モダンなオブザーバビリティは膨大な量のテレメトリを生成しますが、テレメトリだけではシステムの各部分がどのように関連しているかを説明できません。インシデントが発生した際、通常最も困難なのはアラートを見つけることではなく、サービス、インフラストラクチャ、依存関係全体で何が起きたかを理解することです。Observe by Snowflakeのオブザーバビリティコンテキストグラフは、生のテレメトリを相互にリンク可能なクエリ可能なデータセットに変換することで、そのギャップを埋めます。そのため、インシデントが発生した際、ユーザーは「何が」壊れたかだけでなく、「なぜ」壊れたかを追跡できます。
コンテキストグラフは、テレメトリを接続されたマップに整理するObserveのアーキテクチャレイヤーであり、ユーザーが個々のイベントを手動で掘り下げる代わりに、システム全体を迅速にナビゲートしてインサイトを得ることを可能にします。これにより、ユーザーは生データのつながりを視覚的に探索し、環境内で何が起きているかを確認できます。
Observe by Snowflakeの詳細と、テレメトリをインサイトに迅速に変換する方法をご確認ください。
コンテキストグラフの構成要素：データセット、リンク、相関タグ
オブザーバビリティコンテキストグラフは、すべてのオブザーバビリティデータの単一の宛先であるデータレイクハウスの上に構築されています。これら2つの相互作用は、Observeがチームの調査を迅速化する上で中心的な役割を果たします。
まず、生のテレメトリは、統合またはコレクターを通じて外部インフラストラクチャからテレメトリデータレイクハウスにルーティングされます。次に、Observeはこのデータをデータセットとして整理および形成し、直接的なリンクと共有の相関タグの両方を通じて接続します。
- データセット：Observeは、受信したテレメトリをKubernetesログ、Prometheusメトリクス、トレーススパンなどのデータセットに形成します。リソースデータセットは、1つのフィールドまたはフィールドの組み合わせを含むプライマリキーを使用して、Kubernetesポッドやコンテナ、ユーザー、製品、ショッピングカートなどの仮想または物理オブジェクトである個々のリソースを識別します。
- データセットを接続するリンク：プライマリキーと外部キーのリンクは、リソースIDに基づいてデータセットを接続します。たとえば、ポッドリソースは、それが実行されているノードにリンクできます。リネージは、データセット間の異なる関係、つまり別のデータセットを構築するためにどのデータセットが使用されたかを示します。これらの関係は、以下で簡単に説明するリンク、リネージ、およびフォーカスビューを通じて探索できます。
- データセット間でデータを接続する相関タグ：相関タグは、データセット全体で同じ概念を表す「cluster.name」や「service.name」などのフィールドにラベルを付けます。フィールドが相関タグを共有している場合、Observeは一致する値を使用して関連データを見つけることができます。多くのタグは、サポートされている規則に基づいて自動的に適用されます。これらの検索可能なタグは、ObserveのAIサイト信頼性エンジニア（AI SRE）が「apiserver」などの用語を適切なデータにマッピングするのにも役立ちます。
これらの接続が連携して、オブザーバビリティコンテキストグラフを形成します。データセットはその「ノード」であり、それらの間のリンクとリネージは「エッジ」です。相関タグは、共有された概念を通じてデータセット間をナビゲートするための補完的なレイヤーを追加します。リンク、リネージ、およびタグにより、それぞれを個別に調べるのではなく、接続されたデータセット全体を調査できるようになります。
AI SREはこれらの接続を使用して関連データを見つけ、チームが「何が」壊れたかだけでなく、「なぜ」壊れたかを調査するのを支援します。決済サービスが3時にダウンした理由。a.m.?最新の展開が下流の顧客に与えた影響。最新の機能を展開した後にノード数を増やす必要があるかどうか。オブザーバビリティコンテキストグラフは、これらの疑問を調査するためのコンテキストを提供し、チームが手動でイベントとリソースを関連付ける作業を軽減します。
オブザーバビリティコンテキストグラフでの接続の視覚的な探索方法
オブザーバビリティコンテキストグラフがAPIを通じて接続を回答に変換する仕組み
コンテキストグラフは、グラフを形成するのと同じ接続（データセット、リンク、相関タグ）をたどるAPIを通じてクエリ可能です。これらのAPIは、エージェントがサービスとリソースを特定し、関連データを見つけ、その結果を使用して調査を継続するのに役立ちます。
コンテキストグラフはエージェント的なサーフェスです。単なるユーザーインターフェイスではないため、グラフ内のAPIはエージェントフレンドリーである必要があります。これらは、不要なトークンを使用せずに、正確で関連性の高い回答を迅速に返すように設計されています。
リンク、リネージ、およびフォーカスビューを使用すると、これらの接続を手動で探索できますが、APIを使用すると、コードからグラフをたどったり、ObserveのAI SREに代行させたりすることができます。これにより、グラフがクエリ可能になります。
トラバーサルは、調査と同じようにグラフをたどります。用語（「payments」、「apiserver」）から開始し、「タグ値の検索」APIを使用して、サービスまたはリソースを識別する相関タグ値（データセット全体でその概念をリンクするのと同じタグ）に解決します。そこから、「データセットのリスト」および「メトリクスのリスト」APIを使用して、関連するデータセットとメトリクスを見つけることができます。相関タグは検索可能なメタデータであるため、環境に数千のタグがある場合でも機能します。
グラフはオブザーバビリティの専門知識も直接エンコードするため、一般的な調査では生のテレメトリを手動で再構築する必要はありません。「REDメトリクスを含むAPMサービスのリスト」APIを1回呼び出すだけで、サービスレート、エラー、および期間を返すことができ、「呼び出しグラフ」APIはサービス呼び出しの関係をマッピングします。各回答は、その背後にあるデータセット、メトリクス、およびタイムウィンドウを指し示すため、調査の次のステップは盲目的な検索ではなく、ターゲットを絞ったものになります。
Observe by Snowflakeの利用開始
オブザーバビリティコンテキストグラフの利点を得るには、まずインフラストラクチャデータをテレメトリデータレイクハウスに取り込む必要があります。データの収集にはObserve Agentを使用することをお勧めしますが、カスタム統合や既存のOpenTelemetryコレクターを使用することもできます。
接続されたテレメトリが調査の迅速化をどのようにサポートするかについては、Observe by Snowflakeをご覧ください。
