X-RayとCloudWatchだけでは不足する場合も

導入経験者が語る「新しいサーバレス監視ツール」の魅力と弱点とは（1/2 ページ）

サーバレス監視ツールはほんの数年で目覚ましい進歩を遂げてきた。だが、サーバレスインフラを包括的に可視化する機能は依然強く待ち望まれている。

公開 2018年08月30日 05時00分

著者

Beth Pariseau

[TechTarget]

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包括的な監視の需要が高まっている。

　New Relic、AppDynamics、Dynatraceなどのベンダーが提供するアプリケーションパフォーマンス監視（APM）ツールは、Amazon Web Service（AWS）の「Amazon CloudWatch」（以下、CloudWatch）を使って「AWS Lambda」（以下、Lambda）環境でサーバレス監視ログとメトリクスを集める。企業のサーバレスユーザーは、CloudWatchのログを、「Splunk」や「Sumo Logic」などのログ監視ツールにエクスポートすることもある。

　このようなツールはメモリ使用量など、システムレベルのデータを重視する傾向があるが、システムレベル以外にも、要求率やネットワークの細かい遅延など、重要度の高いメトリクスもある。

　「私の経験では、手始めに使ってみるにはCloudWatchのメトリクスが優れている」と話すのは、英国のスポーツストリーミング配信サービス企業DAZNのプリンシパルエンジニアを務めるヤン・ツイ氏だ。サーバレスシステムに関する独立コンサルタント兼トレーニングスペシャリストでもある同氏は、テレビゲーム開発企業Space Ape Gamesやソーシャルネットワーク企業のYublなど、さまざまな企業でサーバレスシステムを運用環境に導入した経験がある。「多数の関数を利用する複雑な運用環境で実行すると、Amazonが提供するサポートでは対応できない部分がある」と同氏は続ける。

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　サーバレス監視ツールは、個別の関数やインフラのリソースを監視するだけではなく「アプリケーションを形成する方法を明らかにする」データを探すことに注力する。こうしたツールは、通常、関数にコードを注入し、監視データをダッシュボードやメトリクス収集用APIに送信する。

　Datadogは、カスタムメトリクスを使ったデータ収集の仕組みを初めて市場に提供した大手APMベンダーだ。これに対し、New Relicは、コードインストルメンテーションによるアプローチを使って顧客の関心事項をテストする。また、AWSも「AWS X-Ray」（以下、X-Ray）という同様のツールをLambda向けに提供している。

　サーバレス環境を備えたスタートアップ企業であれば、X-RayとCloudWatchでAPMは十分だろう。「実際、こうしたツールが提供する以上の監視情報があると、ダッシュボードを見て、データを解釈する運用スペシャリストが必要になる。そのため、純粋なサーバレスインフラの目的が無意味になる」と話すのは、あるスタートアップ企業の創設者であるジョー・エミソン氏だ。企業名は明らかにできないが、同社は完全なサーバレスを計画している。

　「AWSであれば監視チームやDevOps担当者、社内の専門家を必要としない。パフォーマンスが不安定な場合、測定に必要なツールはAWSが提供してくれる」（エミソン氏）

　ただし、スタートアップ企業以外では難しい場面もある。特にX-Rayでは管理しきれないサーバレスアプリケーションがある。

　貨物輸送企業MatsonはLambdaを利用していたため、サーバレス導入用にX-Rayが候補に挙がった。だが「AWS X-Ray SDK for Node.js API」では、Lamda関数のコールドスタートに最大6秒の遅延が発生した。これはLamda関数の初回呼び出し時に、AWSがインフラを稼働させ、ランタイムを立ち上げ、関数のコードを開始する、という手順を踏むためだ。「コールドスタートの遅延はある程度予測していた。だが、関数1つ当たり6秒の遅延は受け入れられなかった」とMastonでプリンシパルソフトウェアエンジニアを務めるデイブ・タウンゼント氏は振り返る。

　そこで、タウンゼント氏は、AWS Lambda向けサードパーティーツールである「IOpipe」を導入した。同氏によれば、CloudWatchの監視に比べて遅延が圧倒的に短く、その機能も優れていたという。

　「CloudWatchの場合、情報がダッシュボードに表示されるまで時間がかかる。だがIOpipeならわずか2秒足らずで、体感としてはほぼ瞬時に表示される」（タウンゼント氏）

　IOpipeは、サーバレス監視データへの便利なクエリも簡単に実行でき、単なる監視を超えて、可観測性の領域に踏み込んでいるとタウンゼント氏は話す。可観測性は、DevOpsの世界で急速に勢いを増している用語で、複雑なアプリ関数が刻一刻と動作する様子をシステムレベルで把握することを指す。これは、システムコンポーネントを個別に監視することとは対極にある。

　「CloudWatchで問題がありそうな兆候が見つかれば、IOpipeに移動して、システムに対してクエリを発行し、特定のタイムフレームを上回って実行されたLambda関数の数を調べる。つまり、一方が問題の兆候を報告し、他方で何が起きているかを詳しく調べる手助けをしてくれる」（タウンゼント氏）

　ただし、AWSの「Amazon API Gateway」や「Alexa Skills Kit」など、遅延に敏感なアプリの場合、IOpipeのアプローチは必ずしも適していない。IOpipeは、1つの関数の実行全体に5～20ミリ秒の動作を追加するためだ。

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