マルチクラウド環境における可観測性へのアプローチ

by NetBrain 2026 年 4 月 2 日

マルチクラウド環境を利用することで、ワークロードを複数のネットワークやシステムにまたがって実行できるようになり、柔軟性と回復力が向上します。しかし、これらのレイヤーが増えることで、運用上の複雑さが増します。

テレメトリデータが複数のソースから収集される場合、断片化されたデータが生成され、チームがそこから有意義な洞察を得ることが困難になります。このような断片化により、エンジニアは貴重な時間をデータの統合作業に費やし、意思決定に時間を割けない一方、経営陣は予測可能なサービス提供を期待し続けることになります。

マルチクラウドの可観測性は、アプリケーション全体にわたるシステム動作を捉えます。これにより、チームは関係性を理解し、コンポーネント間の影響を追跡し、自信を持って意思決定を行うことができます。可観測性が効果的に機能すれば、環境全体で一貫したパフォーマンスを実現できます。

マルチクラウド環境における可観測性へのアプローチ方法を探る。

マルチクラウド可観測性とは？

マルチクラウド可観測性とは、複数のクラウドプラットフォームに展開されたアプリケーションとインフラストラクチャ全体にわたって、統一された可視性と運用上の理解を得るための実践です。これは、テレメトリを次のように統合します。

• メトリック リソースやサービスのパフォーマンスを説明し、トレンドに関する洞察を提供する。
• ログ システム動作の背景情報を提供する、イベントの詳細な記録を取得する。
• 形跡 リクエストがサービス間を移動する様子を追跡し、依存関係と実行パスを明らかにする。

マルチクラウド環境において可観測性が重要な理由

可観測性によって、アプリケーションとネットワークがリアルタイムでどのように相互作用するかについてチーム間で共通理解が得られるため、複雑な運用における明確性が向上します。

1. 可視性を統一する

マルチクラウド環境では、アプリケーションとサービスは複数のクラウドプロバイダーとインフラストラクチャ層にまたがり、それぞれが独自の運用シグナルを生成します。可観測性はこれらのシグナルを統合し、システムの動作状況を反映した一貫性のあるビューを提供します。チームは、クラウドやドメインを横断してテレメトリを相関させることで、サービスの健全性と動作を一貫して把握できます。

共通の認識を持つことで、チームは同じ業務上の現実に基づいて連携を取ることができる。関係者が同じデータを参照することで、議論は症状の解釈から結果の解決へと移行する。

2. 事前の問題検出機能を提供する

可観測性は、プロアクティブな運用も支援します。テレメトリを継続的に分析することで、ユーザーに影響を与える前に、新たなパターンや行動の変化を把握できます。傾向や逸脱を早期に把握することで、チームはリソースの微調整、構成の変更、アーキテクチャの改良などを先見性をもって行うことができます。

このアプローチにより、可視性が運用上の優位性へと転換されます。チームは受動的ではなく意図的に行動することで、一貫したパフォーマンスを維持し、システムの回復力を向上させます。

3.根本原因分析を効率化する

事前検出は、根本原因分析へと自然につながります。過去のデータとリアルタイムのテレメトリを関連付けることで、チームは異常の原因を、構成変更やネットワーク経路など、あらゆる側面から特定できます。異常が発生した理由を理解することで、システム動作への理解が深まり、運用手順が強化されます。

解決された問題ごとに学習ループが生まれ、システムの予測可能性が高まり、チームの効率性が向上する。

4. パフォーマンスを最適化する

チームが根本原因を突き止めるにつれ、可観測性によって継続的なパフォーマンス改善が促進されます。テレメトリによってリソースの使用状況や運用上のボトルネックが明らかになります。エンジニアはこれらの情報を活用して、アプリケーションの微調整、ネットワークパスの最適化、クラウド間でのワークロードのバランス調整を行うことができます。

時間の経過に伴う影響をモニタリングすることで、変更の効果を確実にすることができます。可観測性によって、チームはパフォーマンス戦略を実際の運用状況に合わせるために必要なフィードバックを得ることができ、最適化と適応のサイクルが生まれます。

5. セキュリティの強化

詳細な可視性により、サービス通信とアクセスの進化が明確になります。チームは、異常なパターンやポリシーからの逸脱に関する状況を把握し、対応能力を向上させ、システムの整合性に対する信頼を維持できます。

セキュリティテレメトリをより広範なオブザーバビリティフレームワークに統合することで、明確性が向上し、生データをリスク管理目標を強化する実用的な洞察へと変換できます。

マルチクラウドにおける可観測性の課題

組織が複数のクラウドプラットフォームに事業を拡大するにつれて、可観測性プログラムは段階的に進化し、次のような課題が生じる可能性があります。

• データサイロ： マルチクラウド環境では、それぞれ独自のスキーマとコンテキストを持つ多数のソースからテレメトリが生成されます。データは特定のチーム専用の別々のシステムに存在する場合があり、同じトランザクションやサービスパスに関連するイベントであっても、クラウドやレイヤーをまたいでイベントを関連付けることが難しくなります。
• ツールの拡散: チームが可視性のギャップに対処する際、特定のユースケースやプラットフォームに合わせた追加の監視ツールや分析ツールを採用する場合があります。その結果、機能が重複したり、データの解釈に一貫性がなくなったりして、共通のプロセスを確立することが難しくなります。
• 可視性のギャップ： クラウドネットワークや一時的なワークロードは、動作を直接把握しにくい領域を生み出す可能性があります。チームがトラフィックの流れや依存関係のリアルタイムな挙動を把握できない場合、システム動作の診断に苦労する可能性があります。
• 解決までの平均時間が遅い： データの断片化、ツールの乱立、可視性の欠如は、解決に時間がかかる課題へと発展する可能性があります。エンジニアが複数のプラットフォームを行き来し、実用的な洞察を特定する前に手動でシグナルを関連付ける場合、遅延が発生し、サービスの安定化に必要な時間が長くなる可能性があります。
• セキュリティギャップ: マルチクラウドの複雑さは、セキュリティの可視性にも影響を与える。構成変更やトラフィックパターンは環境ごとに異なり、テレメトリが断片化されている場合、チームは矛盾点を見つけるのに苦労する可能性がある。

マルチクラウド環境における可観測性へのアプローチ方法

マルチクラウド環境における可観測性を実現するには、設計とコンテキストがプラットフォーム間でどのように流れるかを考慮に入れ、アーキテクチャレベルと運用レベルで意図的なアプローチを取る必要があります。

• データプレーンを統合する： テレメトリデータが運用コンテキストに沿った共有データ取り込みシステムに取り込まれると、異なるクラウドからの信号がネットワーク全体で同じイベントを記述できるようになります。データプレーンを統合することで、チームは解釈のギャップを減らし、環境全体で一貫した分析が可能になります。
• デジタルツイン戦略を採用する： デジタルツインは ネットワークの仮想表現これにより、チームはシステムの動作を反映した動的な表現と対話することができ、影響や関係性をより迅速に理解できます。サービスが遅くなったり、構成が変更されたりした場合、チームはその変更が上流および下流のコンポーネントとどのように関連しているかを確認できるため、部門横断的なトラブルシューティングが支援されます。
• パス分析の優先順位付け： パス解析 交通の流れに焦点を当てる 様々な環境を通して、この知見はレイテンシーが蓄積される場所や、ルーティングの変更が実際の条件下でのパフォーマンスにどのように影響するかを明確にします。関係者は実行時の動作を可視化することで、トラブルシューティングを強化し、システム運用に関するより的確な意思決定を支援できます。
• AIOpsを使用する： IT運用における人工知能（AIOps） チームの専門知識を強化できます機械学習による分析は、大量のテレメトリデータ全体にわたるパターンや異常を特定し、チームがより効果的に診断と修復を行うのに役立ちます。これらの機能は、一貫性と拡張性もサポートします。エンジニアは意図と望ましい結果を定義し、自動化されたプロセスが動作を検証し、実用的な洞察を明らかにします。

マルチクラウド環境における可観測性のベストプラクティス

マルチクラウド環境における可観測性のベストプラクティスは、環境の変化に伴ってチームが明確さを維持し、チーム間の連携を強化し、規模と複雑さが増しても可観測性が引き続き有効であることを保証する上で役立ちます。

• ネットワークの検出可能性を自動化する： 自動化されたネットワーク検出機能により、可観測性が実際の環境と常に一致します。マルチクラウドアーキテクチャはサービスの拡張に伴って継続的に変化するため、自動化によって新しいコンポーネントや接続が出現した時点で可視化され、トポロジービューと依存関係ビュー全体で正確性が維持されます。
• 継続的な評価を実施する： 継続的評価は、自動化された検出を基盤として、システムの健全性と動作を継続的に評価します。定期的なチェックに頼るのではなく、チームは可観測性データを使用して、パフォーマンスと依存関係の整合性をほぼリアルタイムで検証します。
• 変更管理を標準化する： 標準化された変更管理では、変更のあらゆる段階に可観測性が組み込まれます。チームが一貫したプロセスを用いて変更を計画・検証することで、可観測性データは影響を評価し、結果を確認するために必要な証拠を提供します。

マルチクラウドの可観測性をサポートするツールは何ですか？

マルチクラウドにおける可観測性は、システム動作のさまざまな側面に対処するために、階層的なアプローチに依存しています。お客様の環境で相関分析をサポートできるプラットフォームを検討してください。

アプリケーションおよびデータ集約プラットフォーム

アプリケーションプラットフォームは、チームが本番環境でのコードの動作を理解するのに役立ちます。Datadogなどのツールは、アプリケーションのパフォーマンス監視と分散トレーシングを提供し、レイテンシ、サービス間の依存関係、トランザクションフローを明らかにします。これらの情報は、アプリケーションロジックと外部セルがユーザーエクスペリエンスにどのように影響するかをチームが理解するのに役立ちます。

データ集約プラットフォームは、大規模なテレメトリデータに構造を与えます。Splunkなどのプラットフォームは、ネットワークからログやイベントを収集、インデックス化、関連付けることで、環境を横断した集中検索と分析を可能にします。

自動化されたネットワーク保証プラットフォーム

自動化されたネットワーク保証プラットフォーム アプリケーションの動作をシステムに接続する それをサポートするもの。特徴は以下のとおりです。

• Dynamic mapping とパス 分析する リアルタイムのトポロジーを明らかにし、 traffic paths マルチクラウド環境全体にわたって、これらの機能はサービス間の通信方法や依存関係の交差箇所を示し、ネットワーク変更が運用に及ぼす影響をチームが理解するのに役立ちます。
• Network intentベースのAI 観察された行動に定義された期待を適用する。チームはシステムがどのように動作すべきかを定義し、 AIによる分析により、デバイスの脆弱性を継続的に評価します。ガイド付きトラブルシューティングを加速します。
• 可観測性ダッシュボード 統合する 役割に応じたビューでのトポロジーと分析チームが複雑なデータを解釈し、共通の知見に基づいて連携できるよう支援します。

マルチクラウド環境で可観測性を実現する NetBrain

NetBrain 持っています 20年以上の経験 NetOpsイノベーションを通じてビジネスの成功を支援します。 プラットフォームはデジタル資産全体の可視性を向上させますこれにより、アプリケーションとネットワークの動作をリアルタイムで明確に把握できます。

完全に自動化されたプロセスにより、ソリューションはネットワークパスを継続的に検出し、生成します。 dynamic mapデータを相関させて包括的な運用上の洞察を作成します。ユーザーフレンドリーなレポートは、お客様の業務に合わせた洞察を提供します。 network intent プロアクティブな監視をサポートします。

デモを予約する 本日は、マルチクラウド環境における可観測性の効率化方法についてご紹介します。