プロジェクトダイブ

モダンWebシステムにおけるオブザーバビリティ導入プロジェクトの評価：選定から運用まで、開発・運用負荷軽減とサービス品質向上への具体的な寄与

はじめに：プロジェクト単位で深く評価するオブザーバビリティの価値

現代のWebシステムは、マイクロサービスアーキテクチャやサーバーレスといった分散システムが主流となり、その複雑性は増す一方です。このような環境において、システムの健全性を把握し、問題発生時に迅速に対応するための「オブザーバビリティ（可観測性）」は、もはや不可欠な要素となっています。

本記事では、あるモダンなWebシステム開発プロジェクトにおけるオブザーバビリティ導入の取り組みを、単なる技術紹介に留まらず、プロジェクト単位での深い評価を行います。具体的には、技術選定の背景、具体的な導入プロセス、得られた成果、そして直面した課題やその克服策までを詳細に分析し、読者の皆様が自身のプロジェクトに応用できる実践的な知見を提供いたします。

プロジェクト概要とオブザーバビリティ強化の背景

今回取り上げるプロジェクトは、複数のマイクロサービスとイベント駆動型アーキテクチャで構成される、高トラフィックなECサイトのバックエンドシステムです。既存システムは、各サービスが個別にログを出力し、簡単なメトリクス収集は行われていましたが、以下のような課題に直面していました。

• 課題1：障害発生時の根本原因特定に時間がかかる
  • 複数のサービスを横断するリクエストの追跡が困難で、どこで問題が発生したのかを特定するまでに多大な時間を要していました。
• 課題2：システムの全体像が見えにくい
  • 各サービスの稼働状況やリソース使用率は確認できるものの、システム全体のパフォーマンスボトルネックやユーザー体験への影響を総合的に評価することが困難でした。
• 課題3：運用チームの精神的負荷が高い
  • アラートが多発する一方で、そのほとんどが「対応不要なもの」や「原因不明なもの」であり、運用チームの疲弊を招いていました。

これらの課題は、サービスの信頼性低下だけでなく、開発チームと運用チームの連携不足、そして長期的な開発速度の低下にも繋がるものでした。この状況を改善するため、「システムの挙動を内部から推論できる状態にする」ことを目指し、オブザーバビリティ強化プロジェクトが発足しました。

オブザーバビリティ技術選定の背景とプロセス

本プロジェクトにおける技術選定は、以下の要件に基づいて慎重に進められました。

1. 統一的な視点でのデータ収集: ログ、メトリクス、トレースの「三本柱」を統合的に扱えること。
2. スケーラビリティとコスト効率: 高トラフィック環境に対応でき、将来的なデータ量増加にも耐えうるスケーラビリティを持ちつつ、運用コストが抑えられること。
3. 既存システムとの親和性: 既存のマイクロサービス群（主にJava/Spring Boot, Python/FastAPI）との連携が容易であること。
4. 開発・運用チームの学習コスト: 導入後の運用・保守を考慮し、チームメンバーが習得しやすい技術スタックであること。

複数の選択肢を比較検討した結果、以下のOSSスタックが採用されました。

• ログ: Loki (PrometheusとGrafanaのスタックと親和性が高いため)
• メトリクス: Prometheus (業界標準であり、柔軟なクエリ機能が評価されたため)
• トレース: Jaeger (OpenTelemetryとの連携が容易であり、分散トレーシングの可視化能力が評価されたため)
• 可視化/アラート: Grafana (上記全てに対応し、豊富なダッシュボード機能を持つため)
• データ収集: OpenTelemetry (言語 agnosticな標準化されたデータ収集ライブラリとして、将来的な拡張性を考慮して採用)

特にOpenTelemetryの採用は、特定のベンダーやツールに依存せず、将来的なオブザーバビリティ基盤の柔軟な変更を可能にするという点で、プロジェクトの長期的な視点から高く評価されました。

プロジェクトでの具体的な適用と実装方法

オブザーバビリティ導入プロジェクトは、以下のフェーズで進行しました。

1. OpenTelemetryの導入とインストゥルメンテーションの標準化:

   • 各マイクロサービスに対して、OpenTelemetry SDKを導入し、トレース、メトリクス、ログの自動収集（Auto-instrumentation）と手動による詳細なコンテキスト追加（Manual-instrumentation）を推進しました。
   • 特にトレースについては、サービス間のリクエストパスを追跡できるよう、HTTPヘッダを介したコンテキスト伝播（W3C Trace Context）を徹底しました。
   • ログについても、トレースIDを自動付与することで、特定のトランザクションに関連するログを容易に検索できるよう設計しました。

2. PrometheusとLokiの導入、データ収集基盤の構築:

   • Kubernetes環境にPrometheusとLokiをデプロイし、各サービスからのメトリクスとログを収集する設定を行いました。
   • PrometheusのService Discovery機能を利用し、動的にデプロイされるサービスからのメトリクス収集を自動化しました。
   • Lokiについては、Promtailエージェントを各Podにサイドカーとしてデプロイし、標準出力されるログを効率的に収集する構成としました。

3. Grafanaによるダッシュボードとアラートの構築:

   • 開発チームと運用チームが連携し、各サービスの健全性、リソース使用率、アプリケーションエラー率、レスポンスタイムなどの重要指標を可視化するダッシュボードを設計・構築しました。
   • 特に、主要なビジネスロジックに関するメトリクス（例：カート追加数、注文成功率）も可視化し、ビジネスと技術の両面からシステムの健全性を監視できるよう工夫しました。
   • 閾値ベースのアラートに加え、Prometheus Alertmanagerと連携し、異常検知時に適切なチームへ通知が届くようルーティングルールを設定しました。

プロジェクトにおける成果と定量・定性的な評価

本プロジェクトの導入後、以下のような顕著な成果が得られました。

定量的な成果

• MTTR（平均復旧時間）の約40%削減:
  • 分散トレーシングにより、問題発生時のボトルネック特定が迅速化され、根本原因の特定時間が大幅に短縮されました。
• アラートのノイズ約60%削減:
  • 詳細なメトリクスとログ、そしてトレース情報に基づいた適切なアラートルール設定により、誤報や原因不明のアラートが激減しました。
• 障害対応工数の約30%削減:
  • 問題の早期発見と迅速な解決により、運用チームの障害対応にかかる時間と労力が削減されました。
• サービス可用性の向上:
  • より詳細な監視と早期検知により、ユーザーへの影響が及ぶ前に問題を解決できるケースが増え、サービス全体の可用性が向上しました。

定性的な成果

• 開発チームの心理的安全性向上:
  • デプロイ後の動作確認や機能リリース後の影響評価が客観的なデータに基づいて行えるようになり、開発チームは自信を持って変更をリリースできるようになりました。
• 運用チームの業務効率化と負荷軽減:
  • アラート対応の質が向上し、無駄な調査や対応が減ったことで、より戦略的な運用業務に注力できるようになりました。
• 問題解決能力の向上:
  • 開発者自身がGrafanaダッシュボードやJaegerトレースを使いこなし、自らのコードがシステム全体に与える影響を把握できるようになりました。これにより、トラブルシューティング能力だけでなく、設計段階での考慮点も改善されました。
• チーム間の連携強化:
  • 開発チームと運用チームが共通のオブザーバビリティ基盤を共有し、同じデータに基づいて議論できるようになったことで、コミュニケーションが円滑になり、連携が強化されました。

直面した課題・苦労と解決策

プロジェクト推進中には、いくつかの課題にも直面しました。

課題1：既存コードへのインストゥルメンテーション適用とその影響

• 苦労: 大規模な既存マイクロサービス群にOpenTelemetryのインストゥルメンテーションを適用する際、全ての箇所に適切なトレース情報を埋め込むのは骨の折れる作業でした。特に、手動でカスタムスパンを追加する際には、サービス固有のビジネスロジックを深く理解する必要がありました。また、インストゥルメンテーション自体がパフォーマンスに影響を与える可能性も懸念されました。
• 解決策:
  • 段階的導入: 全てのサービスに一度に適用するのではなく、特に重要なサービスや問題が頻発するサービスから優先的に導入を進めました。
  • 自動化と標準化: OpenTelemetryのAuto-instrumentation機能を最大限活用し、カスタムスパンの追加が必要な箇所は共通ライブラリとして提供し、開発者が容易に導入できるよう支援しました。パフォーマンス影響については、負荷テスト環境での綿密なベンチマークを実施し、許容範囲内であることを確認しました。

課題2：データ量の肥大化とストレージコストの問題

• 苦労: 全てのログ、メトリクス、トレースデータを無期限に保持することは、ストレージコストの増大に直結しました。特に、詳細なトレースデータは非常に大きなストレージを消費します。
• 解決策:
  • データ保持ポリシーの策定: ログ、メトリクス、トレースの種類に応じて、適切な保持期間を設定しました（例：リアルタイム分析用の高粒度データは短期間、過去トレンド分析用は長期間など）。
  • サンプリング戦略の導入: Jaegerのサンプリング機能を利用し、開発・テスト環境では高頻度でサンプリングし、本番環境ではエラー率や特定のリクエストパスに応じて動的にサンプリングレートを調整する戦略を採用しました。これにより、重要なトレースデータは確実に収集しつつ、不要なデータ量を削減できました。

課題3：チームメンバーのオブザーバビリティスキルギャップ

• 苦労: オブザーバビリティに関する知識やツールの操作スキルは、チームメンバー間でばらつきがありました。特に、PromQLやLogQLといったクエリ言語の習得には時間を要しました。
• 解決策:
  • 定期的な勉強会とワークショップの開催: 定期的に社内勉強会やハンズオン形式のワークショップを実施し、オブザーバビリティの概念、各ツールの使い方、ダッシュボードの作り方、効果的なアラート設定方法などを共有しました。
  • ドキュメント化とベストプラクティスの共有: 共通のダッシュボードテンプレートやアラートルール、トレースの埋め込み方に関するガイドラインを整備し、チーム内で共有することで、知識の平準化を図りました。

プロジェクト全体を通した技術の総括的評価

本プロジェクトにおけるオブザーバビリティ導入は、単に監視ツールを導入する以上の価値をもたらしました。これは、技術的な側面だけでなく、開発・運用文化、チーム間の協力体制、そしてビジネス価値への貢献という多角的な視点から評価されるべきものです。

Prometheus, Grafana, Loki, JaegerといったOSSスタックは、非常に強力な基盤を提供しましたが、その真価はOpenTelemetryによる標準化されたデータ収集と、チームがそのデータをどのように活用し、改善に繋げたかにあります。プロジェクトを通じて、チームは「問題が発生してから対応する」受動的な運用から、「事前にシステムの異常を検知し、能動的に改善する」SRE的な文化へとシフトすることができました。

初期投資としての工数や学習コストは決して小さくありませんでしたが、それによって得られたMTTRの改善、運用負荷の軽減、開発速度の向上、そして最終的なサービス品質の向上は、その投資を十分に上回るものでした。特に、ビジネス指標と連携した監視は、技術的な健全性だけでなく、ビジネスインパクトを可視化するという点で、経営層への貢献度も高まりました。

結論：オブザーバビリティは「投資」であり「文化」である

オブザーバビリティの導入は、一度やれば終わりというものではありません。システムの変化、ビジネス要件の変化に合わせて、常に最適化し続ける「継続的な取り組み」です。本プロジェクトは、オブザーバビリティが単なる「監視ツール」ではなく、システムの「診断能力」を高め、開発・運用チームの「生産性」と「心理的安全性」を向上させ、ひいてはビジネスの「成長」に寄与する重要な「投資」であるということを明確に示しました。

そして何よりも、オブザーバビリティはチーム全体の「文化」として根付くことで、その最大の価値を発揮します。データを共有し、共に課題を解決し、より良いシステムを構築していく。本記事が、皆様のプロジェクトにおけるオブザーバビリティ強化の一助となり、より深く、より実用的な知見を得るきっかけとなれば幸いです。