Eclicktech(易点天下) Guance

Kubernetes オブジェクト、Java トレース、業務ログ、性能メトリクスを一つの調査経路へ

Kubernetes フルスタック監視
Java APM の自動導入
トレース・ログ・メトリクス相関

お客様の背景

Eclicktech は、海外展開する企業向けにデジタルマーケティングと関連テクノロジーサービスを提供しています。公開事例では、グローバル事業の拡大により複雑化したコンテナ基盤とアプリケーション関係の管理が説明されています。

Kubernetes オブジェクトが継続的に変化する一方、トレース、ログ、メトリクスが別々のツールにあり、性能調査とサービス品質の確認に連続した証拠がありませんでした。

コンテナオブジェクトが常に変化

ノード、コンテナ、Pod、サービスの関係を追うため、一貫した収集、タグ付け、関連分析が必要でした。

コンテナオブジェクトが常に変化

トレース、ログ、メトリクスが分断

アプリ性能が変化すると、チームは複数ツールでサービス、インスタンス、時間軸を何度も合わせていました。

トレース、ログ、メトリクスが分断

顧客業務が信頼性要件を高める

プラットフォームの異常が顧客の広告配信や運用に影響し得るため、早期シグナルと追跡可能な影響情報が必要でした。

顧客業務が信頼性要件を高める

導入内容

可観測性ワークフローを統一

コンテナ、アプリ、業務シグナルを同じ基盤に取り込み、サービス、環境、時間軸ごとに運用状態を確認します。

可観測性ワークフローを統一

DataKit で Kubernetes データを収集

DataKit が Kubernetes のノード、コンテナ、サービスに関するメトリクスとログを収集し、オブジェクトタグで絞り込みと関連付けを支えます。

DataKit で Kubernetes データを収集

Java APM を自動導入してシグナルを関連付け

公開事例では DataKit の Java 自動インジェクションで APM を導入し、アプリトレース、業務ログ、性能メトリクスを相関しています。

Java APM を自動導入してシグナルを関連付け

導入後の変化

調査にオブジェクトの文脈を保持

サービス呼び出しから関連ログ、メトリクス、コンテナオブジェクトへ進み、影響範囲を絞り込めます。

ダッシュボードが運用判断を支援

多次元データをサービス健全性、異常傾向、アーキテクチャ分析のビューとして整理できます。

コンテナ監視の入口を標準化

共通の収集とタグにより、コンテナ監視とアプリ調査の重複保守を減らせます。

よくある質問

Eclicktech の事例では Kubernetes の何を監視しますか?

公開事例には、ノード、コンテナ、クラスタサービスのメトリクスとログが記載されています。実際の範囲は権限、コレクター設定、保存方針によります。

Java APM の自動導入にはどのような役割がありますか?

アプリごとの手動設定を減らし、リクエスト遅延、エラー、バックエンド性能のトレースコンテキストを追加します。本番導入前に互換性とサンプリングを検証します。

トレース、ログ、メトリクスを関連付ける理由は何ですか?

トレースは要求経路、ログはエラーと業務項目、メトリクスはサービスとリソースの傾向を示します。同じサービスと時間軸を維持して調査できます。

その他の導入事例