ システムの内部状態を理解・把握する能力 =
Observability ◦ 「動いている / 動いていない」 ◦ 「何がどのように動いてるのか」 テレメトリを活用しObservabilityを高める 10
OpenTelemetry のコンセプト • “Unknown”-unknownsへの対応 ◦ システムの内部状態を表現するテレメトリデータを 生成すること= 計装 (Instrumentation) ◦
「どう動いている」がわかると未知の事象に対する 解像度があがる テレメトリを計装し内部状態を表現する 11
OpenTelemetry のコンセプト 12 https://opentelemetry.io/docs/what-is-opentelemetry/#what-is-observability
OpenTelemetry のコンセプト • vendor-neutral ◦ テレメトリごとに仕様が定義 ▪ ツールごとに異なるフォーマットのデータを突き合わせて... みたいなことを避けられる ◦
学習コストも抑えられる 共通フォーマットのテレメトリを扱う 13
14 「勘と経験」 から脱却する
OpenTelemetry のコンセプト 15 https://opentelemetry.io/community/mission/
16 2.自社サービスでの OpenTelemetry実践について
概要 • MackerelではOTel対応を進めています ◦ Mackerel = テレメトリ (Metric) の送信先の一つ •
社内検証(dogfooding)の一環でブックマーク チームのシステムにOTelを導入する ◦ ブックマークチームのSREと共同で実施 17
18 OpenTelemetry 導入の進め方
OpenTelemetry 導入の進め方 • 小さく実装のサイクルを回す ◦ 監視 ≠ Observability ▪ 「既存のアラート設定をただ移行する」では不十分
◦ 最小構成でOTelの登場人物や全体像を把握する ▪ 初手でテレメトリ送信のための仕組みを整備する ▪ その上で、計装やテレメトリ間の連携に 19
OpenTelemetry 導入の進め方 • 実際の進め方 ◦ 1. 事前準備 ▪ テレメトリの取得対象であるシステムの確認 ▪
テレメトリの取得方法を決める ▪ OpenTelemetry Collector / maprobeのデプロイ (ECS sidecar / stand-alone) ◦ 2. テレメトリデータ (Metric) の確認 ◦ 3. アラート・ダッシュボードの作成 20
21 https://opentelemetry.io/docs/
OpenTelemetry Collector • データの受信、加工、送信を行うproxy ◦ アプリケーションはCollectorにデータを送る = 送信先を意識せずに済む ◦ コンテナとしてデプロイもできるので、ECSなら
sidecar構成にできる 22
23
24 導入にあたっての考慮事項
導入にあたっての考慮事項 • とにかく小さく始める ◦ 小さく始めるための方法を調べる ▪ OpenTelemetry Collector (w/ ECS
sidecar) ▪ 自動計装 (Auto Instrumentation) ◦ 徐々にテレメトリでカバーする範囲を増やす ▪ Collectorで取得するMetricを増やす → receiverを調べる 25
自動計装 (Auto Instrumentation) • 自動計装用の Java-Agent を導入 ◦ アプリケーションを触らずに、response timeやDB
へのクエリ時間、 JVMの情報などを計装できた 26
receiver • テレメトリデータを 受信するためのコン ポーネント e.g.) OTLP receiver, awsecscontainermetr ics,
redis, mysql etc… 27
28 OpenTelemetry導入後の変化
導入後の変化 • 原因調査が低コストで解像度高くできる ◦ ラベルを利用した絞り込み、集計ができる ▪ e.g.) request path, zone
etc… ◦ 「どのリクエストがどう遅いか」のような粒度で見れる ▪ ALBのログをAthenaでクエリ叩かなくても良い ◦ 逆にラベルの数が多く、有用なラベルを見つけて絞る際 には苦労した 29
実践できていないこと • Traceなど他のテレメトリも計装する ◦ “connect metrics to other signals” •
OTel Collectorも自前でビルドしたい ◦ ref: OpenTelemetry Collector Antipatterns • OTel Collector自体の監視も考える必要がある 30
31 終わり (OTelの実践は続く)