ZEEKR Guance

マルチクラウド、RUM、APM、ログ、アラート、機微データ制御を一元化

Alibaba Cloud・Azure・AWS
RUM から APM への調査
機微フィールドの検出とマスキング

お客様の背景

ZEEKR はスマートモビリティ領域のテクノロジーブランドです。Guance が公開している導入事例では、グローバルに拡大する業務を支えるため、複数のクラウド環境、コンテナクラスター、ユーザーからサービスまでの経路を共通フローで観測する必要がありました。

複数のオープンソースツールが別々の入口を形成

SkyWalking、Prometheus、ELK が異なるシグナルを保持し、障害調査では時刻、サービス、環境の情報をツール間で移す必要がありました。

複数のオープンソースツールが別々の入口を形成

グローバル展開で運用とガバナンスの範囲が拡大

複数クラウド、UAT と本番環境、異なる地域のチームに対して、データ境界、アラートコンテキスト、機微フィールド処理を一貫させる必要がありました。

グローバル展開で運用とガバナンスの範囲が拡大

導入内容

Alibaba Cloud、Azure、AWS の稼働データを統合

クラウドプラットフォームとコンテナクラスターのメトリクス、ログ、オブジェクト状態を一つのプラットフォームに集約し、環境、サービス、リソース関係から調査できるようにしました。

Alibaba Cloud、Azure、AWS の稼働データを統合

UAT、本番、RUM、APM、アラートを接続

実際のユーザーアクセスとバックエンドのアプリケーショントレースを同じコンテキストで分析します。アラートは WeCom や Feishu へ通知し、担当者が関連する証拠へ進めるようにしました。

データパイプラインで機微フィールドを検出・マスキング

ユーザーやデバイスに関するフィールドへ検出とマスキングのルールを適用し、ログとトレースの調査価値を残しながら、定義したデータ処理要件を実行します。

データパイプラインで機微フィールドを検出・マスキング

導入後の変化

地域をまたぐチームが同じ観測コンテキストを共有

中国と欧州のチームが、同じサービス、時間帯、異常の証拠を基に連携し、別々のインシデント説明を作る必要がなくなりました。

ツール運用の対象を集約

複数のシグナルを共通プラットフォームへ移し、重複するオープンソース運用の入口を減らし、収集とアラートのガバナンスを集約しました。

機微データ処理の境界を明確化

フィールド検出とマスキングをパイプラインの一部にし、地域をまたぐ業務で社内のデータガバナンスを適用しやすくしました。

よくある質問

ZEEKR の事例ではどのクラウドとコンテナ環境を扱っていますか?

公開事例では Alibaba Cloud、Azure、AWS、関連するコンテナクラスター、UAT と本番環境を扱っています。実際のサービスとリージョンは導入環境によって異なります。

マルチクラウド監視に RUM と APM を加える理由は何ですか?

クラウドリソースの状態はインフラストラクチャの変化を示します。RUM と APM は、その変化をユーザー影響とバックエンドのサービス経路へ接続し、体験からアプリケーション、リソースまで調査できるようにします。

機微データスキャンだけで全てのコンプライアンス要件を満たせますか?

いいえ。フィールド検出とマスキングはデータガバナンスの一部です。適用法令、契約、地域、権限、社内規程に合わせて、全体のプロセスを設定・検証する必要があります。

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