インフラストラクチャ監視：最新のメトリクス収集システムを徹底解説

ハイパーコネクトされたデジタルファーストの世界において、ITインフラストラクチャのパフォーマンスと信頼性は、もはや単なる技術的な懸念事項ではなく、ビジネス上の不可欠な要件となっています。クラウドネイティブなアプリケーションからレガシーなオンプレミスサーバーまで、現代の企業を支える複雑なシステム群は絶え間ない監視を必要とします。ここで、インフラストラクチャ監視、特にメトリクス収集が、運用エクセレンスの基盤となります。これなくしては、盲目的に進むようなものです。

この包括的なガイドは、世界中のDevOpsエンジニア、サイトリライアビリティエンジニア（SRE）、システムアーキテクト、ITリーダーを対象としています。私たちはメトリクス収集システムの世界に深く踏み込み、基本的な概念から高度なアーキテクチャパターン、そしてベストプラクティスまでを掘り下げていきます。私たちの目標は、チームやインフラストラクチャがどこに位置していようとも、スケーラブルで信頼性が高く、実用的な洞察を提供する監視ソリューションを構築または選択するための知識を皆様に提供することです。

メトリクスが重要な理由：可観測性と信頼性の基盤

収集システムのメカニズムに入る前に、メトリクスがなぜそれほど重要なのかを理解することが不可欠です。可観測性（メトリクス、ログ、トレースの「3つの柱」でよく説明される）の文脈において、メトリクスは主要な定量的データソースです。これらは、システムの健全性とパフォーマンスを記述するために、時間の経過とともに取得される数値測定値です。

CPU使用率、メモリ使用量、ネットワーク遅延、または1秒あたりのHTTP 500エラー応答の数などを考えてみてください。これらはすべてメトリクスです。その力は効率性にあります。これらは高い圧縮性があり、処理が容易で、数学的に扱いやすいため、長期保存、トレンド分析、およびアラートに理想的です。

プロアクティブな問題検出

メトリクス収集の最も直接的な利点は、ユーザーに影響する障害にエスカレートする前に問題を検出できることです。主要なパフォーマンス指標（KPI）にインテリジェントなアラートを設定することで、リクエスト遅延の急増やディスクの満杯化などの異常な動作についてチームに通知され、重大な障害が発生する前に介入することができます。

情報に基づいたキャパシティプランニング

いつサービスをスケールする必要があるか、どのように判断しますか？当て推量はコストがかかり、リスクも伴います。メトリクスはデータに基づいた答えを提供します。リソース消費（CPU、RAM、ストレージ）とアプリケーション負荷の過去の傾向を分析することで、将来のニーズを正確に予測し、需要を処理するのに十分なキャパシティを、アイドル状態のリソースに過剰に費やすことなくプロビジョニングできます。

パフォーマンスの最適化

メトリクスはパフォーマンス向上の鍵です。アプリケーションが遅いですか？メトリクスはボトルネックを特定するのに役立ちます。アプリケーションレベルのメトリクス（例：トランザクション時間）とシステムレベルのメトリクス（例：I/O待機時間、ネットワーク飽和）を関連付けることで、非効率なコード、誤って設定されたサービス、またはリソース不足のハードウェアを特定できます。

ビジネスインテリジェンスとKPI

現代の監視は、技術的な健全性を超えています。メトリクスはビジネス成果と結びつけることができ、またそうあるべきです。`user_signups_total`や`revenue_per_transaction`のようなメトリクスを収集することで、エンジニアリングチームはシステムパフォーマンスが会社の最終損益に与える影響を直接示すことができます。この連携は、作業の優先順位付けとインフラ投資の正当化に役立ちます。

セキュリティと異常検出

システムメトリクスにおける異常なパターンは、しばしばセキュリティ侵害の最初の兆候となり得ます。突然、説明のつかない外部ネットワークトラフィックの急増、データベースサーバーのCPU使用率の急上昇、または異常な数のログイン失敗試行はすべて、堅牢なメトリクス収集システムが検出できる異常であり、セキュリティチームに早期警告を提供します。

現代のメトリクス収集システムの構造

メトリクス収集システムは単一のツールではなく、それぞれが特定の役割を持つ相互接続されたコンポーネントのパイプラインです。このアーキテクチャを理解することが、ニーズに合ったソリューションを設計するための鍵となります。

1. データソース（ターゲット）： これらは監視したいエンティティです。物理ハードウェアから一時的なクラウド関数まで、あらゆるものが対象となります。
2. 収集エージェント（コレクター）： データソース上またはデータソースと並行して動作し、メトリクスを収集するソフトウェアです。
3. トランスポート層（パイプライン）： エージェントからストレージバックエンドへメトリクスを移動するために使用されるネットワークプロトコルとデータ形式です。
4. 時系列データベース（ストレージ）： タイムスタンプ付きデータの保存とクエリに最適化された特殊なデータベースです。
5. クエリおよび分析エンジン： 保存されたメトリクスを検索、集計、分析するために使用される言語とシステムです。
6. 可視化およびアラート層： 生データをダッシュボードや通知に変換するユーザー向けコンポーネントです。

1. データソース（ターゲット）

価値のあるパフォーマンスデータを生成するあらゆるものが潜在的なターゲットとなります。これには以下が含まれます。

• 物理サーバーおよび仮想サーバー： CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワーク統計。
• コンテナとオーケストレーター： コンテナ（例：Docker）のリソース使用量、およびオーケストレーションプラットフォーム（例：Kubernetes APIサーバー、ノードステータス）の健全性。
• クラウドサービス： AWS（例：RDSデータベースメトリクス、S3バケットリクエスト）、Azure（例：VMステータス）、Google Cloud Platform（例：Pub/Subキュー深度）などのプロバイダーが提供するマネージドサービス。
• ネットワークデバイス： 帯域幅、パケット損失、遅延を報告するルーター、スイッチ、ファイアウォール。
• アプリケーション： アプリケーションコードに直接組み込まれた、ビジネス固有のカスタムメトリクス（例：アクティブユーザーセッション、ショッピングカート内のアイテム）。

2. 収集エージェント（コレクター）

エージェントは、データソースからメトリクスを収集する役割を担います。エージェントはさまざまな方法で動作します。

• エクスポーター/インテグレーション： データベースやメッセージキューなどのサードパーティシステムからメトリクスを抽出し、監視システムが理解できる形式で公開する、小型の専門プログラムです。Prometheus Exporterの広大なエコシステムがその代表例です。
• 組み込みライブラリ： 開発者がアプリケーションに含めるコードライブラリで、ソースコードから直接メトリクスを発行します。これは「インスツルメンテーション」として知られています。
• 汎用エージェント： Telegraf、Datadog Agent、OpenTelemetry Collectorのような多機能エージェントで、広範囲なシステムメトリクスを収集し、プラグインを介して他のソースからのデータを受け入れることができます。

3. 時系列データベース（ストレージ）

メトリクスは、時間順にインデックス付けされた一連のデータポイントである時系列データの一種です。通常のリレーショナルデータベースは、非常に高い書き込み量と、通常時間範囲にわたってデータを集計するクエリを伴う監視システムの独特なワークロード向けには設計されていません。時系列データベース（TSDB）は、このタスクのために専用に構築されており、以下の機能を提供します。

• 高いデータ取り込みレート： 毎秒数百万のデータポイントを処理可能。
• 効率的な圧縮： 反復的な時系列データのストレージフットプリントを削減するための高度なアルゴリズム。
• 高速な時間ベースのクエリ： 「過去24時間の平均CPU使用率は？」のようなクエリに最適化。
• データ保持ポリシー： ストレージコストを管理するための自動ダウンサンプリング（古いデータの粒度を減らす）および削除。

人気のあるオープンソースTSDBには、Prometheus、InfluxDB、VictoriaMetrics、M3DBなどがあります。

4. クエリおよび分析エンジン

生データはクエリ可能になるまで有用ではありません。各監視システムには、時系列分析用に設計された独自のクエリ言語があります。これらの言語を使用すると、データの選択、フィルタリング、集計、および数学的な操作を実行できます。例としては次のものがあります。

• PromQL (Prometheus Query Language)： Prometheusエコシステムの決定的な特徴である、強力で表現豊かな関数型クエリ言語。
• InfluxQLおよびFlux (InfluxDB)： InfluxDBはSQLライクな言語（InfluxQL）と、より強力なデータスクリプト言語（Flux）を提供します。
• SQLライクなバリアント： TimescaleDBのような一部の最新TSDBは、標準SQLの拡張機能を使用しています。

5. 可視化およびアラート層

最後のコンポーネントは、人間がインタラクトするものです。

• 可視化： クエリ結果をグラフ、ヒートマップ、ダッシュボードに変換するツールです。Grafanaは可視化のための事実上のオープンソース標準であり、ほとんどすべての主要なTSDBと統合されています。多くのシステムには独自の組み込みUI（例：InfluxDBのChronograf）もあります。
• アラート： 定期的にクエリを実行し、定義済みのルールと照合して結果を評価し、条件が満たされた場合に通知を送信するシステムです。PrometheusのAlertmanagerは強力な例で、メール、Slack、PagerDutyなどのサービスへのアラートの重複排除、グループ化、ルーティングを処理します。

メトリクス収集戦略の設計：プッシュ型 vs. プル型

最も基本的なアーキテクチャ上の決定の1つは、メトリクス収集に「プッシュ」モデルと「プル」モデルのどちらを使用するかです。それぞれに明確な利点があり、異なるユースケースに適しています。

プルモデル：シンプルさと制御

プルモデルでは、中央監視サーバーがデータの収集を開始する責任を負います。設定されたターゲット（例：アプリケーションインスタンス、エクスポーター）に定期的にアクセスし、HTTPエンドポイントから現在のメトリクス値を「スクレイピング」します。

仕組み： 1. ターゲットは特定のHTTPエンドポイント（例：`/metrics`）でメトリクスを公開します。 2. 中央監視サーバー（Prometheusなど）はこれらのターゲットのリストを持っています。 3. 設定された間隔（例：15秒ごと）で、サーバーは各ターゲットのエンドポイントにHTTP GETリクエストを送信します。 4. ターゲットは現在のメトリクスで応答し、サーバーはそれらを保存します。

利点：

• 一元化された構成： 中央サーバーの構成を見ることで、何を監視しているかを正確に把握できます。
• サービスディスカバリ： プルシステムはサービスディスカバリメカニズム（KubernetesやConsulなど）と美しく統合され、新しいターゲットが出現すると自動的に検出してスクレイピングします。
• ターゲットの健全性監視： ターゲットがダウンしている、またはスクレイプ要求への応答が遅い場合、監視システムはすぐにそれを認識します。`up`メトリクスは標準機能です。
• 簡素化されたセキュリティ： 監視サーバーがすべての接続を開始するため、ファイアウォールで保護された環境での管理が容易になる場合があります。

欠点：

• ネットワークアクセシビリティ： 監視サーバーはネットワーク経由ですべてのターゲットに到達できる必要があります。これは、複雑なマルチクラウド環境やNATを多用する環境では困難になることがあります。
• 一時的なワークロード： 次のスクレイプ間隔まで存在しない可能性のある非常に短命のジョブ（サーバーレス関数やバッチプロセスなど）を確実にスクレイピングすることは困難な場合があります。

主要なプレイヤー： Prometheusはプルベースシステムの最も顕著な例です。

プッシュモデル：柔軟性とスケーラビリティ

プッシュモデルでは、メトリクスを送信する責任は、監視対象システム上で実行されているエージェントにあります。これらのエージェントはローカルでメトリクスを収集し、定期的に中央のデータ取り込みエンドポイントに「プッシュ」します。

仕組み： 1. ターゲットシステム上のエージェントがメトリクスを収集します。 2. 設定された間隔で、エージェントはメトリクスをパッケージ化し、HTTP POSTまたはUDPパケットを介して監視サーバー上の既知のエンドポイントに送信します。 3. 中央サーバーはこのエンドポイントでリッスンし、データを受信して​​ストレージに書き込みます。

利点：

• ネットワークの柔軟性： エージェントは中央サーバーのエンドポイントへのアウトバウンドアクセスのみを必要とするため、制限の厳しいファイアウォールやNATの背後にあるシステムに最適です。
• 一時的およびサーバーレスに友好的： 短命のジョブに最適です。バッチジョブは終了直前に最終メトリクスをプッシュできます。サーバーレス関数は完了時にメトリクスをプッシュできます。
• 簡素化されたエージェントロジック： エージェントの役割はシンプルで、収集して送信するだけです。Webサーバーを実行する必要はありません。

欠点：

• 取り込みのボトルネック： 多数のエージェントが同時にデータをプッシュすると、中央の取り込みエンドポイントがボトルネックになる可能性があります。これは「サンダリングハード問題」として知られています。
• 構成の拡散： 構成はすべてのエージェント間で分散されるため、何を監視しているかを管理および監査することが難しくなります。
• ターゲットの健全性の不明瞭さ： エージェントがデータの送信を停止した場合、システムがダウンしているためか、それともエージェントが失敗したためか、区別がつきにくくなります。健全で静止しているシステムと死んだシステムを区別することがより困難になります。

主要なプレイヤー： InfluxDBスタック（エージェントとしてのTelegraf）、Datadog、およびオリジナルのStatsDモデルは、プッシュベースシステムの典型的な例です。

ハイブリッドアプローチ：両方の良いとこ取り

実際には、多くの組織がハイブリッドアプローチを採用しています。例えば、Prometheusのようなプルベースのシステムを主要なモニターとして使用しつつ、スクレイピングできない一部のバッチジョブに対応するためにPrometheus Pushgatewayのようなツールを使用する場合があります。Pushgatewayは仲介役として機能し、プッシュされたメトリクスを受け入れ、それをPrometheusがプルできるように公開します。

主要なメトリクス収集システムの世界的ツアー

監視の状況は広大です。ここでは、オープンソースの巨人からマネージドSaaSプラットフォームまで、最も影響力があり広く採用されているシステムをいくつか見ていきましょう。

オープンソースの強豪：Prometheusエコシステム

SoundCloudで開発され、現在はCloud Native Computing Foundation (CNCF) の卒業プロジェクトであるPrometheusは、Kubernetesおよびクラウドネイティブの世界における監視のデファクトスタンダードとなっています。プルベースモデルと強力なクエリ言語PromQLを中心に構築された完全なエコシステムです。

• 強み：
  • PromQL： 時系列分析のための驚くほど強力で表現豊かな言語。
  • サービスディスカバリ： Kubernetes、Consul、その他のプラットフォームとのネイティブ統合により、サービスの動的な監視が可能。
  • 広大なエクスポーターエコシステム： 膨大な数のコミュニティサポートされたエクスポーターライブラリにより、ほとんどすべてのソフトウェアまたはハードウェアを監視可能。
  • 効率的で信頼性： Prometheusは、他のすべてが機能不全に陥ったときでも稼働し続ける唯一のシステムとして設計されています。
• 考慮事項：
  • ローカルストレージモデル： 単一のPrometheusサーバーはデータをローカルディスクに保存します。長期保存、高可用性、および複数のクラスターにわたるグローバルビューを実現するには、Thanos、Cortex、またはVictoriaMetricsのようなプロジェクトで拡張する必要があります。

高性能スペシャリスト：InfluxDB (TICK) スタック

InfluxDBは、高性能なデータ取り込みと柔軟なデータモデルで知られる、専用の時系列データベースです。時系列データの収集、保存、グラフ化、アラートのためのオープンソースプラットフォームであるTICKスタックの一部としてよく使用されます。

• 主要コンポーネント：
  • Telegraf： プラグイン駆動型の汎用収集エージェント（プッシュベース）。
  • InfluxDB： 高性能なTSDB。
  • Chronograf： 可視化および管理のためのユーザーインターフェース。
  • Kapacitor： データ処理およびアラートエンジン。
• 強み：
  • パフォーマンス： 特にカーディナリティの高いデータに対して、優れた書き込みおよびクエリパフォーマンス。
  • 柔軟性： プッシュモデルと多機能なTelegrafエージェントにより、IoTやリアルタイム分析など、インフラストラクチャ以外の幅広いユースケースに適しています。
  • Flux言語： 新しいFluxクエリ言語は、複雑なデータ変換と分析のための強力な関数型言語です。
• 考慮事項：
  • クラスタリング： オープンソース版では、クラスタリングおよび高可用性機能は歴史的に商用エンタープライズ製品の一部でしたが、これは進化しています。

新たな標準：OpenTelemetry (OTel)

OpenTelemetryは、おそらく可観測性データ収集の未来と言えるでしょう。CNCFの別のプロジェクトとして、その目標はテレメトリデータ（メトリクス、ログ、トレース）の生成、収集、エクスポート方法を標準化することです。PrometheusやInfluxDBのようなバックエンドシステムではなく、インスツルメンテーションとデータ収集のためのベンダーニュートラルなAPI、SDK、ツールのセットです。

• 重要な理由：
  • ベンダーニュートラル： OpenTelemetryで一度コードをインスツルメントすれば、OpenTelemetry Collectorの構成を変更するだけで、任意の互換性のあるバックエンド（Prometheus、Datadog、Jaegerなど）にデータを送信できます。
  • 統合された収集： OpenTelemetry Collectorは、メトリクス、ログ、トレースを受信、処理、エクスポートできるため、すべての可観測性シグナルを管理するための単一のエージェントを提供します。
  • 将来性： OpenTelemetryを採用することで、ベンダーロックインを回避し、インスツルメンテーション戦略が業界標準に準拠していることを保証できます。

マネージドSaaSソリューション：Datadog、New Relic、Dynatrace

監視インフラストラクチャの管理をオフロードしたい組織にとって、Software-as-a-Service (SaaS) プラットフォームは魅力的な選択肢となります。これらのプラットフォームは、通常、メトリクス、ログ、APM (アプリケーションパフォーマンス監視) などを含む統合されたオールインワンソリューションを提供します。

• 利点：
  • 使いやすさ： 運用オーバーヘッドを最小限に抑えた迅速なセットアップ。ベンダーがスケーリング、信頼性、メンテナンスを処理します。
  • 統合されたエクスペリエンス： 単一のUIでメトリクスをログやアプリケーションのトレースとシームレスに相関付けます。
  • 高度な機能： AIを活用した異常検出や自動根本原因分析など、強力な機能が標準で含まれていることがよくあります。
  • エンタープライズサポート： 実装やトラブルシューティングを支援する専門のサポートチームが利用可能です。
• 欠点：
  • コスト： 特に大規模になると非常に高価になる可能性があります。価格設定は、ホスト数、データ量、またはカスタムメトリクスに基づいて行われることが多いです。
  • ベンダーロックイン： 独自のエージェントや機能に大きく依存している場合、SaaSプロバイダーからの移行はかなりの労力を伴う可能性があります。
  • 制御の少なさ： データパイプラインに対する制御が少なくなり、プラットフォームの機能やデータ形式によって制限される場合があります。

メトリクス収集と管理のためのグローバルなベストプラクティス

どのようなツールを選択するかにかかわらず、一連のベストプラクティスに従うことで、組織が成長しても監視システムがスケーラブルで管理しやすく、価値のあるものとして維持されます。

命名規則の標準化

特にグローバルチームにとって、一貫した命名規則は非常に重要です。これにより、メトリクスを簡単に見つけ、理解し、クエリできるようになります。Prometheusにインスパイアされた一般的な規則は次のとおりです。

subsystem_metric_unit_type

• subsystem： メトリクスが属するコンポーネント（例：`http`、`api`、`database`）。
• metric： 測定対象の説明（例：`requests`、`latency`）。
• unit： 測定の基本単位、複数形（例：`seconds`、`bytes`、`requests`）。
• type： メトリクスの種類。カウンターの場合、これはしばしば`_total`です（例：`http_requests_total`）。

例： `api_http_requests_total`は明確で曖昧ではありません。

カーディナリティを慎重に扱う

カーディナリティとは、メトリクス名とそのラベルのセット（キーと値のペア）によって生成される一意の時系列の数を指します。例えば、`http_requests_total{method=\"GET\", path=\"/api/users\", status=\"200\"}`というメトリクスは1つの時系列を表します。

高カーディナリティ（ユーザーID、コンテナID、リクエストタイムスタンプなど、多くの可能な値を持つラベルによって引き起こされる）は、ほとんどのTSDBにおけるパフォーマンスとコストの問題の主な原因です。これにより、ストレージ、メモリ、CPUの要件が劇的に増加します。

ベストプラクティス： ラベルは慎重に使用してください。集計に役立つ低から中程度のカーディナリティのディメンション（例：エンドポイント、ステータスコード、リージョン）に使用します。ユーザーIDやセッションIDのような無制限の値は、メトリクスラベルとして決して使用しないでください。

明確なデータ保持ポリシーを定義する

高解像度データを永久に保存することは、非常に高価です。階層的なデータ保持戦略が不可欠です。

• 生の高解像度データ： 詳細なリアルタイムトラブルシューティングのために、短期間（例：7〜30日）保持します。
• ダウンサンプリングされた中解像度データ： 生データを5分または1時間間隔で集計し、トレンド分析のために長期間（例：90〜180日）保持します。
• 集計された低解像度データ： 長期的なキャパシティプランニングのために、高度に集計されたデータ（例：日次サマリー）を1年以上保持します。

「監視アズコード」を実装する

ダッシュボード、アラート、収集エージェントの設定といった監視構成は、アプリケーションのインフラストラクチャの重要な部分です。そのように扱うべきです。これらの構成をバージョン管理システム（Gitなど）に保存し、インフラストラクチャ・アズ・コードツール（Terraform、Ansibleなど）または専門のオペレーター（Kubernetes用Prometheus Operatorなど）を使用して管理します。

このアプローチは、バージョン管理、ピアレビュー、自動化された再現可能なデプロイメントを提供し、複数のチームや環境にわたって大規模な監視を管理するために不可欠です。

実用的なアラートに焦点を当てる

アラートの目的は、すべての問題を通知することではなく、人間の介入が必要な問題を通知することです。絶え間ない価値の低いアラートは「アラート疲労」につながり、チームは重要な通知を含め、通知を無視し始めるようになります。

ベストプラクティス： 原因ではなく症状に基づいてアラートを設定します。症状とは、ユーザーが直面する問題（例：「ウェブサイトが遅い」、「ユーザーがエラーを見ている」）です。原因とは、根底にある問題（例：「CPU使用率が90%である」）です。高いCPU使用率は、高い遅延やエラーにつながる場合を除き、問題ではありません。サービスレベル目標（SLO）に基づいてアラートを設定することで、ユーザーとビジネスにとって本当に重要なことに焦点を当てることができます。

メトリクスの未来：監視を超えて真の可観測性へ

メトリクス収集はもはや、CPUやメモリのダッシュボードを作成するだけの話ではありません。それは、より広範な実践である可観測性の定量的基盤です。最も強力な洞察は、メトリクスと詳細なログ、分散トレースを相関させることで、「何が間違っているのか」だけでなく「なぜ間違っているのか」を理解することから生まれます。

インフラストラクチャ監視戦略を構築または改善する際には、以下の重要なポイントを覚えておいてください。

• メトリクスは基盤である： システムの健全性と経時的なトレンドを理解する最も効率的な方法です。
• アーキテクチャは重要： 特定のユースケースとネットワークトポロジに合わせて、適切な収集モデル（プッシュ、プル、またはハイブリッド）を選択してください。
• すべてを標準化する： 命名規則から構成管理まで、標準化がスケーラビリティと明確さの鍵です。
• ツールを超えて見る： 最終的な目標はデータを収集することではなく、システムの信頼性、パフォーマンス、ビジネス成果を向上させる実用的な洞察を得ることです。

堅牢なインフラストラクチャ監視への旅は継続的なものです。健全なアーキテクチャ原則とグローバルなベストプラクティスに基づいて構築された強固なメトリクス収集システムから始めることで、よりレジリエントで高性能、そして可観測性の高い未来のための基礎を築くことになります。