Elastic AutoOpsが無料になりました：コミュニティへの投資

Elasticsearchのような分散システムは、データとクエリの負荷に常に適応するように設計されています。突然のデータバーストやピーククエリ期間など、検索とインデキシングの需要が変動する動的な環境でピーク効率を維持するには基本的なモニタリング以上のものが必要です。チームがこれらの変化に先手を打つには、クラスターのパフォーマンスを維持するリソース最適化へのプロアクティブなアプローチが必要です。可視性を適切に獲得することで、テレメトリと洞察が強力な資産となり、チームはパフォーマンス改善が急務になる前に対応し、本番環境に到達する前に潜在的な問題を把握できるようになります。

しかし、これらのシグナルを解釈するには深い知識が必要です。健全なリソースの急増と重大な設定上の欠陥を区別するには、設定とインフラストラクチャ間の依存関係を理解する必要があります。これまでは、各チームが独自の監視ツールを構築・保守し、アドホックルール、アラート、ダッシュボードの設定に頼ってメトリクスを相関させ、問題のトラブルシューティングを行っており、これは大変な作業でした。しかし、今日からそうした状況は変わります。Elastic AutoOpsは、ライセンスレベルに関係なく、すべてのElasticsearchユーザーに無料でご利用いただけるようになりました。クレジットカードは不要で、ライセンスのアップグレードも、付帯条件もありません。

Elastic AutoOpsは、セルフマネージドクラスターから収集した運用メタデータを、エキスパートレベルの診断と実行可能な解決策に変換します。Elastic CloudにCloud Connect経由で接続すると、AutoOpsはリアルタイムでパフォーマンスのボトルネックと最適化の機会を特定し、チームがMTTRを短縮し、インフラの無駄を排除するのに役立ちます。ビジネスデータが環境から出ることはありません。重い処理はElastic Cloudで行われるため、セルフマネージドの監視インフラストラクチャをプロビジョニングしたり維持したりすることなく、クラスター全体を一元的に把握できます。

アーキテクチャは安全かつ軽量です。Cloud Connectを介してElastic Cloudに接続し、実際のビジネスデータは環境内に残り、運用メタデータのみが処理されます。分析は完全にクラウドで行われ、インフラ上では行われないため、ローカルのモニタリングクラスターをプロビジョニングまたは保守する必要はありません。

分散システムで問題が発生した場合（例：クエリ遅延、予期しないリソース圧力、シャードの不均衡）、診断とは、ノード、インデックス、クラスターの状態にわたってメトリックを相関させることを意味します。経験豊富なオペレーターであっても、根本原因を絞り込むのに何時間もかかることがあります。

Elastic AutoOpsは自動化された根本原因分析を提供します。問題を特定し、なぜ発生しているのかを説明し、具体的な修復手順を提供します。これには、すぐに実行できるElasticsearch APIコマンドも含まれます。生のメトリクスからメンタルモデルを構築する代わりに、症状から修正までの直接的な道筋が得られます。これにより、チームのElasticsearchの専門知識レベルに関係なく、平均復旧時間（MTTR）が大幅に短縮されます。

詳細な使用状況の洞察がなければ、チームは過剰にプロビジョニングする傾向があります。可視性が不足している場合、これは合理的な選択です。機能停止のリスクを負うよりも、容量を無駄にする方がよいでしょう。しかし、高くつくことは事実です。

AutoOpsはノードとインデックス全体の実際のリソース使用率を分析します。十分に活用されていないインフラ、遅くてコストのかかるクエリ、最適ではないサイズのシャード、データ層の最適化の機会を特定します。その結果、導入の適切なサイズ設定に関する具体的なガイダンスが得られ、推測ではなく証拠に基づいてハードウェアコストを削減することができます。

セットアップは数秒で完了します。単一の軽量なエージェントがCloud Connectを介してクラスターをAutoOpsに接続します。そこから、Slack、PagerDuty、Microsoft Teamsなど、人気のツールと連携した事前構築されたカスタマイズ可能なアラートと通知を使用して、複数のクラスター全体を一元的に表示できます。個別のクラスターをプロビジョニングしたり、ダッシュボードを構築したり、インフラストラクチャーを継続的に保守したりする必要はありません。

その好例が決済自動化のグローバルリーダーであるTipaltiです。Tipaltiは、リーンなエンジニアリングチームを支えるため、手動の監視スタックをElastic AutoOpsに置き換えました。これまでは、パフォーマンスの問題を診断するには、ダッシュボードを相互参照して何時間も費やす必要がありました。

AutoOpsに切り替えることで、Tipaltiチームは次のことを実現しました。

• オーバーヘッドの排除：従来の監視クラスターを完全に廃止

• リソースの最適化：AutoOpsのインデックス統合の推奨事項を使用してインフラストラクチャのフットプリントを削減し、年間コストを10％削減

• 停止を予防：機械学習（ML）を活用した異常検出機能を活用して、ディスク容量の問題が顧客に影響を与える前に検出