5年後には標準になっている可観測性のこと - Learning Opentelemetry の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 本稿は、オープンソースの可観測性(Observability)プロジェクトである OpenTelemetry を取り上げた書籍「Learning Opentelemetry」の読書感想文です。従来の可観測性の課題であったデータの分断を解消し、トレース、メトリクス、ログなどの様々なテレメトリデータを統合的に扱うことができる OpenTelemetry は、可観測性の分野における革命的な存在と言えます。 過去10年間で、可観測性はニッチな分野から、クラウドネイティブの世界のあらゆる部分に影響を与える数十億ドル規模の産業へと発展しました。しかし、効果的な可観測性の鍵は、高品質のテレメトリデータにあります。OpenTelemetryは、このデータを提供し、次世代の可観測性ツールと実践を開始することを目的としたプロジェクトです。 learning.oreilly.com 本書の想定読者は、
Gremlinの攻撃シナリオの紹介 [Chaos Engineering] | DevelopersIO
システムに対して負荷テストを行うときはテストシナリオを作成して実行することがほとんどだと思います。 シナリオテストができるツールではJMeterが有名ではないでしょうか。 シナリオを作っておくことにより過去に行った負荷を再現でき、テストの自動化にも役に立ちます。 過去記事でもご紹介したシステムに障害を挿入するための攻撃をシミュレートできるFaaS(Failure as a Service)の Gremlinでも攻撃のシナリオを作成、実行することが可能です。 本記事ではGremlinで推奨されているシナリオのご紹介をしていきたいと思います。 シナリオについて Docからの引用 シナリオは、タイトル、説明、仮説、および詳細な結果を使用して定義する一連のグレムリン攻撃です。シナリオを作成して構成すると、爆発半径（攻撃に含まれるホストの数）と規模（攻撃の強さ）が拡大する一連の攻撃が実行されます。シ
![Gremlinの攻撃シナリオの紹介 [Chaos Engineering] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/04929606193f7bc9bf0f40ded2ebcc317a81eb9c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Fchaos_engineering_gremlin_eyecatch.png)
サーバ監視・性能測定ツールまとめ - Qiita
エージェントソフトウェアを対象PCにインストール形でサーバの監視・性能測定を行うツールのまとめ。 SaaSサービス NewRelic アプリケーションの性能測定が簡単にできるSaaS。あちこちで導入実績があってスタートアップではデフォルト担っているようにさえ感じる。各言語でのプラグインだけがあって、自作アプリ外のサービスは対象外なのかと思っていたが、プラグインのリストをみると色々と対応しているようだ。 Good 豊富な実績がある Bad インターネットにつながっていないと利用できない。 参考リンク New Relic Wantedlyを支えるモニタリング DataDog "Cloud Monitoring as a Service"とHPタイトルにしっかり明記されている。後述するMackerelと真っ向からバッティングする海外サービスはきっとこれなんだろうと思う。エージェントはOSSで公開
[レポート] Container Insight, FireLens, AppMesh を使ってコンテナ環境 (ECS/EKS/Fargate) の可観測性を向上させる #CON328 #reinvent | DevelopersIO
re:Invent 2019 にて開催された技術セッションのレポートをお送りします。 CON328 Improving observability of your containers 本セッションでは標題の通り、AWS のコンテナ環境において可観測性（Observability）をどう確保するか、という内容が語られました。サードパーティ製の製品・ SaaS を念頭に置きつつ、AWS が提供する Container Insights、FireLens、AppMesh をどう使えば良いかという内容でした。一瞬だけ ServiceLens も登場します。 このうち特に、FireLens や Container Insights（と ServiceLens）は登場してそれほど時間も経っていないため、これから使おうとされている方も多いのではないでしょうか。そういった方へもぴったりのセッションだと思
![[レポート] Container Insight, FireLens, AppMesh を使ってコンテナ環境 (ECS/EKS/Fargate) の可観測性を向上させる #CON328 #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
書評「入門 監視」雰囲気で監視をやっているすべての人にオススメ | DevelopersIO
監視という一種マニアックな領域を真正面から解説した貴重な本です。監視で悩む人のみならずシステム開発に携わるすべての人にオススメ。 「全然わからない。俺たちは雰囲気で監視をやっている」 自分はAWS事業本部コンサルティング部所属ということもあって、いろんなお客様にAWSインフラのコンサルティングしてます。最初のインフラ構成設計時に監視の話をすることも非常に多いんですが、 「どうしましょう。CloudWatchでいけますかね？」 「MackerelとかDatadogとかもありますが、どうしましょ。マネージドとの違いは〜」 「とりあえず、ディスク使用率80%でしきい値設定しておきましょうか。みんなそうしてますよ」 とか言っていた昔の自分に見せつけたい本、それが今回紹介する「入門 監視」。 監視設計の原則がよくわかんない メトリクスのしきい値決めるところから監視を考えてしまいがち よく考えずに、い
Auto Scaling グループとインスタンスの CloudWatch メトリクスを監視する - Amazon EC2 Auto Scaling
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Auto Scaling グループとインスタンスの CloudWatch メトリクスを監視する メトリクスは Amazon CloudWatch での基本的な概念です。メトリクスは、&CW; に発行された時系列のデータポイントのセットを表します。メトリクスはモニターリング対象の変数と考え、データポイントは時間の経過と共に変数の値を表します。これらのメトリクスを使用して、システムが正常に実行されていることを確認できます。 Auto Scaling グループに関する情報を収集する Amazon EC2 Auto Scaling メトリクスは、AWS/AutoScaling 名前空間にあります。Auto Scaling インスタンスから CPU やその他の使用状況データを
Auto Scaling group監視メトリックスがEC2の詳細モニタリングと独立して提供されるようになりました | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 2016年8月18日のAWSアップデートによって、Auto Scaling groupの監視にEC2の詳細モニタリングが不要になりましたので、ご紹介します。 AWS Developer Forums: Free Auto Scaling Group Metrics with Graphs (閲覧にはAWSへのログインが必要です) これまでのAuto Scaling group監視 Auto Scaling groupを使ってシステムを運用する際には、group内に存在するEC2インスタンスと、Auto Scaling group自体の両方を監視します。 Auto Scaling groupの監視で提供されるCloudWatchメトリックスは、たとえば、groupの最大/最小サイズ、InService状態のインスタンスの数やTerminateされたインスタンスの数など
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