OTelの観測性実踐と教訓：マイクロサービス環境における監視アーキテクチャの進化

はじめに

マイクロサービスアーキテクチャとクラウドネイティブ環境において、システムの観測性（Observability）は信頼性とスケーラビリティを確保するための不可欠な要素です。OpenTelemetry（OTel）は、指標（Metrics）、トレース（Traces）、ログ（Logs）を統合的に収集・分析するためのオープンソースプロジェクトであり、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の重要な技術スタックの一つです。本記事では、OTelを活用した監視アーキテクチャの設計と実踐を通じて、マイクロサービス環境における観測性の課題と解決策を解説します。

システムアーキテクチャの進化

初期段階

マイクロサービスはGateway経由でPrometheusに指標を出力し、Jagerを用いてトレースを実施していました。この段階では、ログの集中管理が実施されておらず、分散されたデータの統合が困難でした。

進化段階

マイクロサービスはDaemonSetでデプロイされ、OTel Agentを介してVictoria Metrics、Grafana Loki、Tempoにデータが送信されるようになりました。このアーキテクチャは多クラスタ環境にも対応し、スケーラビリティと柔軟性を向上させました。

核心的な課題と解決策

時間系列データの爆発

問題：Victoria Metricsの時間系列データ數が200萬から4000萬に急増。 原因：KubernetesのAttribute ProcessorがPod IPなどのメタデータを自動追加し、Istio SidecarによるIP衝突（127.0.0.1の共有）が発生。OTel Agentがランダムにメタデータを指標に割り當てていた。 解決策：サービスグリッド（Istio）を廃止し、アプリケーション層でのMTLSを採用。カスタムのAssociationリストを設定し、IP衝突を迴避。

ログ処理のボトルネック

問題：ログシステムの過負荷によりGatewayがタイムアウト。 対策：CFA（Cluster Federation Architecture）を導入し、ログラベルの制限、アクセスログの削減、ロギングローテーションの最適化を実施。 教訓：初期段階でデータ量の予測が不足し、設計に不備があった。

チャオズエンジニアリングによるテスト

方法：リアルなトラフィック負荷を模擬し、CPU/Memory制限を調整、Warpを用いたパフォーマンステストを実施。 成果：潛在的なボトルネックを特定し、生産環境での障害を予防。結果としてシステムの安定性が向上。

受信器の選択ミス

誤った実踐：cubet stats receiverやKUB stats receiverなどのデフォルト受信器を採用。 修正：デフォルト受信器を廃止し、node exporterなどの伝統的なscrape方式に戻す。 教訓：OTelには統一された標準がなく、業務ニーズに応じたツール選定が重要。

ゲートウェイの安定性問題

問題：ゲートウェイPodが頻繁にCrashLoopBackOff。 解決策：Collectorの自動スケーリング（HPA）を有効化し、最小/最大Replica數を設定。単Pod構成を修正。 効果：データフローの安定性を確保し、データロスを防止。

技術的要點

• OpenTelemetry：指標、トレース、ログの統合を可能にするが、具體的なシナリオに応じて適切に利用する必要がある。
• Kubernetesメタデータ：Attribute Processorが自動的に追加するPod IPなどの情報がデータ膨張を引き起こす可能性がある。
• サービスグリッド統合：Istio Sidecarは予期せぬトラフィック行動を引き起こす可能性がある。
• 自動スケーリング：CollectorのHPA設定は高トラフィック環境での処理に不可欠。
• チャオズエンジニアリング：故障を意図的に導入し、システムの容錯能力を向上させる。

システム設計の原則

• 段階的進化：開発環境から生産環境への移行には継続的な最適化が必要。
• データ制御：監視データ量を予測し、システムの過負荷を防ぐ。
• ツール選定：技術トレンドに追従するのではなく、業務ニーズに応じた監視ソリューションを選びたい。
• 容錯設計：チャオズエンジニアリングを用いてシステムの安定性を検証し、生産環境の信頼性を確保。

問題と解決策のまとめ

受信器選択とデータフローの調整

初期のKubeStats受信器使用時に問題が発生し、既存の監視方法（API Server直接ScrapeやNode Exporter）との整合性が欠如していた。Gatewayのクラッシュによりデータ中斷が発生し、単Pod構成が高負荷に対応できなかった。解決策としてCollectorの自動スケーリングを有効化し、最小/最大Replica數を設定。結果としてGatewayが3〜4Podに拡張され、データフローの安定性が確保された。

データの一貫性と重複問題

初期のGateway障害によりデータロスが発生し、その後Agent/Scrapersを用いたデータ収集に切り替えた。データ重複を迴避するにはデータフローのアーキテクチャを調整し、監視エンドポイントを安定化させることが重要。

部署経験

部署モデルの進化

基礎的な部署から多クラスタアーキテクチャ（Multicluster）とCFA（Cluster Federation Architecture）の統合へと移行。カスタマイズ可能な設定により、Collectorのパラメータやデータ処理フローを柔軟に調整可能。

自動スケーリングと負荷分散

CollectorのHPA設定：CPU使用率閾値を設定し、Pod數を動的に調整。負荷分散では、HTTP接続はKubernetesが自動的にサービス分散、gRPC接続はアプリケーション層やOTel Collectorを用いてカスタム負荷分散を実裝。

生産環境での部署考慮

OTel 1.0以前のバージョンを生産環境に直接導入するとAPI変更のリスクがあるため、避けるべき。現在のドキュメントとコミュニティリソースは大幅に改善され、生産環境の導入ガイドが提供されている。

技術的詳細

データフロー構造

受信器（Receivers）→ プロセッサ（Processors）→ エクスポーター（Exporters）の標準的なフロー。VictoriaMetricsやPrometheusなどの多様なエクスポーターを選択可能。Wild Instrumented Collectorを用いて自身の運行狀態を監視し、テストやデバッグを支援。

監視とダッシュボード

Monitoring Artistなどのツールを統合し、Collectorの運行狀態を可視化。Pipeline構造でデータフローを構造化し、監視データの安定した伝送を確保。

スケーラビリティと信頼性

誤ったデプロイによるスケーラビリティ問題を避けるために、ドキュメントとコミュニティリソースに依存。現行のソリューションは高スケール監視を実現し、システム中斷やエンジニアの手動介入を減らす。

キーレッスン

• 生産環境への過早な導入を避ける：OTel 1.0以前のバージョンはAPI変更のリスクがあるため、慎重に検討する。
• 柔軟なツール選定：組織のニーズに応じて受信器、エクスポーター、監視ツールを選択し、技術トレンドに追従するのではなく、実際の業務に即したソリューションを構築。
• コミュニティとドキュメントの支援：明確に説明されていない問題は、SlackやGitHub Issues、技術ブログなどから支援を受けることができる。