すべてを自動化するか、取り残される

DevOpsは、新しい製品やサービスの提供を大規模に、確実かつ手頃な価格で加速することを目的としています。これを行うには、自動化が必要です。ソフトウェアを使用して、他のソフトウェアを構築、構成、展開、スケーリング、更新、および管理します。

通常、監視はこのプロセスと並行して行われると考えています。その役割は、問題が発生したときにオペレーターに警告し、問題の分析を支援し、サービスレベルの目標への準拠を確認することです。ただし、監視を運用自動化の重要な部分として扱うことをお勧めします。最新のフル機能の監視プラットフォームは、それ自体が強力な自動化エンジンであり、アプリケーションとインフラストラクチャのライフサイクル管理および問題の軽減における大規模な自動化イニシアチブの重要なイネーブラーになります。多くの場合、自己スケーリングや自己修復などの自律的な操作を可能にするために機能することもできます。

>関連項目：IT監視：マッドハウス、Opsviewに自分自身を監視しないでください

監視システムが、より多くのことを成し遂げ、人為的エラーを排除し、SLOに（準拠するだけでなく）対応するのに役立ついくつかの方法を次に示します。

合理化された自動監視システムの展開とライフサイクル管理。オンプレミスの監視ソリューションは、監視対象のインフラストラクチャと共存できます。従来のプライベートクラウドとデータセンター、およびプロバイダーがホストする仮想プライベートクラウド（VPC）の両方。これにより、セキュリティ、プライバシー、データガバナンス、およびその他の規制に準拠できます。また、SaaS監視ソリューションのスケーラビリティを制限する可能性のある帯域幅とコストの障壁を克服するのに役立ちます。ただし、構内監視は展開、スケーリング、および更新する必要があります。これは、非常に単純な単一サーバー構成を除くすべての構成にとって困難な場合があります。

この種の監視プラットフォームの将来を見据えたメーカーは、Ansible、Puppet、Chef（DevOpsがインフラストラクチャの展開と日常業務の自動化に使用しているものと同じ）などの一般的な展開自動化フレームワークを活用して、スケールアウトされた監視システムの展開を合理化し始めています。 、可用性の高い構成。オペレーターの便宜のために、WebUIと簡素化されたコンフィギュレーターの背後にデプロイメントツールの複雑さを隠していますが、インフラストラクチャのロールアウトを使用してモニタリングシステムまたはメトリクスコレクターのデプロイメントをダブテールしたいDevOpsの人々は、標準のツールにアクセスできます。これがベストプラクティスです。監視の詳細は、最も信頼のおける「コードとしてのインフラストラクチャ」リポジトリの一部として定義および維持できます。

>関連項目：データセンターの可視性の価値

APIを介した自動エージェント展開と監視対象オブジェクトの登録。 Ansibleなどの標準のデプロイツールを使用して、ホスト上のモニタリングコンポーネント（エンドポイントエージェント、必要なライブラリなど）を挿入、構成、および更新することもできます。同じツールで、展開マニフェストから、または展開時にホストから直接ファクトを抽出し、監視システムAPIを使用して、ホストインフラストラクチャとアプリケーションの監視を迅速に構成し、保守終了時にホストを「監視解除」することができます。システムを導入したらすぐに定期的に監視下に置くことで、ステージングまたは本番環境の問題を迅速に検出でき、必要に応じてロールバックをトリガーできます。これは、継続的デリバリーの重要なベストプラクティスです。

CMDBの取り込み。一部の監視プラットフォームは、ServiceNowや同様のベンダーが提供するものなど、運用管理ツールや構成管理データベース（CMDB）からデータを取り込むことができます。これにより、オペレーターは既存のインフラストラクチャ、アプリケーション、および完全なビジネスサービスの監視を迅速かつ自信を持って構成でき、面倒でエラーが発生しやすいシステムファクトの手動コンパイルを回避できます。

>関連項目：DevOpsを成功させるために必要な適切なストレージソフトウェアは何ですか？

検出と自動監視。高度な監視ソリューションでは、SSHを介したホストへの直接アクセスや、ActiveDirectoryなどの構成リポジトリやWindows Discoveryなどのサービスを介した間接アクセスなど、さまざまな方法を使用して、既存のインフラストラクチャから事実を抽出し、オペレーターによる監視構成を高速化します。最先端の製品は現在、プロセスを完全に自動化する方向に進んでいます。インフラストラクチャ、アプリ、完全なビジネスサービスの包括的なマップを作成し、手動の介入や指示を必要とせずにこれらを監視します。

アラート処理、通知、エスカレーション、統合。もちろん、アラートは強力な自動化の形式です。これには意思決定が伴いますが、これは単純な場合（たとえば、一部のメトリックが特定のしきい値を超えた場合）または大幅に複雑な場合（たとえば、別々のシステムからのいくつかのメトリックが、重要なビジネスの特定の種類の既知の障害を予測する状態に入った場合）です。サービス）。これには、問題、チームロータス、時間/日付、およびその他の変数に基づいた高度な割り当てとエスカレーションが含まれます。電子メールなどの通信方法、またはPagerDutyなどのマルチモード通知プラットフォームとのアウトバウンド統合が必要です。または、問題管理（JIRAなど）または運用ワークフロー管理（ServiceNowなど）やコラボレーション（Slackなど）やその他のソリューションとのより高度な統合。このすべての自動化機能が連携して、適切なタイミングで適切な人に適切なアラートを送信し、過剰なアラートや疲労を回避します。操作をスムーズにし、チームがダウンタイムを回避してSLOのコミットメントを達成できるようにします。

>関連項目：ワークロードの自動化によってDevOpsを高速化する方法

プロアクティブな問題の軽減。最後に、高度な監視ソリューションにより、ホストでスクリプトを実行したり、集中自動化（Ansibleなど）をトリガーして、障害が発生したサーバーの再起動からインフラストラクチャクラスターのスケールアップまで、監視された条件に基づいてタスクを実行できるようになりました。今後10年間で、機械学習の開発により、システムを監視してビジネスサービスの抽象的な構造と機能を推測し、自動的に監視し、障害モードを予測し、修復し、パフォーマンスを最適化する機能が徐々に向上します。タスクへのオペレーターリソースの割り当て。

Opsviewのコンテンツ戦略リーダーであるJohnJainschiggによる