テレメトリーシグナルが導くパフォーマンス最適化 / Performance Optimization Driven by Telemetry Signals

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1. ©Fusic Co., Ltd. CONFIDENTIAL OSEKKAI × TECHNOLOGY テレメトリーシグナルが導くパフォーマンス最適化 PHPerKaigi 2026 2026.03.20 清家史郎 @seike460
2. ©Fusic Co., Ltd. 自己紹介 はじめに 清家 史郎 (@seike460) SHIRO SEIKE 株式会社Fusicプリンシパルエンジニア/エバンジェリスト AWS User Group Leaders AWS Community Builder Serverless 2025 Japan AWS Top Engineers JAWS Days 2026 実行委員長
3. ©Fusic Co., Ltd. アジェンダ
4. ©Fusic Co., Ltd. 「なんか遅いんだよね」 • 勘と経験で 推測 する改善 • 本当に速くなったか 答えられない
5. ©Fusic Co., Ltd. 推測するな、計測せよ • "Don't tune until you've measured" • 計測には 3つのシグナル が必要
6. ©Fusic Co., Ltd. • CNCF公式の ベンダーフリー テレメトリ基盤 • PHP: PECL拡張で コード変更ゼロ計装 OpenTelemetry — 計測の標準基盤
7. ©Fusic Co., Ltd. テレメトリパイプラインの設計
8. ©Fusic Co., Ltd. 属性設計 — シグナルに意味を持たせる • api.version 属性で V1/V2 を区別 • Metrics のラベルとしても自動伝播
9. ©Fusic Co., Ltd. 今日のサンプルアプリ : BookShelf API • V1 ボトルネックあり / V2 最適化済み • Docker Compose で 1コマンド起動
10. ©Fusic Co., Ltd. 今日のサンプルアプリ : BookShelf API • V1 ボトルネックあり / V2 最適化済み • Docker Compose で 1コマンド起動
11. ©Fusic Co., Ltd. Traces — ボトルネックを可視化する • 自動計装 がスパンツリーを自動生成 • ウォーターフォールで 時間の内訳 が一目瞭然
12. ©Fusic Co., Ltd. ボトルネック 1: N+1クエリ — V1 /books • Book::all() — ページネーションなし • $book->author — 都度SELECT発行
13. ©Fusic Co., Ltd. V1 トレース実測 : 50,009スパン / 約62秒 • GET /api/v1/books の 実測 トレースデータ • 50,009スパン の異常なDB操作
14. ©Fusic Co., Ltd. V2 の修正: Eager Loading + Pagination • with() で N+1を解消 • paginate(20) で 20件ずつ 取得
15. ©Fusic Co., Ltd. V2 トレース: 23スパン / 23ms 約2,700倍の改善 V1 V2 改善 レイテンシ 62,370ms 23ms ~2,700x スパン数 50,009 23 2,174x SQLクエリ ~10,001 4 2,500x
16. ©Fusic Co., Ltd. ボトルネック 2: 同期外部API — V1 /orders
17. ©Fusic Co., Ltd. Traces のウォーターフォール : 約5.5秒の内訳 • DB操作は 100ms以下 — 処理時間の 0.3% • 残り 99.7% は外部API + sleep
18. ©Fusic Co., Ltd. V2 の修正: 非同期Job化 • 重い処理を Queue Job にオフロード • 5,537ms → 1,017ms (約5倍改善)
19. ©Fusic Co., Ltd. Metrics — 改善効果を計測する • Traces = 点の分析 / Metrics = 線の監視 • spanmetrics で RED Metrics 自動生成
20. ©Fusic Co., Ltd. spanmetrics connector Traces から Metrics を自動生成
21. ©Fusic Co., Ltd. V1 vs V2 レイテンシ比較 — 実データ エンドポイント V1 p95 V2 p95 改善率 GET /books 62,370ms 23ms ~2,700x POST /orders 5,537ms 1,017ms ~5x GET /books/{id} 35ms 29ms 1.2x GET /books/search 396ms 28ms ~14x
22. ©Fusic Co., Ltd. Grafana ダッシュボード — 継続的な監視 • api_version ラベルで V1/V2 比較 • V1/V2 比較 をリアルタイム監視
23. ©Fusic Co., Ltd. カスタムメトリクスの設計
24. ©Fusic Co., Ltd. Logs — コンテキストを補完する • trace_id でログへ直接ジャンプ • 構造化ログ で検索・フィルタ可能に
25. ©Fusic Co., Ltd. Logs でバグを発見 : cache テーブル欠損
26. ©Fusic Co., Ltd. 3シグナルの相関 — Trace IDで紐づける • spanmetrics で自動変換 • Exemplar で逆引き • これらをOpenTelemetryMCPを利用して「データソース」 に出来る
27. 勘と経験に頼らず シグナルが導く改善を始めよう
28. ©Fusic Co., Ltd. 本番運用の知見 • コスト・パフォーマンス・データ量の バランス • デモ環境と本番は 別物
29. ©Fusic Co., Ltd. サンプリング戦略 • Head-based: 開始時に確率判定 • Tail-based: 完了後に条件判定
30. ©Fusic Co., Ltd. Tail-based サンプリングの実践 • エラー/遅延トレースは 100% 収集 • 正常トレースは 10% サンプリング
31. ©Fusic Co., Ltd. Collector 構成: memory_limiter と batch • memory_limiter: 512MiB 上限 • batch: 1024スパン ごと送信
32. ©Fusic Co., Ltd. spanmetrics: カーディナリティに注意 • dimension 過多で メトリクス爆発 • 値が有限な属性だけを選ぶ
33. ©Fusic Co., Ltd. 今日から始める 3ステップ • 計装 → 収集 → 可視化 の3ステップ • 数時間で 小さく始められる
34. ©Fusic Co., Ltd. テレメトリーシグナルを取得して オブザーバビリティを始めよう まとめ • Traces — ボトルネック可視化 • Metrics — 改善効果の定量化 • Logs — 根本原因の特定
35. ©Fusic Co., Ltd. OSEKKAI × TECHNOLOGY ご清聴いただきありがとうございました Thank You ココロと技術で、ぴったりも、びっくりも。
36. ©Fusic Co., Ltd. Appendix 時間の関係で紹介しきれなかったスライドを供養するゾーンです
37. ©Fusic Co., Ltd. Before/After — データに基づく改善効果
38. ©Fusic Co., Ltd. N+1だけじゃない Traces で検出できるパターン • スパン数・形状・ギャップ が手がかり • コードレビューで見逃すパターンを 発見