ドミノ倒し: DataOps、AI、機械学習だけがマイクロサービスと分散システムを無敵にできる

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[51CTO.com クイック翻訳]次のようなシナリオを想像してみてください。IT 運用および保守担当者がコーヒーを楽しもうとしているときに、突然の緊急アラームが彼らの良い気分を乱します。たとえ不断の努力によって大量のアラームメッセージを解決できたとしても、そのような膨大な作業負荷により、運用・保守担当者は疲弊してしまいます。次のような疑問を抱かずにはいられません。なぜシステムは問題をインテリジェントに予測し、アラームが発行される前に修正できないのでしょうか。IT 運用担当者がハイブリッド クラウド上の複雑な IT システムとアプリケーションを使用してアラーム情報を処理するとどうなるか想像してみてください。間違いなく、彼らは「アラームの泥沼」にはまり込んでしまい、抜け出すことができなくなるでしょう。

以下の目標を達成するために、マイクロサービス向けにカスタマイズされた新しいアーキテクチャが誕生しました。

• ビジネス機能のサポート
• アプリケーションをサービスとして自動的に展開する
• エンドポイントインテリジェンス
• 言語とデータの分散制御

どのアプリケーションでもマイクロサービスは密接に接続される傾向があり、ドミノ効果を引き起こす可能性があります。アプリケーションの遅延や変更は、予期しない速度で他のサービスに影響を及ぼす可能性があります。すべてのデジタルネイティブビジネスは、データと分散システムという 2 つの要素に依存しています。エンタープライズ アプリケーションでサービスを完全に配信するには、2 つの要素が必要です。デジタルネイティブ組織が成熟するほど、使用する分散システムが増え、所有するデータも増えます。

成熟したクラウドネイティブ企業が直面するもう 1 つの問題は、データの断片化です。これを解決するには、全体的なアプリケーション ソリューションを構築する必要があります。 Gartner は、IT インフラストラクチャによって生成されるデータの量は毎年 2 ～ 3 倍に増加すると予測しています。

このような状況で、なぜ人間がアプリケーションの障害の責任を負わなければならないのでしょうか? ここで、基本的な構成とアラート ソリューションについて疑問が生じます。

現代のマイクロサービスの世界では何を変える必要があるのでしょうか?

1. ログを準備する

集中化されたサイロ化されたアーキテクチャを分解し、ログを 1 つのシステムに集約します。保存する場合でも表示する場合でも、同じデータ ソースに保存するようにしてください。マイクロサービスによって生成されるデータが大量にある場合、単一ビューのアプローチによりログを簡単に検索できるようになります。これは、最新のマイクロサービス監視へのアプローチをアップグレードするための基本です。

2. 分散ネットワークを管理する

分散ネットワークとその通信は無視できません。それはあらゆる組織にとって不可欠な部分です。過度なダウンサンプリング (サンプルを再度ダウンサンプリングし、余分なサンプルを破棄する) によってデータの粒度を犠牲にすることなく、履歴データを長期間保存できるクラスター ソリューションを使用します。オープンソースと SaaS クラウド サービスにより、このソリューションはさらに複雑になります。しかし、サードパーティのプラットフォームに大規模で動的なエコシステムがある場合でも、監視システムをサードパーティのプラットフォームと統合すると、完全な監視可能性が確保されます。

3. 動的なログ/トレースデータを管理する

マイクロサービス ベースのアプリケーションが進化し変化すると、生成されるデータも静かに変化します。この場合、監視システムも異常を検出する必要があることを考慮すると、手動で作成されたアラーム ルールだけに頼ることはできません。最も重要なことは、ログ データの作成または更新によって重大なアラームが無視されないことです。

インテリジェンスとロボットデータ自動化 (RDA)

ロボティック データ オートメーション (RDA) は、データ処理を自動化し、監視システムとプロセスをよりスマートにしてアラームを管理するように設計されています。機械学習アルゴリズムは、履歴データと既存の学習モデルを使用して、いつでもどこでも新しいアラート ルールを作成できます。基礎となるマシン データとアラームを処理して、アラーム処理プロセスを最適化するための推奨事項を提供します。 RDA はアラーム処理プロセスをインテリジェントにして、人間の介入を減らします。

マイクロサービスの新しい世界へ

古い監視方法から移行する 4 つの理由は次のとおりです。

1. クラウドに導入されるアプリケーションが増えています。

2. 反復がより頻繁になり、プログラムに小さな変更を加えるたびに、アプリケーション全体を再コンパイルしてリリースする必要が生じます。

3. すべての変更は他のモジュールに影響を及ぼします。諺にあるように、小さな変更でも全体に影響を及ぼします。

4. 古い監視拡張方法を使用すると、アプリケーション全体に影響が及びますが、実際には、監視拡張のニーズを満たすには、一部のリソースのみを拡張する必要があります。

同時に、新しいマイクロサービス アーキテクチャ モデルでは、サービス検出、構成管理、負荷分散、メッセージングなどに重点を置く必要があります。データを取得し、サードパーティのシステムと統合する機能が必要です。 RDA の AIOps (人工知能による運用と保守) 方式は、ハイブリッド IT システムのパフォーマンスと可用性の監視に役立ちます。

翻訳者紹介

Cui Hao: 51CTO コミュニティ エディター、シニア アーキテクト。ソフトウェア開発とアーキテクチャで 18 年、分散アーキテクチャで 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は情報を共有することに積極的で、60 万回以上読まれている人気の高い技術記事を多数執筆しています。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。

原題: ドミノ倒し: マイクロサービスと分散システムが立ち上がるにはインテリジェントな DataOps と AI/ML が必要、著者: Srinivas Miriyala

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]