The Doppler Quarterly (日本語) 夏 2016 - Page 25

パブリッククラウド サービスA サービス エージェント プライベートクラウド サービスB サービス エージェント サービスC サービスD サービス エージェント サービス エージェント パフォーマンス 分析エンジン コンソール コミュニケーションマネージャー サービス レポジトリ 時系列 データベース アラート管理 図1: 概念的/論理的な観点から見たハイブリッドクラウドサービスのパフォーマンス監視システム。 これを基本に必要となる適切なテクノロジーを選択していきます。 サービス監視のコンポーネント プライベートクラウド、またはパブリッククラウド内でアプ リケーションのさまざまな機能を実行できるということを考 えると、アプリケーションやクラウドプラットフォーム自体 によって具体化されるサービス ( もしくはマイクロサービス ) を通じてパフォーマンスを管理するのは効果的です。一連 のサービスとしてハイブリッドクラウドのパフォーマンスを管 理するには、図 1 で概説する以下の論理コンポーネントや テクノロジーの使用を検討する必要があります。 1. 2. 3. 4. 5. 6. サービスエージェント サービスレポジトリ コミュニケーションマネージャー パフォーマンス分析エンジン 時系列データベース アラート管理 この記事では、それぞれについて後から詳しく見ていきま すので、これらが論理的な概念であり、まだこうした概念 をテクノロジーに対応付けていないことを心に留めておいて ください。 それぞれのコンポーネントやテクノロジーについて説明する にあたり、ここでまず、サービスのパフォーマンス測定基 準を定めてハイブリッドクラウドを監視する際に何が求めら れるのかを示します。 • アップタイム、パフォーマンス、依存関係、動向といっ たパフォーマンス測定基準を収集するすべての関連 サービスの監視 • 現時点で、または将来問題が起きる可能性を見極め、 場合によってはそれらの問題を未然に修正するため の、動向に関するデータのプロアクティブな分析 • リンクされたグループとしてのサービスのパフォーマン スの分析など、サービスの依存関係の考慮 • 適切なサービスガバナンスプログラム内でのパフォー マンス測定基準の設定とパフォーマンスの監視 • 「自己修復」 - 情報を取得してより適切な修正アク ションを講じることができるシステムによる、自動的な パフォーマンスの問題の解決 • アプリケーションの負荷が高くなったときに頻度を変 更してパフォーマンスの問題を回避する動的な監視 • 一元的なレポートの作成、分析、ビジュアル監視、お よびアラート 2016年夏号 | THE DOPPLER | 23