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開発担当者Yさんの会社であるJ社はバージョンが古いインストール型製品の Jiraを使用しています。 IDCのどこかにインストールされていて、マシンも古いことは分っていますが、 ライセンスポリシーがハードウェア単位に割り当てられているため、 アップグレードも場所を移動してインストールすることも難しい状況です。 YさんはインストールしたAPMの機能であるX-Viewチャートで、Y軸の上の方に 位置するトランザクションを確認できました。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ダイナミックメソッド・プロファイリング機能はAPサーバを再起動しなくても、 トランザクションのプロファイリングのレベルを変更できるJENNIFERの機能です。 ところで、プロファイルとは何でしょうか。 ソーシャルネットワークでは、プロファイルとは個人の人物や略歴を表現し、 アウトラインを表す情報です。これと同様に、トランザクションプロファイルでは 個別メソッドの応答時間、パラメータまたは戻り値のようなトランザクションの 情報が含まれています。 プロファイル情報は、コードのクラスがトランザクションを完了する為に使用する トランザクションの動作、実行したメソッドとその実行時間、データベースの アクセスで実行したSQLクエリーの実行時間を含んでいます。 これら全ての情報はトランザクションの動作を理解し、問題の根本的な原因を分析 するときに非常に有効です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
個別のトランザクション分析では改善できない性能問題を解決するための、 開発担当者Yさんの1日をご紹介します。 Yさんはいつも通りAPMのログ収集サーバの業務を担当していました。すると、 収集サーバのログに次のような内容が出力されて、ダッシュボードにデータが 表示されないとの連絡がありました。 内容を確認してみると各リクエストは1秒以内に処理が終わっていますが、 個別処理は294msから401msかかっています。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
JENNIFERはトランザクションをモニタリングするX-Viewチャートを提供します。 X-Viewで表示されている各点は、個別のトランザクションです。また、トラン ザクションデータをX-View上の点で選択すると、選択したトランザクション データの詳細情報がポップアップされ、X-Viewトランザクション分析の画面が 表示されます。 リアルタイムトランザクションのX-Viewは、[ダッシュボード→システムアドミン] 操作と[ダッシュボード→X-View]操作で表示できます。過去のトランザクションの X-Viewは、[分析→X-View]操作で表示します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はクバネティス環境でアプリケーションを簡単にインストールできる Helmを確認します。 Helmはクバネティス環境のアプリケーションパッケージ管理ツールで、 アプリケーションを簡単にインストール、配布、アップグレード、ロールバック できるオープンソースです。HelmはChart(チャート)というパッケージで アプリケーションを構成して、テンプレート化されたリソースと一緒に配布可能な 単位でアプリケーションを定義します。 また、Linux環境のyumやaptなどのパッケージ管理ツールと同様にアプリ ケーションの実行に必要な様々な要素をパッケージ形態で管理します。一括で インストールできるため、ソフトウェアパッケージのインストールと管理を 簡単にしてくれる強力なツールです。 筆者はクバネティス環境の全てのアプリケーションをHelmで管理しています。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回は社内で開発したアプリケーションをクバネティス環境でインストール するため、Helmテンプレートを利用する方法を確認します。 Helm Starter Packsを利用すると、便利なカスタマイズテンプレートを 使用できるため、利便性とセキュリティーを向上できます。 また、運用環境で安全にHelmのアップグレードができるHelm Diffコマンドを 実習で確認します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はFinOps(Financial Operations)を確認します。 FinOpsはクラウドコスト管理と最適化をコアとした新しい運用モデルです。 クラウド環境で支出を効率的に管理し、最適化するために財務、運用、 技術チームの間の協業を強化します。 FinOpsは企業がクラウドコストをより透明、管理可能で、予測可能と することを目標にしています。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
近頃IT分野でホットなテーマはChatGPTですが、その代表が生成AIです。 ChatGPTは2022年11月に公開されましたが、ジェニファーソフトは、 生成AIとAPMの接点を研究し、JENNIFERアシスタントを開発しました。 今回はJENNIFERアシスタントを開発する時に感じた生成AIがAPMに与える ポイントについて説明します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はオープンソースモニタリングシステムprometheusを確認します。 本題に入る前に、クバネティス環境のモニタリングは、伝統的なVM (仮想マシン)環境のモニタリングとどのような違いがあるかを確認します。 既存の環境との違いが分かればより理解し易いと思います。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
JENNIFERにはトランザクションをモニタリングするX-Viewチャートがあります。 チャートで表示されている各点は、個別のトランザクションです。 リアルタイムのトランザクションのX-Viewチャートは、[ダッシュボード→ X-View]操作で表示します。過去のトランザクションのX-Viewチャートは、 [分析→X-View]操作で表示します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はモニタリングダッシュボードで使用するGrafanaを確認します。 Grafanaは2014年にTorkel Odegaardにより開発されて、現在はGrafana Labsで管理しています。このソリューションは多様なデータソースから データを収集し、視覚化する時に使います。 複雑なデータをユーザが分かり易く理解できるグラフとダッシュボードに 変換します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
筆者はシステム運用で重要なことは、モニタリングとアラートだと 考えています。 システムの状態をアラートにより、自動で迅速に把握することで運用の 効率性を向上できます。複雑なプロセスがなくて重要な情報を見逃さず、 素早く確認できることがアラートシステムの意義です。運用担当者が一つ 一つシステムの状態を確認することは現実的に不可能です。 実際に効果的なアラートシステムを実装することは簡単に見える部分も ありますが、非常に難しい課題です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
JENNIFERはリアルタイムモニタリングに強みがあり、素早い分析のための 多様な機能を提供します。 しかし、総合的に分析するために、複数の画面とチャートを移動しながら インサイト(状況の真相)を確認し、問題を洗い出すのに手間がかかります。 特に問題が発生した状況では素早い分析が必須ですが、この時に複数の画面を 確認する時間を減らすことは非常に重要です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ログはシステム障害の処理や、性能問題の解決とセキュリティーの モニタリングで必要です。今回はKubernetes環境でアプリケーションログを 効果的に管理する方法を確認します。先ず、アプリケーションログの設定です。 12-Factor Appガイドによれば、コンテナ環境のログは標準出力(stdout)と 標準エラー(stderr)に出力することを推奨していて、これはKubernetesで アプリケーションロギングの基本的な原則です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回は、Kubernetes管理に利用できる多様なオープンソースの ツールを紹介します。 Kubernetesは、強力なコンテナオーケストレーション能力で多様性と 拡張性に優れています。しかし、強力であるために複雑さをもたらします。 ここで紹介するオープンソースを利用すれば、このような複雑な作業が より簡単になります。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はノードオートスケールを確認します。 クラウド環境ではオンプレミス環境に比べて、ワーカーノード(VMインスタンス) の拡張と縮小が簡単です。クバネティスを使用する前にVM環境でAWSのオート スケールを使用し、システム負荷に応じて柔軟にEC2リソースを使用したように、 クバネティス環境でもワーカーノードを自由に拡張と縮小ができます。 クバネティス環境でノードオートスケールはCluster AutoScaler(CAS)と Karpenterで使用できます。Karpenterは既存のCASに比べて構造が簡単なため、 より速く柔軟です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
新旧問わず多くのシステムで、バッチ処理が行われています。 バッチ処理といっても夜間バッチやオンラインバッチなど用途や規模、 複雑さなど、様々ですが、共通して言えることはほとんどモニタリングが 行われず、あってもバッチの開始、終了および異常終了時のアラート通知 だけのモニタリングが一般的です。バッチ処理は時間通りに終わるもので、 オンライン処理に比べ障害が少ないという認識がモニタリングをしない 要因の一つにあります。 しかしながら、サービスの停止や売上や顧客信用度に直結する現在、 障害時の復旧の速さもさることながら、障害を事前に防ぐための日常的な パフォーマンスのチェックも重要となってきています。また、オンプレミス 環境からクラウド環境への移行においても、客観的な性能データを用いた設計、 開発、テストを行うことで、安定稼働に繋げることが可能となります。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
JENNIFERは障害原因の多様なエラーに対してエラーイベントを提供します。 異常値の検知は急激な負荷で性能低下を検知するために設計されました。 メトリクスが信頼区間の上限または下限を逸脱すると、アラートを発出します。 異常値の検知イベント発生の有無は性能を考慮して周期的に決定します。 この周期は測定時間です。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
karpenterはノードのコストを最適化するために、ノードの数を積極的に 変更します。新規のPodを生成するために新しいノードが実行すると、 Podに設定されたリクエスト容量で最もコストが安いノードを新規に生成し、 既存ノードの中で使用量が低いノードは削除し、既存ノードで実行中のPodを 新しいノードへ移します。 この作業で、既存のPodは削除されて新しいPodが開始します。Podが再開しても 顧客サービスに影響を与えないためには、以下のオプションが必要です。 TerminationGracePeriodSeconds、PodDisruptionBudget、PriorityClass 今回はこのオプションを確認します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
今回はPodのスケジューリングをより細かく行う方法を確認します。 主な内容： ・サービスの安定性のためにPod間で実行可能なノードを分離して、 同じアプリケーションがPodの異なるノードで実行するアドバンスド Podスケジューリング(Advanced POD Scheduling)機能を確認します。 実習課題： ・Taint、Tolerations、Node Affinityを設定して特定のノードでPodを 実行します。 ・Pod Anti-Affinityを設定して同じノードでPodが実行できないようにします。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
JENNIFER Kubernetesは、コンテナ、アプリケーション、そしてKubernetes全体をリアルタイムで監視します。 分析データを提供することで、Kubernetes運用効率を向上させ、安定したサービス維持を支援するツールです。 ・コンテナ、アプリケーション、およびKubernetesクラスタ全体のメトリクスをリアルタイムで収集し、可視化します。 ・収集されたメトリクスを分析し、パフォーマンスの問題や潜在的な障害を特定します。 ・問題を迅速に特定・解決することで、Kubernetes運用の効率を向上させます。 ・問題を未然に防ぎ、安定したサービス提供を維持します。 ※詳しくはお気軽にお問い合わせください。
株式会社ジェニファーソフトでは、Webプラットフォーム上で動作する フロントエンドのモニタリングサービス『JENNIFER Front』を提供しております。 スマートフォン・タブレット・PC・Macといった全てのデバイスに対応。 ページ読み込み時間を基準にリアルタイムモニタリングができ、ページ読み込み 時間データをドラッグするとその個別ページビューの性能を詳細に確認できます。 【特長】 ■リアルタイムにユーザ体験を可視化 ■直近にリクエストされたページ数とレンダリング速度を可視化したグラフ ■レンダリング時間を色別で表示 ■最新10分間のページ読み込み時間を表示するスキャターチャート ■縦軸にページ読み込み時間、 横軸にリクエスト時間を表示 ※詳しくはお気軽にお問い合わせ下さい。
『JENNIFER』は、Webアプリケーションサーバーを通して実行された すべてのトランザクションを一目でモニタリングし、問題発生時に 簡単に原因を分析できるアプリケーション性能管理ツールです。 運用中の多様なアプリケーション（Java、.NET、PHP）を最小限の負荷で リアルタイムにモニタリングすることが可能です。 【特長】 ■全世界で1,000社以上のお客様が使用している安定性の高いパッケージ製品 ■クラウド環境でもわかり易く、簡単にモニタリングすることが可能 ■大規模トランザクションが発生する環境でも円滑なモニタリングが可能 ■多様なレポート、Webマニュアル、ユーザ別ダッシュボードを提供し、 お客様の利便性を向上 など ※詳しくはお気軽にお問い合わせください。
【イプロス初主催】AIを活用したリアル展示会！出展社募集中
