OpenTelemetryによる可観測性の拡張：MSCIの実踐と技術的考察

はじめに

現代の企業において、システムの信頼性とパフォーマンスはビジネスの成功に直結します。特に金融サービス業では、膨大なデータ処理と高可用性が求められ、可観測性（Observability）の重要性は日に日に増しています。本記事では、MSCIが遺留供給商ツールからOpenTelemetryへ移行し、可観測性を拡張した実踐を紹介します。OpenTelemetryの特徴、技術的アーキテクチャ、実裝の成果、および今後の展望について詳しく解説します。

OpenTelemetryとは？

OpenTelemetryは、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が主導するオープンソースプロジェクトで、アプリケーションの可観測性を実現するための標準化されたフレームワークです。このプロジェクトは、**トレース（Tracing）、メトリクス（Metrics）、ログ（Logs）**の3つの主要な信號を統合的に収集・処理し、システム全體の狀態を把握するための基盤を提供します。

主な特徴

柔軟性：アプリケーションの種類や環境にかかわらず、さまざまな信號を収集可能です。
オープンスタンダード：特定の供給商に依存せず、Elasticsearch、Prometheus、Jaegerなどの既存ツールと互換性を持ちます。
統一抽象層：既存のツールやインフラと連攜し、システムの再構築を最小限に抑えながら統合可能です。
拡張性：クラウドネイティブ環境でのスケーラビリティを確保し、今後の技術変化に迅速に対応できます。

MSCIにおける実裝と技術的アーキテクチャ

MSCIは、440億ドル規模の金融サービス企業で、投資決定支援ツールを提供しています。技術的に、Azure、GCP、AWSなどの多クラウド環境を採用しており、6,000人のエンジニアが運用しています。しかし、55年の自然な成長と買収の積み重ねにより、ツールのフラグメンテーションとチーム間の孤島化が深刻な課題となっていました。

実裝のステップ

探索段階（2021年）：Javaベースのテストアプリケーションを用いて、OpenTelemetryのJVMメトリクス収集能力を検証し、開発チームと協力してアプリケーションの儀表化を開始。
推進と統合（2022年）：標準化されたオンボーディングプロセス（Onboarding Scorecard）を導入し、80%のアプリケーションを儀表化。チーム間の協力體制を強化。
最適化と拡張（2023年）：ローカリティ原則（Locality Principle）を導入し、クラウドデータストレージの最適化を実施。自動化された儀表化パイプラインを構築。

技術スタック

OpenTelemetry Collector：統一データ同期レイヤーとして、アプリケーションからの信號を収集。
Elasticsearch：秒単位で1GBのデータを処理し、ログ、メトリクス、トレースを統合。
Jaeger：分散型トレースツールとして、Elasticsearchと連攜。
Prometheus：メトリクスのリアルタイム監視とアラート。
Grafana：統一視覚化レイヤーとして、ログ、トレース、メトリクスを1つのインターフェースで表示。
Kubernetes：OpenTelemetry Collectorのデプロイに使用し、Helmchartを活用したバージョン管理を実現。

成果と業務への影響

技術的成果

高スケーラビリティ：秒単位で1GBのデータ処理を実現し、複雑なシステムの監視を可能に。
コスト削減：CNCFエコシステムを活用し、供給商依存とライセンス費用を削減。
統一データレイヤー：維持コストの削減とチーム間の協業効率の向上。

業務的成果

問題検出時間（MTD）の30%削減：OpenTelemetryの統合により、障害の早期発見が可能に。
自動化パイプライン：新アプリケーションの儀表化を自動化し、即時での監視を実現。
可観測性カバレッジ率80%：アプリケーション全體の監視を可能にし、業務の安定性を確保。

面臨する課題と解決策

主な課題

遺留システムの統合：データ同期や開発者の抵抗（コード変更の必要性）。
儀表化の再構築：既存のダッシュボード（舊言語A）の再設計。
オープンソースツールの運用：OpenTelemetryの安定性と拡張性を確保するためのチーム責任。
データ規模管理：日均2TB以上のデータ処理に向けた異常検出メカニズムの導入。

解決策

抽象レイヤー設計：OpenTelemetryを基盤に、既存のデータ孤島を保持しつつ段階的に統合。
儀表化優先：アプリケーションの儀表化を優先し、次にデータ処理と可視化の最適化。
自動化パイプライン：KubernetesとHelmchartを活用した迅速なデプロイとバージョン管理。
ドキュメントとトレーニング：技術ドキュメントと簡易な學習資料を提供し、學習曲線を低減。
継続的な進化：eBPFなどの新技術への探索を継続し、可観測性アーキテクチャの柔軟性を強化。

今後の方向性と技術的展望

eBPF技術の活用：Kubernetesクラスタ內での端到端依存分析を実現。
顧客洞察の統合：ユーザーのニーズを予測し、アプリケーションのパフォーマンス問題を早期に発見。
多観測アーキテクチャの実験：LGTMシナリオを評価し、複數の観測スタックを並行してテスト。
生成AIの支援：技術問題の解決をAIで支援し、開発効率を向上。

結論

OpenTelemetryは、MSCIが遺留供給商ツールから移行し、可観測性を拡張するための中心的な技術となりました。このアプローチにより、システムの安定性と障害対応能力が向上し、今後の技術革新にも柔軟に対応できる基盤が築かれました。技術と組織の変革を通じて、OpenTelemetryの導入は、長期的な価値をもたらす戦略的な選択です。