InfoQ ホームページ Logging に関するすべてのコンテンツ
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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。
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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。
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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。
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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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DevOps考古学でプロダクションを理解する
Continuous Lifecycle Londonで、Lee Fox氏は、今日の複雑なシステムとインフラを理解するのに役立つツールと手法について語った。彼はこれをDevOps考古学と呼んでいる。
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MicrosoftがApplication Insights Support for Azure Functionsを発表
Microsoftは先頃、Application Insights for Azure Functionsの初期プレビューを発表した。2つのサービスを統合することにより、インスツルメンテーションコードの組み込み、コードのパフォーマンスをトレンド表示するポータルなどが実現する。アラートや外部Webフックへのコールアウトを生成する監視しきい値の設定も可能だ。
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Logz.io、機械学習ベースのログ分析を提供
Logz.ioは、機械学習を利用することでインテリジェントなログ分析を実行するホストサービスを提供する。そして、技術フォーラムや公開コードリポジトリでのディスカッションを含むログデータと人間とのやりとりから、インサイトを提供することができる。
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マイクロサービスの運用に失敗しない５つの方法
TakipiのAlex Zhitnitsky氏が，マイクロサービスの実運用へのデプロイを成功させるための５つの方法について記事を書いた。本記事で見るように，彼らの自助努力には共通する部分が多く，そこから問題領域の最上位に位置する合意が得られるかも知れない。さもなくば，これらの問題が解決をみることはないだろう。
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ソフトウェアを効果的にデバッグするには
InfoQでは今回，“Code Reading”と“Code Quality”の著者であるDiomidis Spinellis氏にインタビューして，ソフトウェアエラーの検出と修正，ソフトウェアデバッグの原則，デバッグの効率を改善する方法，デバッグが簡単なコードの書き方，エラーの防止と対処のためにマネージャがなすべきことなどを聞いた。