はじめに
OpenTelemetry は、クラウドネイティブ環境における観測性（Observability）を実現するためのオープンソースプロジェクトとして、メトリクス、トレース、ログの収集・分析を統合的にサポートしています。近年、プロファイリング（profiling）が新たな信號（signal）として OpenTelemetry に統合される動きが進んでおり、アプリケーションのパフォーマンス分析や異常診斷に不可欠な技術として注目されています。本記事では、OpenTelemetry Profiling の定義、技術的進展、実裝構造、課題、および今後の展望について詳しく解説します。
技術の定義と基本概念
プロファイリングとは
プロファイリングは、アプリケーションの実行中に消費されるリソース（CPU、メモリ、遅延など）を可視化する技術です。視覚化ツールとして、flamegraph、perfetto、Chrome開発者ツール、FlameScope などが利用され、コードの実行フローを詳細に解析します。これにより、パフォーマンスのボトルネックや、マルチスレッド環境での競合問題など、システムの挙動を深く理解できます。
主な用途
- 異常診斷：データベースのアップグレードなどによるCPU使用率の異常を迅速に特定。
- パフォーマンス最適化：高負荷の関數を特定し、リソース使用を調整。
- 尾部遅延分析：ミューテックス競合などの分散システムのパフォーマンス改善。
- マルチスレッド監視：スレッド間の相互作用とボトルネックの可視化。
OpenTelemetry におけるプロファイリングの進展
時系列での進展
- 2020年：GitHub でプロファイリングを OpenTelemetry の新規信號として提案され、初期はメトリクスやロックの分析に注力。
- 2022年6月：SIG（Special Interest Group）會議が設立され、100人以上の參加者によるデータモデル（OTB-212）とフォーマット標準（EP-239）の構築が進む。
- 2024年6月：Elastic が ebpf プロファイラーを OpenTelemetry に寄贈し、標準化とツールチェーンの統合が実現。
- 2024年8月：Google との協議により PPR フォーマットを維持し、OpenTelemetry が変換メカニズムを構築。
- 2024年10月：OTL（OpenTelemetry Protocol）が Collector で実裝され、ebpf プロファイラーが Collector の受信器として採用。
- 2025年1月：ebpf プロファイラーが Collector に正式統合され、リソース検出と屬性タグ付けが可能に。
技術的アーキテクチャ
- クラスタワイドコレクター（Cluster-wide Collector）：ログ、メトリクス、トレース、プロファイリング信號を受信し、OTL 協議で外部ストレージ（例：Elasticsearch）に変換。
- ノードレベルコレクター（Node-level Collector）：ebpf プロファイラーを起動し、各ノードで実行することでリソースの浪費を防ぐ。
- データ処理フロー：プロファイリングデータ（スタックトレース、タイムスタンプ）を生成し、リソース検出と屬性タグ付けでコンテキストを強化。OTL クエリ言語を用いたデータ変換と分析をサポート。
技術的課題と今後の方向性
データモデルの最適化
- スタックトレースの表現：現在はフレームリスト形式で保存されているが、より効率的な構造への移行を検討。
- タイムスタンプの処理：フラメグラフなどのアグリゲートビューと時系列データのバランスを取る必要がある。
協議の標準化
- VLP（OpenTelemetry Profiling Protocol）の定義：ツールチェーン間の互換性を確保。
- ebpf と他ツールの統合：JFR、PPR などのプロファイリングツールとのデータフォーマット統合。
生産環境での実裝
- 開発段階：データ変換、パフォーマンス最適化、安定性の向上が課題。
- 目標：即時監視と可視化をサポートする完全な OpenTelemetry Profiling 生態系の構築。
現在の狀態と推奨
OpenTelemetry Profiling 信號はまだ生産環境での利用には不十分ですが、テスト環境での利用を推奨します。コミュニティは活発に活動しており、フィードバックや貢獻が歓迎されています。今後の進展に注目し、必要に応じて実裝を進めてください。