オブザーバビリティとは

最終更新日: 2026 年 5 月 5 日

現代のクラウド開発において、複雑さは唯一不変の要素です。システムはもはや単一のプログラムではなく、マイクロサービス、API、AI モデルが複雑に絡み合って構成されています。障害が発生した場合、単純な「オン / オフ」の失敗であることはほとんどありません。その代わりに、特定が困難なパフォーマンスの低下や断続的なエラーといった「グレーな障害」に直面することになります。

Cloud Assist の実用例

オブザーバビリティとは、外部出力(指標、トレース、ログ)に基づいてシステムの内部状態をどの程度把握できるかを示す尺度です。これは、次世代のデベロッパーやプラットフォーム ビルダーが本番環境を中断することなく迅速に作業を進められるようにする基本的な「セーフティ ネット」であり、好奇心から価値創造まで最短経路で進むことができます。

オブザーバビリティの仕組み: 「1 つのオブザーバビリティ」の基盤

Google Cloud のアプローチは、1 つのオブザーバビリティを基盤としています。これは、Cloud Logging、Cloud Monitoring、Cloud Trace を統合する、一貫性のある OSS フレンドリーな基盤です。この基盤により、テレメトリーの大規模な生成、収集、ルーティング、保存、使用を一括表示できます。

1. OpenTelemetry を使用したインストルメンテーション

インストルメンテーションとは、シグナルを出力するためにアプリにコードを追加するプロセスです。Google Cloud は、テレメトリー データの収集と転送のための業界標準である OpenTelemetry を全面的に採用しています。これらのライブラリはアプリケーション内に存在し、Google Cloud Observability スイートによってシームレスに利用されるシグナルを記録します。

2. 取り込みとストレージの統合

テレメトリー データ(指標、ログ、トレース)は、telemetry.googleapis.com API を介して一元化されたバックエンドに送信されます。この統合パイプラインは、あらゆる Google Cloud 環境からのデータを高性能なストレージと分析ツールにルーティングして拡充します。

  • Cloud Logging: ペタバイト規模のログデータを保存、検索、分析して、すべてのイベントのコンテキストを把握できます。
  • Cloud Monitoring: 指標に基づくカスタム ダッシュボードとアラートにより、パフォーマンスをリアルタイムで可視化します。
  • Cloud Trace: サービス境界を越えてリクエストを追跡することで、分散マイクロサービスにおけるレイテンシのボトルネックを特定します。

3. AI を活用した分析

Google Cloud コンソールは、単なるダッシュボードではなく、AI のチームメイトです。Gemini Cloud Assist は、Cloud Logging、Monitoring、Trace からのさまざまなシグナルを関連付けることで、「問題が発生した」という状況から「根本原因はここにある」という状況に数分で移行できるようにします。

オブザーバビリティとモニタリングの比較

「理由」を知る

モニタリング(「何を」)

オブザーバビリティ(「なぜ」)

「既知の未知」に対処します。つまり、予測される問題に対してアラートを作成します。

「未知の未知」(予期していなかった予測不可能なバグ)をマスターします。

カーディナリティの低いデータ(平均レイテンシなどの集計)に依存します。

カーディナリティの高いデータ(user_id や request_id などの特定の属性)で効果を発揮します。

モニタリング(「何を」)

オブザーバビリティ(「なぜ」)

「既知の未知」に対処します。つまり、予測される問題に対してアラートを作成します。

「未知の未知」(予期していなかった予測不可能なバグ)をマスターします。

カーディナリティの低いデータ(平均レイテンシなどの集計)に依存します。

カーディナリティの高いデータ(user_id や request_id などの特定の属性)で効果を発揮します。

Gemini Cloud Assist による AI を活用したトラブルシューティング

AI チームメイト: Gemini Cloud Assist は、クラウド オペレーターとデベロッパーの AI チームメイトとして機能し、パフォーマンスの制約をプロアクティブに特定して、根本原因の調査を自動化します。

AI チームメイト: Gemini Cloud Assist は、クラウド オペレーターとデベロッパーの AI チームメイトとして機能し、パフォーマンスの制約をプロアクティブに特定して、根本原因の調査を自動化します。

Gemini Cloud Assist は、基本的なパターン マッチングを超えた機能を提供します。Developer Connect 分析情報(DCI)を使用して、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)におけるパフォーマンスの変動と実際のイベントを関連付けます。

  • SDLC を考慮した RCA: 500 エラーの急増が特定のコードの commit やデプロイと完全に一致していることを Gemini が特定
  • ガイド付きの修復: 問題が特定されると、デプロイのロールバックからデータベース クエリの最適化まで、問題を修正するための実用的な手順を Gemini が提案
  • 自然言語による調査: 「us-east1 で購入手続きサービスが遅いのはなぜ?」のように Gemini に質問することで、リアルタイムのテレメトリーに基づいた調査結果の要約を生成

Gemini による AI を活用した調査を使用して、本番環境の症状から根本原因を数分で特定する手順は次のとおりです。

ステップ 1: SDLC コンテキストを接続する。

App Hub でアプリケーションを登録し、Developer Connect 分析情報(DCI)を有効にします。これにより、プラットフォームで以下を自動的に検出できます。

  1. ランタイム: App Hub アプリケーションに関連付けられた GKE ワークロードや GCE MIG など
  2. アーティファクト: コンテナ イメージなど、ランタイム内で実行される特定のアーティファクト
  3. ビルドの来歴: アーティファクトがどのように構築されたかを追跡する情報であり、Cloud Build がこの来歴データの第一の情報源となる

この自動検出プロセスは DCI の中核となる機能であり、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)グラフの構築に使用されます。このグラフは、トラブルシューティングや根本原因分析を強化するために Gemini Cloud Assist などのツールで活用されます。

ステップ 2: 調査を開始する。

パフォーマンスの低下やエラーの急増に気づいたら、コンソールで Gemini に自然言語で質問します。たとえば、「この「チェックアウト」サービスでレイテンシが発生している理由は?」などと Gemini に尋ねます。

ステップ 3: AI 主導の観測結果を分析する。

Gemini は自動的に調査を開始し、ログ、指標、構成を分析して「観測」を表面化します。これは、環境で実際に何が起こっているかを説明する、ランク付けされた分析情報です。

ステップ 4: 因果関係を確立する。

Gemini は DCI を使用して、パフォーマンスのシフトと特定のソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)イベント(最近のコード commit や特定のデプロイ バージョンなど)を関連付け、根本原因を特定します。

ステップ 5: 修正する。

Gemini は、デプロイのロールバックやデータベース クエリの最適化など、実用的な修復手順を提供するため、サービスの健全性を回復し、安全にイノベーションを実現できます。

アプリケーション中心のオブザーバビリティ

App Hub との統合により、Google Cloud はアプリケーション中心のビューを提供します。個々の GKE クラスタや Cloud Run サービスを検索する代わりに、関連するワークロードのテレメトリーが自動的にラベル付けされて集計されるため、ビジネス アプリケーション全体の健全性とパフォーマンスを一元的に確認できます。

中核となる柱: 指標、ログ、トレース

 「煙探知器」として活用します。しきい値を超えたときにアラートをトリガーするリアルタイムの数値です。

「ブラックボックス」として活用します。障害のコンテキストを提供する、特定のイベントの詳細なテキストベースのレコードです。

「GPS」として活用します。マイクロサービスにとって不可欠なトレースは、単一のリクエストが数十のサービス間を移動する過程を追跡し、ボトルネックを特定します。

チームにとっての主なメリット

開発速度の向上

高いオブザーバビリティはセーフティ ネットの役割を果たします。漏洩を即座に検出して修正できるという確信を持って、より頻繁にコードをリリースできるようになります。

MTTR(平均修復時間)の短縮

インシデントの「調査」フェーズを自動化することで、バグの検出に費やす時間を短縮できます。

信頼性と SLO

ユーザーにとって実際に重要な指標をモニタリングすることで、サービスレベル目標(SLO)を確実に達成できます。

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参考情報

オブザーバビリティの実装について詳しくは、以下の技術リソースをご覧ください。

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