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  • Datadogがダークローンチ監視のベストプラクティスを公開

    Datadogは先頃、ダークローンチ(Dark Launch)に関するベストプラクティスを公開した。そのブログ記事には、ダークローンチと、まざまなメトリクスやダッシュボード、さらには監視のためのベストプラクティスが詳細に説明されている。

  • IT運用のための人工知能(AI) - その概要

    IT運用における人工知能(AIOps)の活用は、ディープラーニング、データストリーム処理、ドメイン知識に由来する高度な手法を組み合わせ、内外のソースから取得したインフラストラクチャデータを分析することによって、運用を自動化し、異常(通常と異なるシステム挙動)がサービス品質に影響を与える前に検出しようというものである。

  • AWSがLambda拡張機能の一般提供を発表

    先頃、AWSはLambda拡張の一般提供 (GA) を発表した。これにより、ユーザはLambda関数を、モニタリング、可観測性、セキュリティ、およびガバナンスなどの好みのツールと統合できる。GAリリースには、パフォーマンスの向上と一連のパートナの拡張が含まれている。

  • MicrosoftとElasticがパートナーとなり、AzureでElastic Stackを提供

    MicrosoftとElasticは最近、Elastic on Azureを発表した。これは、Azureでデータをリアルタイムで検索、分析、視覚化するために、マネージドのElastic、Logstash、Kibanaを提供するプレビューサービスである。

  • OpenTelemetryがPythonおよびSwift Tracing API/SDKを1.0に移行

    OpenTelemetryは、PythonおよびSwiftの分散トレースAPIとSDKのバージョン1.0をリリースした。どちらにも、OpenTelemetry APIサポート、SDK、一般的なテレメトリ形式へのエクスポーター、入門用資料が含まれている。Pythonリリースは安定版と考えられているが、Swiftリリースはまだベータ版である。

  • Logz.ioが、PrometheusとJaegerをホストし監視プラットフォームを拡張

    Logz.ioは先頃、インフラストラクチャ監視製品にPrometheus-as-a-Serviceを追加したことを発表した。このサービスには、Prometheusのメトリックコレクションが、Grafana、ELK、および最近追加されたJaegerを含むLogz.ioプラットフォームに組み込まれている。Logz.ioに含まれるデータ相関機能により、メトリック、トレース、およびログをすべて単一のプラットフォーム内で接続できる。

  • Logz.ioの調査により可観測性の大きな課題が明らかに

    Logz.ioが、DevOps業界の年次調査をリリースした。今回の重点は可観測性(observability)である。調査の結果から、DevOpsと可観測性に関するツールのスプロール(sprawl)が問題化していることと、アーキテクチャの複雑化が可観測性のソリューション���装において大きな課題となっていることが明らかになった。今後1年間で、分散トレースを中心とした可観測性への投資が増大するだろう、と同社では予測している。

  • OracleがCloud Native Servicesを拡張し、Kafka Streaming、API Gateway、ログサポートを追加

    先日のブログ記事で、Oracleは、同社Oracle cloud Native Servicesプラットフォームで3つの新サービスを限定的に公開すると発表した。Kafka Compatibility for Oracle Streaming、サーバレスコンポーネントやコンテナとの接続を管理するAPI Gateway、複数のリソースやアプリケーションのログ管理と分析をサポートするLoggingサービスがその内容だ。

  • Logz.ioがログデータ内のパターンを自動特定する機能をリリース

    logz.ioは、ログデータ内に繰り返し発生するパターンの識別を支援する新機能をリリースした。Log Patternsと命名されたこの新機能は、数百万のログメッセージをリアルタイムで自動的に分析することにより、ログのボリュームを削減すると同時に、潜在的な共通トレンドを明らかにするもので、同社がAIOpsというラベルの下で提供しているログの自動解釈およびフィルタリング機能の3番目のものになる。

  • Googleが新しいJavaロギングFrameworkをリリース

    Googleは、Floggerという新しいオープンソースのJavaロギングフレームワークのリリースを発表した。これは、既存のロギングフレームワークを改善しており、無効化されたログステートメントのコストを削減し、全体的な読みやすさを高め、拡張性を可能にしている。

  • 複雑な分散システムをテストする

    分散システムの複雑性はコードの中ではなく、サービスや機能の間にある。テストには問題の発見と価値提供のバランスという意味があるのだ – Sarah Wells氏はEuropean Testing Conferenceで、このように説明した。テスタはしばしば、システム動作の最大の理解者である。システムのどこが悪いのかについて優れた仮説を持ち、それを極めて短期間に検証することができるのは彼らなのだ。

  • Coinbaseにおけるメトリクスコレクションとログアグリゲーションの進化

    CoinbaseのソフトウェアエンジニアであるLuke Demi氏は、2018年半ばからCoinbaseで実施されてきたモニタリングとロギングの変更に関する記事を書いている。Coinbaseは、ログ分析とメトリクス視覚化という2つの目的を果たすセルフマネージドのElasticsearchクラスタから、メトリクスコレクション用のDatadogとログアグリゲーション用のAWSのマネージドElasticsearchへと移行した。

  • Grafanaが時系列メトリクスにログデータ相関を追加

    Grafanaチームは、メトリクスクエリやビジュアライゼーションといったGrafana機能と連携したロギングプラットフォーム、Lokiのαバージョンを発表した。Lokiは、新しいクライアントエージェントpromtailと、ログメタデータのインデックスとストレージのためのサーバーサイドコンポーネントを追加する。

  • Facebookがログストレージ用分散データストアのLogDeviceをオープンソースとして公開

    Facebookは、社内使用していた分散ログストレージプロジェクトのLogDeviceを、オープンソースとして公開した。レプリケーションを使用した書き込み機能、堅牢なログストレージ、障害回復機能を提供する。

  • 観測可能な分散システムを構築する

    今日のシステムはますます複雑化している。ネットワーク上に分散し、ダイナミックにスケーリングするマイクロサービスでは、さまざまな方法で障害が発生するため、その予測は必ずしも可能ではない。可観測性(observability)を重視することにより、それまでは考えたこともなかった、システムに対する疑問を持つことが可能になる。この目的に使用可能なツールとしては、メトリクス、トレース、構造化および相関化ログなどがある。

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