IPMを極める：データ分析のナビゲーション

データ分析に不可欠なプラクティスとツールを探る

2024年5月9日
翻訳: 島田 麻里子

この記事は米Catchpoint Systems社のブログ記事「Mastering IPM: Navigating Data Analysis」の翻訳です。
Spelldataは、Catchpointの日本代理店です。
この記事は、Catchpoint Systemsの許可を得て、翻訳しています。

1967年から2024年までのNFL各チームのスーパーボウル優勝回数に興味があるとしましょう。

読むのをやめないでください―毎日、もっと奇妙なことがググられているんです。

ピッツバーグ・スティーラーズとニューイングランド・ペイトリオッツがそれぞれ6勝でトップ、サンフランシスコ・49ersとダラス・カウボーイズがそれぞれ5勝で続きます。
次いでニューヨーク・ジャイアンツ、グリーンベイ・パッカーズ、カンザスシティ・チーフスがそれぞれ4勝。
そして、3勝しているのは、オークランド・レイダース、ワシントン・コマンダーズ、デンバー・ブロンコス。

インディアナポリス・コルツ、ボルティモア・レイブンズ、マイアミ・ドルフィンズ、ロサンゼルス・ラムズ、タンパベイ・バッカニアーズはすべて2回優勝しており、最後にニューヨーク・ジェッツ、ニューオーリンズ・セインツ、シカゴ・ベアーズ、シアトル・シーホークス、フィラデルフィア・イーグルスがそれぞれスーパーボウルで1回優勝しています。

それとも、これをお見せしましょうか？

さて、一目でデータを把握するために、どちらのアプローチがより直感的で効率的だと思われるでしょうか？

テキストよりも視覚化を使用することの利点は、オブザーバビリティデータを分析する際に特に顕著となります。
視覚化は、特に膨大な量の生データを生成するクラウドネイティブ環境において、オブザーバビリティデータを処理するのに優れています。
複雑なメトリクスやトレンドを直感的なチャートやグラフに変換することで、視覚化により、チームはより深い洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

しかし、オブザーバビリティ分析において可視化ツールを比較する際には、何について見るべきなのでしょうか？

今回は、「IPMを極める」シリーズ のベスト・プラクティスをいくつか紹介します。

データ分析のナビゲーション：ベストプラクティスと要点

監視データには2つの重要な機能が必要です。

• 多様なテレメトリを分析する能力
• 集計不能なデータを収集する能力

なぜでしょうか？
世界中の様々なデバイスやソースからデータを収集し、そのすべてを単一のインターフェイスで表示・分析する必要があるからです。
さらに、集計されたデータではパフォーマンスのインサイトに影響を与える重要な詳細が見落とされるため、非集計データを収集する必要があります。

大量のデータを実用的なインサイトに変えるには、機械であれ人間であれ、データの迅速かつシームレスな処理を促進する効率的な分析エンジンを活用することが重要です。

ここでは、オブザーバビリティのために分析ツールを選択する際に考慮すべき、データ分析の5つの基本原則を紹介しましょう。

1. 生データへのダイレクト・アクセス

生データへのダイレクト・アクセスを提供する機能は不可欠であり、事前集計によって重要な情報を失うことなく、必要な回答を抽出するためにデータを細かく切り刻むことができます。
監視データ量が従来のVMベースの環境の10倍から100倍になる可能性があるクラウドネイティブ環境では、この機能はさらに重要になります。

2. 包括的なデータの可視化

幅広い可視化オプションを提供し、複雑なデータセットの直感的な探索と理解を容易にするツールを探しましょう。
さらに、プラットフォームが堅牢なダッシュボードと分析エンジンを提供し、インシデントのハイレベルな概要だけでなく、根本原因を特定するための詳細なドリルダウンも効果的に行えることを確認します。

3. 高度な分析機能

傾向分析、異常検知、予測モデリングなど、データの詳細な探索を可能にする高度な分析機能を備えたツールを探しましょう。

4. リアルタイムなインサイト

リアルタイムのデータ分析機能を提供し、プロアクティブな意思決定とパフォーマンス問題への迅速な対応を可能にするソリューションを選びましょう。

5. 効果的なアラートシステム

ツールが、誤検知を最小限に抑えながら、問題や障害を正確に検知できるアラートシステムを備えていることを確認しましょう。

Orchestraで生データの力を活用する

Catchpointは毎日ペタバイト単位のデータを生成しており、生データを分析してインサイトを導き出し、十分な情報に基づいた意思決定を行う上で大きな課題となっています。
この課題に対処するため、Catchpointは、効率的なデータ分析を促進し、ユーザがプラットフォームから生成される膨大な量のデータから実用的なインサイトを引き出せるように設計された、様々な強力なツールと機能を提供しています。
結局のところ、世界最大のアクティブなオブザーバビリティ・ネットワークを有していても、生成されたデータを活用する能力がなければ意味がないのです。

Orchestraは、受賞歴のあるIPMプラットフォームを支えるデータ分析フレームワークです。
監視と分析のために特別に設計されたこのクラスタ化された可用性の高いSaaSデータストアは、膨大な量の非監視、非集約データをリアルタイムで取り込むことに優れており、数百万ものデータポイントにまたがる複雑な質問に対して即座に回答を提供することができます。

以下は、Orchestraが提供するCatchpointポータルの主なビジュアライズ機能の一部です。

#1 ダッシュボード

Catchpointポータルには、すべての重要なサービス、アプリケーション、システムの全体的な到達可能性、機能的可用性、パフォーマンス、信頼性、レジリエンスに関するインサイトを提供する、設定済みの「概要」ダッシュボードが多数用意されています。

#2 スマートボード

Catchpointのスマートボードは、様々なソースからのデータを視覚化するという点ではダッシュボードに似ていますが、高度な分析機能を備えているため、より深く掘り下げて特定の問題をトラブルシューティングすることができます。
単一のインタラクティブなビューで1つのテストに集中し、問題の根本原因を突き止めることができます。
テスト、リアルユーザ・アプリケーション、個々のノード、従業員アプリケーション、エンドポイント、ロケーションに関連するデータの分析に使用できます。

AIを搭載したSmartboardsは、山のようなデータをモグラの丘のような情報に効果的に変換し、サイロ化された異種の監視ソースの意味を理解するという問題を解決します。
さらに、Catchpointの専用に構築されたステートレス・アーキテクチャに支えられ、信頼できるデータ品質と完全性を保証します。

#3 エクスプローラー

エクスプローラーでは、テストおよび RUM データの詳細な分析をすばやく実行して、パフォーマンス問題の原因を発見できます。
エクスプローラーを使用すると、都市別の最も遅いブラウザ、デバイス・タイプ別の最も訪問されたページ、都市およびISP別の可用性とパフォーマンス、ブラウザ別のページごとの直帰率など、さまざまなメトリクスのクロス次元の視覚化を作成できます。
エクスプローラーは、少ない期間の生データを可視化することで、キャプチャしたデータ一式を実質的にリアルタイムで分析することができます。

デフォルトでは、エクスプローラーは選択されたソースと時間枠に基づいて、データを折れ線グラフで表示します。
しかし、散布図、棒グラフ、累積分布関数（CDF）、ヒストグラム、ヒートマップ、表など、さまざまな可視化オプションが用意されています。

それぞれの可視化はユニークな視点を提供します。
例えば、散布図は異常値や誤差の分析を容易にし、棒グラフはデータの比較をしやすくします。

#4 カスタム・ビジュアライゼーション

Catchpointは、BYOV（Build Your Own Visualization）により、独自のビジュアライゼーションを柔軟に構築することができます。
モニターが生成したデータを表示するための標準的な可視化オプションが利用可能ですが、ユーザーはD3、Dygraphs、Plotly、Rickshaw、nvd3などの一般的なライブラリを使用して独自の視覚化を作成できます。
公開されたカスタム・ビジュアライゼーションは、ダッシュボードウィジェットに統合され、エクスプローラーの分析に使用できます。

これはJSFiddleのカスタム可視化のサンプルです。
https://jsfiddle.net/oyy0y3yh/

#5 インテグレーションとその他

Catchpointは既存のツールとのシームレスな統合を提供し、Slack、Splunk、ServiceNow、Chefなどのプラットフォームとワークフロー、通知、ベンチマークを統合することでトラブルシューティング機能を強化します。
BigPandaからZapierまで、Catchpointのインテグレーションは幅広いソリューションをカバーしています。

データ取得用のREST API、アラート、データプッシュ用のWebhookにより、IPMプラットフォームは多様なツール、ソリューション、プラットフォームとの統合をサポートします。
サポートされているインテグレーションについては、こちらをご覧ください。

Catchpointでデータをアクションに変える

「IPMを極める」シリーズを通じて、包括的な監視の見える化が極めて重要であることを強調してきました。
しかし、実用的なインサイトを導き出す能力がなければ、どんなに優れた可視性であっても意味がありません。
このブログでは、複雑なデータを実用的なインサイトに変換するために、適切な種類の可視化とダッシュボードを活用することの重要性を強調してきました。

最後の記事では、「IPMを極める」シリーズを通して共有された貴重なインサイトを振り返り、インターネット・レジリエンスと最適化されたデジタル体験を確保するための重要なポイントをご紹介します。