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
監視 やばい
Search
syossan27
April 24, 2025
Programming
11k
12
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
監視 やばい
yabaibuki.dev #5の登壇資料です
https://livesense.connpass.com/event/349898/
syossan27
April 24, 2025
More Decks by syossan27
See All by syossan27
一人SREが歩んだPlatform Engineeringスモールスタート実践録 ~ クラウドネイティブ会議版 ~
syossan27
4
2.1k
プロポーザル サポートガイドを読み解いていこう!
syossan27
3
850
幻滅期を越える サイトリライアビリティ エンジニアリング
syossan27
1
240
一人SREが歩んだ Platform Engineering スモールスタート実践録
syossan27
2
1.9k
SREって何? 現場で学んだサイト信頼性の第一歩
syossan27
5
1.7k
知識0からカンファレンスやってみたらこうなった!
syossan27
5
730
突然のメモリ使用率上昇へ対応! k8sカスタムコントローラー開発事例
syossan27
2
560
最先端を追う前に、まず広めよう! 〜AIツールの普及活動のすすめ〜
syossan27
2
1.6k
Fanstaの1年を大解剖! 一人SREはどこまでできるのか!?
syossan27
2
880
Other Decks in Programming
See All in Programming
Developing with AI Agents — Codex, Claude Code & Cowork Practical Guide
x5gtrn
PRO
0
1.3k
act1-costs.pdf
sumedhbala
0
170
Skillsは効率化、Agentsは"自分の拡張"——Builder時代のエージェント編成(CC Night 2026)
wemra
1
200
なぜ型を書くのか? TSKaigi2026で改めて考える #tskaigi_smarthr
kajitack
0
190
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -縮小版 / How much code can be written on a local LLM Shortened
kishida
2
170
LLMによるContent Moderationの本番運用の裏側と品質担保への挑戦
suikabar
3
820
【やさしく解説 設計編 #0】DDDのコード、読めるのに分からない人へ
panda728
PRO
1
190
symfony/aiとlaravel/boost
77web
0
120
AI 輔助遺留系統現代化的經驗分享
jame2408
1
1.2k
AI時代の仕事技芸論〜ソフトウェア開発で「遊ぶように働く」職人的熟達のすすめ(スクフェス仙台 2026バージョン)
kuranuki
0
280
「AIで開発し、AIを届ける」をEvalでつなぐ 〜AIネイティブに始めるプロダクト開発の実践〜 / Connecting "Develop with AI, deliver AI" with Eval
rkaga
4
5.6k
どこまでゆるくて許されるのか
tk3fftk
0
300
Featured
See All Featured
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
180
Done Done
chrislema
186
16k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.3k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.5k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.1k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.8k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
610
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
320
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
880
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
65
56k
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
6k
Transcript
©MIXI 監視 やばい 株式会社MIXI 井上 翔太
©MIXI 自己紹介 名前:しょっさん X(旧: Twitter)/ mixi2:@syossan27 所属:MIXI 活動: • SRE
Kaigi • SRE Magazine • ゆるSRE勉強会
©MIXI やばい
©MIXI 監視が
©MIXI 2024年 未だに地道な監視しかできていない ことに焦っていた・・・
©MIXI 地道にやっている例 承知! なんか最近サービスが遅いな〜って感じるので、どの辺 が原因なのか調査してくれない?
©MIXI 地道にやっている例 フロントエンドとバックエンド、それぞれの ログで遅くなっているところがないかチェッ クして、見つかったらそのアクセスでリクエ ストされたログを全てチェックして・・・
©MIXI 地道にやっている例 フロントエンドとバックエンド、それぞれのログで遅く なっているところがないかチェックして、見つかったら そのアクセスでリクエストされたログを全てチェックし て・・・ やばい!
©MIXI んじゃ楽するために行動しま しょ
©MIXI OTel × Cloud Traceを導入するぞ!!!!! • フロントエンド/バックエンドの一貫したTraceを収集することで、 1リクエストに対する全体の処理時間やボトルネックの特定を容易にする • リクエスト全体の総処理時間ごとの可視化
• SpanとLogがつながっていることで、Spanごとの詳細な動きがすぐに追える • Traceに属性を追加することによる拡張性 メリット
©MIXI OTel × Cloud Traceを導入するぞ!!!!! • フロントエンド/バックエンドの一貫したTraceを収集することで、 1リクエストに対する全体の処理時間やボトルネックの特定を容易にする • リクエスト全体の総処理時間ごとの可視化
• SpanとLogがつながっていることで、Spanごとの詳細な動きがすぐに追える • Traceに属性を追加することによる拡張性 メリット • めんどい デメリット
©MIXI 実装するぞ!!!!!
©MIXI 実装: フロントエンド Next.jsで組まれたフロントエンド に手動計装 Point Default Spanを無効化 • 不要なSpanがあったりなので、無効化した
• Samplerを用いて、 next.span_type を含むSpan を除外 class CustomSampler implements Sampler { shouldSample( _context: Context, _traceId: string, _spanName: string, _spanKind: SpanKind, attributes: Attributes ): SamplingResult { // next.span_typeが存在する場合は、 NextJSのDefault Spanなのでサンプリングしない if ("next.span_type" in attributes) { return { decision: SamplingDecision.NOT_RECORD, }; } return { decision: SamplingDecision.RECORD_AND_SAMPLED, }; } }
©MIXI 実装: フロントエンド Next.jsで組まれたフロントエンド に手動計装 Point Default Spanを無効化 • 不要なSpanがあったりなので、無効化した
• Samplerを用いて、 next.span_type を含むSpan を除外 Point CloudPropagatorでCloud Traceへ伝搬 • フロントエンドとバックエンドでTraceを繋げ る必要があるため、 opentelemetry-cloud-trace-propagator の CloudPropagatorで用いてTrace IDを送る // Cloud Traceで利用するために、 CloudPropagatorを使って X-Cloud-Trace-Contextの形式でTraceを伝搬させる const propagator = new CompositePropagator({ propagators: [new CloudPropagator()], }); propagation.setGlobalPropagator(propagator);
©MIXI 実装: バックエンド Railsで組まれたバックエンドに 自動計装 Point GraphQLに対応 • graphql-rubyを利用しているので、 ActiveSupport::Notifications
を用いてGraphQL でのtraceも取得する # graphql-rubyで発生するActiveSupport::Notificationsを利用する # ref: https://graphql-ruby.org/queries/tracing#activesupportnotifications trace_with(GraphQL::Tracing::ActiveSupportNotificationsTrace) notifications = [ 'lex.graphql', 'parse.graphql', 'validate.graphql', 'analyze_multiplex.graphql', 'analyze_query.graphql', 'execute_query.graphql', 'execute_query_lazy.graphql', 'execute_field_lazy.graphql', 'authorized_lazy.graphql', 'resolve_type.graphql', ] # デフォルトのNotificationsと上記のNotificationsをマージし て設定 config.google_cloud.trace.notifications = Google::Cloud::Trace::Railtie::DEFAULT_NOTIFICATIONS + notifications
©MIXI 実装: バックエンド Railsで組まれたバックエンドに 自動計装 Point GraphQLに対応 • graphql-rubyを利用しているので、 ActiveSupport::Notifications
を用いてGraphQL でのtraceも取得する # ログとTraceを紐付けるためのフィールド 'logging.googleapis.com/trace': "projects/[project-name]/traces/#{trace_id || ''}" , Point 構造化ログにtraceに関するフィールドを 追加 • 構造化ログに logging.googleapis.com/trace を付 け足すことで、Cloud Traceに該当するTrace ID にSpanを追加すると同時にログとの紐づけを行 う
©MIXI 実装: その他 Point opentelemetry-collectorの構築 • フロントエンドからCloud Traceへtraceを送出す るためにSidecarとして構築
©MIXI 実装: その他 Point バックエンド側のNGINXでヘッダー 編集 • X-Cloud-Trace-Contextからtrace_idを抽出し、 X-Request-Idヘッダーへ設定することで、 バックエンド側でtrace_idを扱えるようにする
# X-Cloud-Trace-Contextからtrace_idを抽出 map $http_x_cloud_trace_context $trace_id { ~^([0-9a-f]+)\/ $1; default $request_id; } log_format json escape=json '{' '"request_id":"$trace_id"' '}' Point opentelemetry-collectorの構築 • フロントエンドからCloud Traceへtraceを送出す るためにSidecarとして構築
©MIXI できたぞ!!!!
©MIXI ▪ Cloud Trace
©MIXI ▪ Cloud Trace - Span
©MIXI ▪ Cloud Trace - Span attributes
©MIXI まだまだ荒削りだが、一旦はOK
©MIXI 今後も"やばい"を撲滅していくぞ!
©MIXI ご清聴ありがとうございました