可観測性 - ロギングが重要な理由-Golang-php.cn

Observability - Why logging its important

ますます複雑化するデジタル時代においては、最新のソフトウェアシステムを管理する上で可観測性が主な鍵となります。可観測性の最も重要な柱の 1 つはロギングです。ロギングがなぜそれほど重要なのか、そしてそれを最適に活用する方法を見てみましょう。

ロギングとは何ですか?

ロギングは、システム内のアクティビティやイベントを記録するプロセスです。これには、エラーメッセージ、ユーザーアクティビティからシステムパフォーマンスまで、さまざまな情報が含まれます。ログをシステムの飛行機の「ブラックボックス」と考えてください。何が起こっているかを常に記録し、必要なときに洞察を提供できるようにします。

ロギングがなぜそれほど重要なのでしょうか?

ログが重要である理由として考えられるいくつかの点を次に示します。

より迅速な問題解決
適切なログがあれば、開発チームは推測に頼らずに根本原因を特定できます。虫を探すときは宝の地図を持っているようなものです!
セキュリティの改善
ログは、不審なアクティビティを検出するための「スパイ」となる可能性があります。セキュリティチームは、消防署を常に待機させるなど、脅威に対してより迅速に対応できます。
パフォーマンス分析
ログを通じて、システム内のボトルネックを特定できます。アプリの健康状態を診断してくれる主治医がいるようなものです。
ユーザーの行動を理解する
ユーザーアクティビティログは、製品がどのように使用されているかについての貴重な洞察を提供します。これは、顧客の好みを常に観察して報告するパーソナルアシスタントがいるようなものです。

ロギングのベストプラクティス

ロギングの利点を最大限に活用するために、以下に実行できるベストプラクティスをいくつか示します。

適切なログレベルを決定する

これらの適切なログレベルを使用すると、ログを緊急度で並べ替えるなど、情報を迅速にフィルタリングするのに役立ちます。

以下は、Golang 言語を使用してさまざまなレベルのログを表示する例です。ここではログラスを使用します。

package main

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    log := logrus.New()
    log.SetLevel(logrus.DebugLevel)

    log.Debug("Starting app..")
    log.Info("User has successfully logged in")
    log.Warn("CPU usage exceeds 80%")
    log.Error("Failed to save data to database")
    log.Fatal("A critical error occurs, the application will stop")
}

ログイン後にコピー

以下は、上記のいくつかのログレベルの説明です:

DEBUG: デバッグの詳細情報。通常は開発中にのみ有効になります。
情報: アプリケーションの通常のフローに関する一般情報。
警告: 将来的に問題が発生する可能性がある状況ですが、アプリケーションを停止しないでください。
エラー: 特定の機能が失敗する原因となるエラーですが、アプリケーションはまだ実行中です。
致命的: アプリケーションの停止を引き起こす可能性がある重大なエラー。

一貫した書式設定を使用する

一貫したログ形式により、特に自動ツールを使用する場合、解析と分析が容易になります (ツールについては後述します)。また、書式設定により、ログレベル、メッセージ、時間などの条件に基づいてログを検索することも容易になります。形式の例:

[TIMESTAMP] [LEVEL] [MODULE] [MESSAGE]

ログイン後にコピー

または、上記のコード例の結果のように、簡単に解析できる JSON 形式:

{
    "action": "checkout",
    "ip_address": "192.168.1.100",
    "level": "error",
    "module": "payment_processor",
    "msg": "Payment failed",
    "session_id": "sess_abc123",
    "time": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
    "timestamp": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
    "user_id": 12345
}

ログイン後にコピー

ファイルサイズを管理するためにログローテーションを実装する

ログのローテーションにより、ログファイルが大きくなりすぎて管理が困難になるのを防ぎます。これには以下が含まれます:

ログファイルのサイズを制限します。
新しいログファイルを定期的に (例: 毎日または毎週) 作成します。
古いログファイルをアーカイブまたは削除します。
Linux 上の logrotate などのツール、またはローテーションをサポートするロギングフレームワークを使用します。

ログに記録される情報のプライバシーとセキュリティを考慮する

セキュリティとプライバシーはログ記録において非常に重要です:

パスワードやクレジットカード情報などの機密データをログに記録しないでください。
必要に応じて、個人データをマスクまたは暗号化します。
ログファイルへのアクセスが許可された担当者のみに制限されていることを確認します。
会社のポリシーと規制に従って古いログを削除する保持ポリシーを実装します。

ログの監視と分析のためのツール

システムの複雑さが増すにつれて、ログを監視および分析するための高度なツールの必要性もますます重要になります。可観測性とログ分析に役立つ一般的なツールをいくつか紹介します:

グラファナ
Grafana は、ログデータを視覚化するためのオープンソースプラットフォームです。これらのツールは、ログを含むさまざまなデータソースに統合できます。カスタマイズされたインタラクティブなダッシュボードの作成が可能になります。メトリクスとログのリアルタイム視覚化に適しています。
ニューレリック
New Relic は、オールインワンの可観測性プラットフォームです
ログ分析、トレース、メトリクスを 1 か所で提供します。異常を検出し、問題を関連付けるための AI 機能もあります。
大規模なアプリケーションやインフラストラクチャの監視に適しています。
ロキ
Loki は、軽量でコスト効率の高いログ集約システムです。 Loki は Grafana とうまく連携するように設計されています
Prometheus
と同様に、ラベルベースのインデックスを使用します。すでに Prometheus と Grafana を使用している組織に最適です。
AWS CloudWatch Logs インサイト
AWS のこの統合ログ分析サービスを使用すると、AWS のさまざまなサービスからのログのクエリと分析が可能になります。
RDS およびその他のデータベースサービスでの遅いクエリを検出する機能
他の AWS サービスとの簡単な統合。