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
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2016年夏号 | THE DOPPLER | 23