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  • Appleが提供するSwiftのUnified Logging Systemの概要

    最近の一連の記事で、iOSだけに依らない開発者のMajid Jabrayilov氏は、ロギングの重要性に焦点を当ててきた。デバッガーで見つけるのが困難なバグの分析を可能にし、アプリを介してユーザの行動をよりよく理解するためである。

  • Google Cloud Pythonロギングライブラリのリリースにより、サーバーレスのサポートが改善

    Googleは、Google Cloud Pythonログライブラリのバージョン3.0.0を発表した。このリリースでは、Cloud RunとCloud Functionsのサポート強化、文字列JSONペイロードのサポート、メタデータ添付の自動化など、多くの新機能が導入されている。

  • ElasticがElastic StackおよびElastic Cloud用のTerraformプロバイダをリリース

    Elasticは、Elastic Stackを設定するためのTerraformプロバイダを公式にリリースした。このプロバイダにより、ElasticSearch、Kibana、Fleet、その他のElastic Stackコンポーネントの設定が可能になる。今回の発表は、つい先日のElastic Cloud Terraformプロバイダのリリースに続くものだ。

  • AWSがCloudTrailログ用のフルマネージドデータレイクをリリース

    AWSはCloudTrail Lakeのリリースを発表した。CloudTrailログを保存および分析するフルマネージドデータレイクである。CloudTrail Lakeは、リージョンとアカウント間でログを集約できる。レイクでは、SQL構文を使ってログを照会できる。

  • AIを有効にしたトラブルシューティングにより、リカバリ時間を短縮

    異常検出の機械学習アルゴリズムは、一般化された ML モデルをトレーニングし、隠れたパターンを検出して疑わしい動作を特定するために適用し、日常業務の中でDevOpsを支援する。IT運用 (AIOP) に適用される機械学習は、企業の研究環境からプロダクション環境に移行し始めている。

  • RookoutがLive Loggerを発表し、ログレベルが動的に変更可能に

    Live Debuggerを開発したRookout社は、本番環境のログに隠された豊富な情報にアクセスしやすくすることを目的としてLive Loggerを発表した。アプリケーションのログレベル、ログパイプライン、ログスループットの追跡、テキストおよびコンテキストベースのフィルタリングを動的に切り替えることで、この実現を目指している。

  • 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��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実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。

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