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監視論
~監視の概念とMSPの生存戦略~
OpsJaws
自己紹介
▪ PN:九龍真乙
▪ Twitter: @qryuu
▪ SlideShre: https://www.slideshare.net/qryuu
▪ GitHub: https://github.com/qryuu
▪ クックパッド: https://cookpad.com/kitchen/4142562
▪ Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCcPidyLCfGp49pmF4Zb761Q
▪ 専門:Zabbix, テクニカルサポート, クラウドアーキテクト
2
注意
Qiitaにて公開してる監視論および監視論Ⅱをまとめた内容です。
3
セッションの目的
4
セッションの目的
▪ 監視ツール、監視SaaSなどITシステム監視に関する
ツールや仕組みについては多くのドキュメントがあります。
しかしそもそもITシステム監視そのものについてはあまり語ら
れる事がありません。
▪ このセッションでは特定の監視ツールや監視サービスについて
ではなく
ITシステム監視そのものの定義や意義、監視サービスのあるべ
き未来について考察します。
▪ さらにマイクロサービスやSREといった変化のなかでMSP事業者
やモニタリングエンジニアの生存戦略ついてかんがえます。
5
セッションの目的
▪ ITシステム監視とは何か
▪ 監視エンジニアの未来
▪ SREとアウトソーシングの関係
6
ITシステム監視とは
7
ITシステム監視とは
▪ プロセス監視
▪ 機器監視
▪ アプリケーション監視
▪ ログ監視
8
ITシステム監視とは
▪ システム監視の目的はシステムの安定稼働
▪ システム稼働効率の最適化
9
監視システムの4要素
10
監視システムの4要素
▪ 収集
▪ 判定
▪ 通知
▪ 分析
▪ 単一のソフトやサービスによって全てを実現する場合もあれば、
複数のソフトウェアやサービスを組み合わせて機能を満たす場
合もあります。
11
収集
▪ 対象システムやセンサー、ネットワーク機器等からデータを集
める。
▪ CPU使用率やメモリ使用率、ディスク情報やネットワーク負荷
ログ情報や環境データの収集を行う。
12
収集
▪ 標準的なプロトコルやAPIにより監視ツールなどにデータ提供を
行う対象システム
▪ 監視システム独自Agentによって対象システムからデータ収集を
行う
▪ 対象システム自身の状態確認コマンド、統計コマンドにより出
力される情報をスクリプトやAgent等により収集する場合もある。
13
判定
▪ 収集により集められたデータに対して、正常・障害/ノーマル・
アラートなどの判定を行う。
▪ 判定では、「イコール/ノットイコール」や「含む/含まない」、
「以上/以下(超過/未満)」
などにより、数値判定、文字列判定を行う。
▪ 2015年ごろから、近似計算による将来値予測を行いこの予測値
に対する判定を行うシステムも登場している。
▪ 複数の条件やAIの利用など判定の高度化も行われている
14
通知
▪ 通知先は人間とは限らない
▪ システムに通知する=自動復旧・自律制御
▪ 何のために通知するのか=通知するけど静観は意味が無い
▪ 通知した後のフローを意識して通知条件を設計する
▪ 通知を受けた人物が「決断」「操作」する必要がある場合に
通知する
15
分析
▪ ソース
– 収集されたデータ
– 判定の頻度
▪ 目的
– 現状把握
– 将来予測
▪ 効果
– ボトルネックの判断
– ボトルネックの移動予測
– コスト最適化
16
分析
▪ 分析は立案である
▪ 監視は終端ではなく先端
▪ 分析に必要な能力は勘ではなく知識
17
なぜ可視化するのか
18
なぜ可視化するのか
▪ 監視対象データは時系列データ
▪ 瞬間値ではなく、値の推移が意味を持つ
▪ 数値表を眺めるのではなくグラフ化することで変曲点が把握で
きる。
▪ ボトルネック分析やシステム負荷ではデータ同士の相関やス
ケール変更が重要
▪ データアナリストやデータサイエンティストに繋がる経験
19
MSPという業態
20
MSPという業態
▪ MSP(Managed Service Provider)
▪ MSP(Monitoring Service Provider)
▪ MSPは本来運用サービスを提供するものであるが、実体として
は監視サービスを提供し、サービス運用についてはエンドユー
ザの指示に従うような業態となっている。
21
MSPという業態
▪ AWSがMSPパートナープログラムとして、「Next Generation
MSP」としてパートナー要件を定義
▪ MSPに高度なナレッジ、システムの自動化、DevOpsの実現など
が求められた。
22
MSPという業態
▪ DevOps=開発・SIer機能
▪ ナレッジ提供=コンサルティング機能
▪ 24-365=カスタマーサポート機能
23
SREの役割
24
SREの役割
▪ SRE(Site Reliability Engineering)
▪ 運用のためのコードを書く
▪ 開発者が運用を行うという思想
▪ SREとはITサービス企業自身の役割でありMSPのようなアウト
ソーサーとして提供する事に向いたロールでは無い。
▪ 少なくとも業態や関係性を変える必要がある
25
監視の役割は開発ではない
26
監視エンジニアとしての価値
▪ SREが登場した当時DevOpsの文脈が強くOpsやSREも開発を行う
という総員コーダーのような雰囲気が強くなった。
▪ OpsやSREの本領はパフォーマンスの分析でありそこで求められ
る能力は統計やログ解析、アプリケーション解析である。
▪ 大規模SaaSではSREとソフトウェアデペロッパーは別のチーム
▪ SREやOpsに求められる役割は根拠となるデータを示し、設計
フェイズに対してフィードバックを行う事
27
知識と技術
28
知識と技術
論理 センス
知識 技術
学者 職人
コンピュータサイエンス プログラミング
29
知識と技術
▪ どちらが優れているではなく人類が進歩するために必要な両輪
▪ 天才的とされる人材は1人で両方のスキルを兼ね備える場合も
あるが、組織設計においては本来両方が補完関係にあるべき
30
設計と監視 Opsサンドイッチ
31
設計と監視 Opsサンドイッチ
32
設計と監視 Opsサンドイッチ
▪ インフラモニタリング
– →スレッドプログラミングの偏り・メモリリーク検知
▪ ミドルウェアモニタリング
– コネクションプーリング実装の不備検知
▪ アプリケーションパフォーマンスモニタリング
– 非効率な再帰呼び出し実装検知
– cache実装の不備検知
▪ 値から意味を読み取り設計へとフィードバックすることがこれ
からのMSP事業者やSREに求められる
33
MSPがこの先生きのこるためには
34
MSPがこの先生きのこるためには
▪ MSP事業者やSREは読影能力や設計能力を高める事が重要
である。
▪ 読影能力=分析
▪ 分析で必要となるのはコンピュータサイエンスの知識
35
MSPやSREを活かす開発体制
▪ 分析に基づくフィードバックを適切にソフトウェアの実装に反
映する開発体制が必要
▪ フィードバックを反映しその効果を確認するまでの期間は1週
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▪ ショートウォーターフォール、アジャイルモデル
36

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