SREが信頼するElasticsearch Platform上に構築されたメトリクス監視

Elasticは、業界最高水準のメトリクス効率と、業界で最も豊富なログ分析ソリューションを兼ね備えています。競合するTSDBよりも最大で30倍高速なクエリを実現し、高カーディナリティワークロード向けに設計されたカラム型データストアを基盤とし、コストを抑えながら拡張可能です。ネイティブPromQLに対応しているため、使い慣れたワークフローをそのまま利用できます。

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クラス最高のカラム型メトリクスエンジンをご紹介

Elasticsearchのカラム型データストアは、あらゆる規模において、メトリクスのストレージ効率とクエリ速度の点で他のデータストアを凌駕します。

データを失わずにスケールする

ログの取り込み、保存、クエリ性能の基準を確立した高度なエンジニアリング技術を高カーディナリティのメトリクスに対応するより優れたTSDBの構築にそのまま適用しました。同じチーム、同じ厳密さ、そして新しいデータタイプで、コストを抑えながらあらゆるメトリクスをフル解像度で保持できるように構築されています。

  • 最高水準の効率

    より高速なクエリをはるかに低いコストで実現

    ElasticsearchはPrometheusの最大25倍の速さでクエリを実行し、カーディナリティの制限やカスタムメトリクスのペナルティなしで、メトリクスを2.5倍無駄なく保存します。現在の取り込みアーキテクチャを維持し、より多くの履歴を保持しながら、同等のPrometheusスタックよりも低いコストで運用できます。

  • スキーマ非依存型

    1つのデータストアであらゆるフォーマットに対応

    ほとんどのバックエンドはすべてを単一のスキーマに正規化します。しかし、Elasticsearchは違います。Prometheus、OpenTelemetry、Beats、あるいはその他の形式のどれを送信しても、Elasticsearchはそれぞれのネイティブフォーマットで保存し、そのままクエリを実行します。変換レイヤーもなく、情報の損失もなく、変換コストもかかりません。

  • 移行は1日で完了

    初日からPromQLを使用

    既存のPromQLクエリ、ダッシュボード、アラートルールは、新しい言語を習得する必要なくそのまま引き継がれます。Prometheusのリモート書き込みとOTLP取り込みの両方に対応しています。移行は設定変更のみで済み、1か月もかかるような大掛かりなプロジェクトではありません。

  • ログ + メトリクス + トレース

    統合された調査 — コンテキストの切り替えは不要

    一般的なオブザーバビリティスタックでは、根本原因の特定のために複数のクエリ言語やバックエンドの操作が必要になることがよくあります。一方、Elasticsearchでは、メトリクス、ログ、トレースがすべて一箇所に集約されています。アラートが発生した時点で関連するコンテキストがすでに存在しているのです。

Elasticsearchは行をスキャンしません。列を読み取ります。

Elasticsearchのセグメントベースのストレージは設計上カラム型であり、ベクトルロードと処理により、数百万件の時系列データに対して1秒未満の応答速度を実現します。

  • 高カーディナリティであらゆるデータにクエリ

    ES|QLは、この利点を最大限に活用するために設計されています。ベクトル化されたクエリエンジンは、データをバッチ処理し、高カーディナリティでもパフォーマンスが低下しません。ネイティブのPromQLサポートも含まれ、メトリクス、ログ、トレース間でクエリをパイプ処理できます。

  • すべてのバイトを最大限に活用

    Elasticsearchには、レート、デルタ、パーセンタイル、バケッティング、アグリゲーションのための時系列関数が一式含まれています。ドキュメントの値スキッパーや合成IDトリミングなどのストレージ最適化により、データ増加に伴うコストを抑えます。

  • すでに作業しているあらゆる場所からアクセス可能

    ほとんどのバックエンドはアクセス手段が1つしかありませんが、Elasticsearchは3つのアクセス手段を提供します。ダッシュボードと事前構築済みのワークフローを提供するKibana、チャット主導の調査を行うElastic AI Agent、そしてチームがすでに利用しているAIツール専用のMCPアプリとスキルです。

Elasticsearch 9.4ベンチマーク

数字に表れるエンジニアリングの技術

本番環境レベルのTSDBを定義する3つの指標（クエリ速度、ストレージ密度、取り込みスループット）で直接比較

Dimension Elasticsearch 9.4 Prometheus Mimir ClickHouse
Query speedHigh-cardinality time series Fastest
Baseline		 Up to 30x slower Up to 30x slower Up to 8x slower
Storage densityBytes/sample Best
3.74 B		 ~9.42 B ~3.95 B ~6.8 B
Native PromQLNo adapter required Native ✓ Native ✓ Native Requires adapter
OTel-nativeNo schema conversion OTel-first Via exporters Via exporters Manual mapping

これを可能にしたイノベーション

Elasticsearchの列指向型メトリクスエンジンの構築

ストレージアーキテクチャからクエリ実行に至るまで、当社のプラットフォームの各部分は明確な目的を持って構築されています。これを実現したエンジニアリングをご紹介します。

移行ツール — テクニカルプレビュー

DatadogやGrafanaから一晩で移行

DatadogやGrafanaのダッシュボードとアラートルールをElasticに自動的に変換することで、プラットフォーム切り替えのコストと複雑さを大幅に削減します。

Datadogのメトリクス料金を50％節約するために切り替える準備はできていますか？

ElasticへのPrometheusメトリックのシッピングを開始

Prometheus Remote Writeエンドポイントに追加の設定は不要です。メトリクスが流れ始めたら、組み込まれたPROMQL関数を使用してES|QLでクエリを実行し、PromQLとの互換性を確保するか、ネイティブのES|QLクエリを作成して同じストア内のログやトレースとメトリクスを結合できます。

メトリクスを行動に変える

インフラストラクチャを大規模に監視します。Discoverで指標を調べたり、コードとしてダッシュボードを構築したり、AI主導の調査で異常を浮き彫りにしたり、傾向を明らかにしたり、修復を自動化したりすることで、キャパシティプランニングや問題解決を迅速に行うことができます。

よくあるご質問

Elasticsearchは、メトリクスの監視においてPrometheusの代わりになりますか？

はい。Elasticsearchには、ネイティブのPrometheusリモート書き込みエンドポイント、ES|QLに組み込まれたPROMQL関数によるPromQLサポート、列指向型メトリクスエンジンが含まれています。チームは、既存のGrafanaダッシュボードとアラートルールを自動的に変換することで、Prometheusから1日で移行できます。

Elasticsearchのクエリ速度はPrometheusと比べてどうですか?

Elasticsearch 9.4のベンチマークによると、Elasticsearchは、高カーディナリティの時系列データに対するクエリ処理においてPrometheusよりも最大30倍高速です。ストレージ効率も優れており、Elasticsearchはメトリクスを1サンプルあたり3.74バイトで保存するのに対し、Prometheusは約9.42バイトです。

ElasticsearchはOpenTelemetry（OTel）メトリクスをネイティブにサポートしていますか？

はい。ElasticsearchはOTelファーストで、スキーマを変換せずにネイティブのOpenTelemetry形式でメトリクスを取り込みます。PrometheusとBeatsのフォーマットはネイティブでサポートされており、それぞれ変換レイヤーなしでそのまま格納されます。

DatadogやGrafanaからElasticsearchへの移行にはどれくらい時間がかかりますか？

Elasticでは、DatadogやGrafanaのダッシュボードおよびアラートルールをElastic/Kibana形式に自動的に変換する移行ツール（現在テクニカルプレビュー中）を提供しています。Prometheusの移行については、Prometheus Remote WriteをElasticsearchに接続するには、設定の変更だけで済みます。

TSDBとは何ですか？メトリクス監視においてなぜ重要なのでしょうか？

TSDB（時系列データベース）は、インフラストラクチャーのメトリクスなど、時間軸でインデックス付けされたデータの保存とクエリに最適化されたデータベースです。Elasticsearchの時系列データストリーム（TSDS）は、列指向型ストレージエンジンを使用し、データをバッチ処理で処理し、合成IDトリミングとドキュメント値スキッパーを適用してストレージサイズを削減するため、従来の行ベースの代替手段よりも高速かつ低コストです。

列指向型ストレージがメトリクスクエリを高速化する理由は何ですか？

列指向型ストレージでは、行全体をスキャンするのではなく、クエリに関連するデータ列のみを読み取るため、メトリッククエリが高速になります。時系列ワークロードでは、データベースは、関係のないフィールドに触れることなく、必要な値（24時間にわたるCPU使用率など）だけを取得できるということです。Elasticsearchは、データをバッチ処理するベクトル化されたクエリエンジンでこれをさらに進め、カーディナリティの高い数百万の時系列でも1秒未満の応答時間を可能にします。

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