従来のデータベースおよびアプリケーション監視とは、単一のデータセンター内、単一の場所にある単一サーバーについて議論することを意味していました。多くの監視ツールは、この単一データセンター・単一ノードの概念を中心に構築されており、現在もその傾向は続いています。クラウドネイティブアプリケーションへと進化したにもかかわらず、ツールは完全には追いついていません。データベースやサーバーからメトリクスをクエリする際、ツールは私たちが正確に何を探しているのか、あるいはノードやデータセンターがいくつ存在するのかさえ理解していません。代わりに提供されるのはログ情報のみで、煩雑な情報統合作業を自ら行わねばなりません。幸い、新たなデータベースパフォーマンス監視(DPA)ツールやアプリケーションパフォーマンス監視（APM）ツール、そしてそこから得られる知見は、提供された情報と直面する課題を関連付ける手助けとなります。ここでは、データベースパフォーマンスとアプリケーションパフォーマンスのメトリクス間の関連性、そして一方の知見が他方の結果やメトリクスにどのように寄与し得るかを探ります。
新世界
では、この新たな環境においてAPMとDPAをどう結びつけるべきか？データベース性能監視は常に貴重な知見を提供してきたが、それは特定のデータベース内での話だ。そのため、データベース外のメトリクスや性能を追跡する必要性が生じる。クラウドネイティブアプリケーションが情報をグローバルに分散させる中、特定のクエリから始めるのではなく、ワークロード全体を俯瞰してデータベースチューニングに臨むべきだ。つまり、オンプレミスデータベースとクラウドネイティブアプリケーションの両方に対処する必要がある。技術者が単一ノード・単一データセンター環境で作業するという前提は崩れ、現在の世界観は拡大せざるを得ない。データベース外のパフォーマンス監視が次世代となる理由は、特定のクエリではなくワークロード全体を最初に捉えるからだ。DPAとAPMは、データベースとユーザー双方の問題点を特定するため、汎用的なメトリクスとユーザー体験を分析する手段となる。
シグナルを読み取る
レイテンシ, トラフィック, エラー, 飽和状態。Googleのサイト信頼性エンジニアが定義した4つの黄金のシグナルは、より優れたサービスを提供するための鍵です。これらのシグナルはそれぞれ、応答を得るまでの時間、ネットワーク上のリクエスト数、エラー率、ネットワーク上の負荷サイズを示します。データベースパフォーマンス監視は、特定のクエリではなくワークロードをより明確に把握するために、この4つの黄金のシグナルを分析します。ワークロードの可視化により、データベースとアプリケーションのパフォーマンスを把握でき、単なるメトリクスではなくユーザー体験に関する知見を得られます。例えば、データベースの問題なのか、それともサイトへのトラフィックが通常より多いだけなのか？この4つのゴールデンシグナルがあれば、データベースにエラーが発生しているのか、それともユーザがサイトを圧迫して読み込み遅延を経験しているのかを判断できます。4つのゴールデンシグナルで問題の一般的な原因を特定すれば、直接的な問題源をより迅速に発見できます。
詳細に迫る
ワークロードを確認することで全体的な問題を発見したら、次に核心に迫り、問題の真の原因を突き止められます。従来、問題の特定には、どこを探すべきか見当もつかないまま複数のクエリを掘り下げる必要があり、解決までの時間とフラストレーションが増大していました。トップから始めてワークロードを確認するアプローチは、この問題を解消し、問題の根源がどこにあるかについてより深い洞察を提供します。より具体的には、問題が発生している理由を明らかにします。単なる発生方法ではなく、その根本原因を把握できるのです。これらの指標を早期に可視化することで、問題が実際に発生する前に発見・修正することも可能になります。従来のデータベース監視のように問題発生後に通知する受動的な対応ではなく、ユーザー体験を追跡し、問題が起きる前に捕捉できるようになります。そして「遅延は新たな障害」と言われる現代において、解決時間の長期化は許容されるべきではありません。
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