Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ITインフラ監視の今後を考える #qpstudy
Search
Yuichiro SAITO
April 23, 2016
Technology
6.6k
5
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
ITインフラ監視の今後を考える #qpstudy
qpstudy 2016.04 発表資料
Yuichiro SAITO
April 23, 2016
More Decks by Yuichiro SAITO
See All by Yuichiro SAITO
FinTech スタートアップのセキュリティチェックシートとの向き合い方 / AWS FinTech Bootcamp! Compliance
koemu
0
750
クラウドを積極活用したサービスの開発のために / AWS FinTech Bootcamp! Basic
koemu
0
350
ワークショップFinTech アーキテクチャ / AWS FinTech Bootcamp! Workshop
koemu
0
310
正しい理解で作る安心安全な FinTech の IT インフラ / tech play aws 2022 2
koemu
1
390
AWSの「今」 -PHPのコードを素早く動かすためのサービスのご紹介 / PHPCon2022 AWS Japan Session
koemu
2
2.3k
PdMとエンジニアのより良いコミュニケーションに向けて / Improve communication between Product Manager and Software Engineer
koemu
1
720
フェイズ別・スタートアップ企業への技術選定 シード編 #AWS #AWSStartup / Startup Tech 101 for Seed
koemu
0
550
AWSを使って送金機能を実装してみよう - 「sunabar-GMOあおぞらネット銀行API実験場-」コミュニティイベント第6弾
koemu
0
1.1k
Hardening II SU Softening Day - Team カムイ Presentation
koemu
0
4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
【Claude Code】鹿野さんに聞く 私の推しの並行開発環境 大公開 / claude-code-parallel-2026-07-15
tonkotsuboy_com
11
7k
ソニー銀行におけるビジネスアジリティ向上のためのクラウドシフト戦略
srenext
0
170
ADDF - ループエンジニアリングするフレームワークを作ったら/I Didn't Set Out to Build Loop Engineering, But ADDF Did
fruitriin
0
120
Keeping applications secure by evolving OAuth 2.0 and OpenID Connect
ahus1
PRO
1
160
穢れた技術選定について
watany
4
370
誤解だらけの開発生産性 / Myths and Misconceptions about Developer Productivity
i35_267
1
240
プロダクトだけじゃない、社内プロセスにおける自動化・省力化ノススメ
kakehashi
PRO
1
3.7k
AI駆動開発におけるQAエンジニアの役割事例 〜AI駆動開発の現場から〜
kobayashiyorimitsu
0
500
SRE依存からの脱却 運用を開 発チームへ移す、 フルサイ クル開 発体制の実践
joooee0000
0
2.7k
10年目を迎えた「ABEMA」がどのように AI 活用を推進して、AI 駆動開発にシフトしているのか / How ABEMA, entering its 10th year, is promoting the use of AI and shifting toward AI-driven development
miyukki
0
130
Road to SRE NEXTの今までとこれから
hiroyaonoe
0
310
DatabricksにおけるMCPソリューション
taka_aki
1
240
Featured
See All Featured
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
67
56k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
210
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
65
56k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.5k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.4k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
350
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
460
Lightning Talk: Beautiful Slides for Beginners
inesmontani
PRO
2
600
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
10k
Navigating the Design Leadership Dip - Product Design Week Design Leaders+ Conference 2024
apolaine
1
370
Transcript
ITΠϯϑϥࢹͷࠓޙΛ ߟ͑Δ 2016-04-23 @ qpstudy 2016.04 ࡈ౻ ༞Ұ (@koemu) ©
Yuichiro Saito (@koemu), 2016 1
͡Ίʹ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 2
͓͜ͱΘΓ ຊൃදɺࢲࣗͷݟղͰ͋Γɺඞͣ͠ॴଐ͢Δ৫ͷཱ ɺઓུɺҙݟΛද͢ΔͷͰ͋Γ·ͤΜɻ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 3
ࣗݾհ • ࡈ౻ ༞Ұ (@koemu) • גࣜձࣾϝϧΧϦ ΤϯδχΞ (αʔό API୲)
• աڈ • MSPͰITΠϯϑϥӡ༻ͷࣗಈԽ • ࣗࣾαʔϏε։ൃ • SIer ͳͲͳͲ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 4
NOW ON SALE ITΠϯϑϥࢹ࣮ફೖ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 5
ຊηογϣϯʹ͍ͭͯ ࢹۀͷఆٛࠓߟ͍͑ͯΔͷͰΑ͔ͬͨͷ͔ʁΛձͷ օ༷ͱڞʹߟ͑ɺ͓͢͠Δ࣌ؒʹ͍ͨ͠ɻ • ITΠϯϑϥΛऔΓר͘ڥͷมԽΛͲ͏ଊ͑ࢹۀʹϑΟ ʔυόοΫ͢Ε͍͍ͷ͔ • ITΠϯϑϥ୲ऀ͕ࠓޙࢹʹٻΊΒΕΔՁͱԿ͔ © Yuichiro
Saito (@koemu), 2016 6
ͪΐͬͱ͜͜Ͱ࣭ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 7
ࢹରʁ • ࣗࣾαʔϏε • MSP(डୗ) • ྆ํ © Yuichiro Saito
(@koemu), 2016 8
ࢹۀ • ͕ࣗ୲Ͱ͢ • ࿈བྷΛड͚ͯରԠ͢ΔํͰ͢ • ࢹରԠ྆ํͬͯ·͢ © Yuichiro Saito
(@koemu), 2016 9
ࢹۀͷڥͷ͓͞Β͍ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 10
োͱ • γεςϜ͕ఏڙ͍ͯ͠ΔػೳͷҰ෦ɺ·ͨͯ͢ΛϢʔβ ͕ར༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱɺ·ͨͦͷঢ়گɻ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 11
ͳͥࢹΛ͢Δͷ͔ • ͍ͪૣ͘োʹؾ͚ͮΔΑ͏ʹ͢Δ • ো෮چʹ͍ͪૣ͘औΓֻ͔ΕΔΑ͏ʹ͢Δ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016
12
୭ͷͨΊʹࢹΛ͢Δͷ͔ ࣗࣾαʔϏεͷ߹ • ར༻͢ΔϢʔβ • Γͳ͘αʔϏε͕ར༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹ͢Δ • ։ൃνʔϜ • োൃੜ࣌ʹڠྗΛڼ͙࣌ʹత͔֬ͭૉૣ͘ߦ͏ͨΊ
• ύϑΥʔϚϯεͷΛ։ൃͱڞʹղܾ͢ΔͨΊ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 13
MSPͳͲͷडୗͷ߹ • ͓٬༷ • ͓٬༷͕ఏڙ͢ΔαʔϏεɾγεςϜͷ҆ఆӡ༻ͷͨΊ • ͦͷઌʹ͋ΔࣗࣾͷՁΛఏڙ͢ΔͨΊ • ͓٬༷ͷ͓٬༷ •
Γͳ͘αʔϏεɾγεςϜΛఏڙ͢Δ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 14
ࢹۀʹ͍ͭͯ • ITΠϯϑϥ୲ऀͷॏཁͳۀͷҰͭͰ͋Δʮࢹʯ • ITΠϯϑϥͷҟৗΛ͍ͪૣ͘͠ରԠ͢Δ͖͔͚ͬΛ͔ͭ ΉͨΊʹܽ͘͜ͱͷͰ͖ͳ͍ͷ • ཏੑͱਫ਼ܦݧͱצʹࠨӈ͞ΕΔ߹͕͋Δ © Yuichiro
Saito (@koemu), 2016 15
αΠΫϧ͕ߴԽͨ͠ݱͷӡ༻ڥ • ։ൃڥͷมԽ • CI (Continuous Integration), CD (Continuous Delivery)
ͷීٴʹΑΔσϓϩΠαΠΫϧͷ ߴԽ • ʮʹউΔʯ࣌: σϓϩΠޙʹ͕ൃੜͨ࣌͠ʹૣ͘ऩଋͤ͞ΒΕΔ͔͕ٻ ΊΒΕΔ • ӡ༻ڥͷมԽ • IaaS ͷීٴ • αʔόͷॊೈͳมߋ͕Մೳʹͳͬͨ • ࢹઃఆॊೈʹߦ͏ඞཁੑ͕͋Δ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 16
໌ͷࢹۀΛߟ͑Δ 3ͭͷςʔϚ • PaaSΛͲ͏ࢹ͢Δ͔ • ࢹͷࡉ͔͞ • DIY͔SaaS͔ © Yuichiro
Saito (@koemu), 2016 17
PaaS ΛͲ͏ࢹ͢Δ͔ • PaaS ͱ͍ͬͯͻͱ͘͘ΓʹͰ͖Δͷ͔ • RDSͷΑ͏ͳϛυϧΣΞΛఏڙ͢Δͷɻ • ैདྷͷϛυϧΣΞͷԆͰࢹͰ͖ͦ͏ɻ •
GAE (Google App Engine)ͷΑ͏ͳΞϓϦͷ࣮ߦڥΛఏ ڙ͢Δͷɻ • ैདྷࣅͨߟ͑ͷͷ͕͔͋ͬͨʁ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 18
• ͦͦITΠϯϑϥΤϯδχΞ͕ඞཁͳΜ͚ͩͬʁ • ϑϧϚωʔδυͰ͢Α • PaaS ෦Ͱো͕ىͬͯ͜खग़͕͍͠͠ʂ - PaaS ఏڙݩ͕ରॲ
• ΞϓϦͷύϑΥʔϚϯεͱোͷݕผ͔ͩΒͬͺΓඞ ཁʁ • ֎ܗࢹҎ֎ PaaS ଆͰ༻ҙ͞ΕͨϝτϦοΫͷΈ͕ࢹՄೳ • ࢹ߲ʹ੍ݶ͕͋Δͱݴ͍͑ΒΕΔɻ • ΞϓϦͷ͔ PaaS ͷ͔Γ͚Δώϯτ௫Έ͍ͨɻ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 19
DIY͔SaaS͔ • DIY: Zabbix, Nagios ͳͲΛ͍ࣗલͰࢹγεςϜΛߏங͢Δ • SaaS: Mackerel, Datadog,
New Relic ͳͲͷࢹαʔϏεΛར༻͢Δ • ߟྀ͍߲ͨ͠ • ػೳ: ࢹ௨, ࢹՄೳͳର, औಘՄೳϝτϦοΫ • ߏஙίετ: γεςϜߏஙඅ༻, ࢹαʔόͷ֬อ, ࢹܦ࿏ͷ֬อ • ӡ༻ίετ: γεςϜҡ࣋අ༻, ࢹαʔόͷҡ࣋ཧ, ௨ͷਖ਼֬ੑ୲อ • ఏڙՁ: ࢹࣗମʁ োରԠʁ ͦΕͱʁ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 20
ࢹͷࡉ͔͞ • ʮରԠ͕ඞཁͳͷΈ௨ʯ • Ref: Monitoring 101: Alerting on what
matters - Datadog • ௨༰ͷ༏ઌܾͬͯΊͯ·͔͢ • ʮোʯͰͳ͚Ε௨͍Βͳ͍ͷʁ • ʮ༧ʯͷͨΊͷඋ͑Ͳ͏͢Δͷ͔ʁ • ൩ʹى͖ͨWebαʔόͷ͏ͪ1ͷোɺ໌ͷேʹରԠͨ͠Β͍͍ΜͰͳ͍ ͷʁ • εςʔΫϗϧμʔʹ߹ҙऔΕͯ·͔͢ʁ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 21
·ͱΊ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 22
ITΠϯϑϥ୲ऀͷࢹͷׂ • ։ൃɾӡ༻ۀ༰ͷมԽʹ͍͔ʹରԠ͢Δ͔͕ٻΊΒΕΔ • ࢹΛ͢ΔதͰԿΛՁఏڙ͢Δ͔ݟͭΊ͢ඞཁ͕͋Δ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016
23
͓ΘΓ © Yuichiro Saito (@koemu), 2016 24