観測性：監視、メトリクス、PrometheusおよびGrafanaガイド
プロダクションシステム向けのメトリクス、ダッシュボード、アラート — Prometheus、Grafana、Kubernetes、およびAIワークロード。
観測性 は、生産システムにおいて必須です。
もし以下を運用している場合:
- Kubernetes クラスター
- AI モデル推論ワークロード
- GPU インフラ
- API およびマイクロサービス
- クラウドネイティブシステム
ログだけでは不十分です。
メトリクス、アラート、ダッシュボード、システムの可視性 が必要です。
このセクションでは、以下の観点から現代的な観測性アーキテクチャについて説明します:
- Prometheus モニタリング
- Grafana ダッシュボード
- メトリクス収集
- アラートシステム
- 生産環境でのモニタリングパターン
観測性とは?
観測性とは、システムの内部状態を外部からの出力によって理解する能力です。
現代のシステムでは、観測性は以下の要素で構成されます:
- メトリクス – 時系列データ
- ログ – 離散的なイベント記録
- トレース – 分散リクエストフロー
モニタリングは観測性の一部です。
モニタリングは「何かが間違っている」と教えてくれます。
観測性は「なぜ間違っているのか」を理解するのに役立ちます。
特に分散システムにおいて、この違いは重要です。
モニタリング vs 観測性
多くのチームがモニタリングと観測性を混同しています。
| モニタリング | 観測性 |
|---|---|
| 閾値を超えたときにアラート | 根本原因分析を可能にする |
| 事前に定義されたメトリクスに焦点 | 未知の障害モードに対応するように設計 |
| 反応的 | 診断的 |
Prometheus はモニタリングシステムです。
Grafana は可視化レイヤーです。
これらは多くの観測性スタックのバックボーンを形成しています。
Prometheus モニタリング
Prometheus はクラウドネイティブシステムにおけるメトリクス収集の事実上の標準です。
Prometheus が提供する機能:
- プルベースのメトリクス収集
- 時系列データの保存
- PromQL クエリ
- Alertmanager との統合
- Kubernetes 用のサービス発見
Kubernetes、マイクロサービス、AI ワークロードを運用している場合、Prometheus はおそらく既にスタックに含まれています。
ここから始めてください:
このガイドでは以下を説明します:
- Prometheus のアーキテクチャ
- Prometheus のインストール
- スクレイプターゲットの設定
- PromQL クエリの作成
- アラートルールの設定
- 生産環境での考慮点
Prometheus は簡単に始められますが、スケールで運用するには細心の注意が必要です。
Grafana ダッシュボード
Grafana は Prometheus および他のデータソースの可視化レイヤーです。
Grafana が提供する機能:
- リアルタイムダッシュボード
- アラートの可視化
- 複数データソースの統合
- チームレベルの観測性ビュー
開始方法:
Grafana は生のメトリクスを運用上の洞察に変換します。
ダッシュボードがないと、メトリクスは単なる数値に過ぎません。
Kubernetes における観測性
観測性のない Kubernetes は運用上の推測に過ぎません。
Prometheus は Kubernetes と以下の方法で深く統合しています:
- サービス発見
- ポッドレベルのメトリクス
- ノードエクスポート
- kube-state-metrics
Kubernetes における観測性のパターンには以下があります:
- リソース使用状況（CPU、メモリ、GPU）のモニタリング
- ポッド再起動のアラート
- デプロイの健康状態の追跡
- リクエスト遅延の測定
Prometheus + Grafana は、Kubernetes モニタリングスタックで最も一般的な組み合わせです。
AI および LLM インフラにおける観測性
このサイトは AI システムに重点を置いています。
観測性は以下の点において重要です:
- LLM 推論遅延のモニタリング
- トークンスループットの追跡
- GPU 使用率の測定
- モデル障害のアラート
- 埋め込みパイプラインのモニタリング
Prometheus は以下のメトリクスを公開できます:
- 秒あたりリクエスト数
- 遅延パーセンタイル（P50、P95、P99）
- GPU メモリ使用量
- キューの深さ
- エラーレート
AI システムにおいて観測性は単なるインフラではなく、モデルの信頼性そのものです。
メトリクス vs ログ vs トレース
メトリクスは以下に適しています:
- アラート
- パフォーマンストレンド
- キャパシティプランニング
ログは以下に適しています:
- イベントデバッグ
- エラーダイアグノシス
- オーディットトレース
トレースは以下に適しています:
- 分散リクエストの分析
- マイクロサービス遅延の分解
成熟した観測性アーキテクチャはすべての3つを組み合わせます。
Prometheus はメトリクスに焦点を当てています。
Grafana はメトリクスとログを可視化します。
将来的には以下も拡張される予定です:
- OpenTelemetry
- 分散トレース
- ログ集約システム
一般的なモニタリングの誤り
多くのチームがモニタリングを誤って実装しています。
一般的な誤りには以下があります:
- アラート閾値の調整がない
- アラートが多すぎる（アラート疲労）
- 重要なサービスにダッシュボードがない
- バックグラウンドジョブのモニタリングがない
- パーセンタイルの遅延を無視
- GPUワークロードのモニタリングがない
観測性は単に Prometheus のインストールではありません。
システム可視性戦略の設計です。
生産環境における観測性のベストプラクティス
生産システムを構築している場合:
- 平均ではなくパーセンタイルの遅延をモニタリング
- エラーレートとサチュレーションを追跡
- インフラストラクチャとアプリケーションメトリクスをモニタリング
- 行動可能なアラートを設定
- ダッシュボードを定期的に確認
- コスト関連のメトリクスをモニタリング
観測性はシステムと共に進化すべきです。
観測性が他のIT要素とどのように関係するか
観測性は以下の要素と密接に関係しています:
- Kubernetes オペレーション
- クラウドインフラ（AWS など）
- AI 推論システム
- パフォーマンスベンチマーク
- ハードウェア利用率
観測性はすべての生産システムの運用のバックボーンです。
最後の感想
Prometheus と Grafana は単なるツールではありません。
現代のインフラストラクチャの基礎的なコンポーネントです。
システムを測定できない限り、改善することはできません。
この観測性のセクションは、モニタリングのパターンが進化するにつれて、メトリクスから完全なシステムインスペクションへと拡張されていきます。
上記の Prometheus および Grafana のガイドを参照して、開始してください。
