Kubernetesエコシステムへの、リアルタイムな可視性を構築
Kubernetesクラスターと、そこで実行されるワークロードのログやメトリック、トレースを取得し、一元的な単体のソリューションに入れてみましょう。動的なサービスディスカバリーやエージェントの集中管理、クラスターからくるテレメトリーデータのエンリッチを実施することにより、アプリやサービス、環境内の問題をすばやく特定することが可能になります。
すぐに使えるダッシュボードで動的なワークロードを自動で検出
動的なワークロードには動的な監視が必要です。さらに、コンテナーで実行されるアプリはエフェメラルです。それらの変化をElasticが自動で検出するので、実行場所にかかわらず、Kubernetesのサービスやコンポーネントの状態変化を見逃すことがありません。データのインジェスト時にメタデータでエンリッチされ、システムの一般的な属性の絞り込みや追跡、特定を行うことが可能になります。これらの変化と、関連するメトリック、ログ、分析は、すぐに使える包括的なダッシュボードに表示されます。
オープンスタンダードを活かす
Elastic統合機能群は、メトリックをはじめとする多くの機能で、OpenTelemetry、Prometheus、Istioなどのオープンスタンダードをネイティブにサポートしています。PromQLを使用して、既存のPrometheusメトリックを収集、変換、可視化できます。
ログやメトリック、トレースのインジェストには、Elastic Agentだけでなく、ネイティブなツール群を活用できます。ElasticはOpenTelemetryのメトリックとトレースをはじめ、複数のオープンスタンダードをサポートしています。PrometheusメトリックとIstioメトリックについては、メトリック収集用にPromQLクエリをサポートするなど、各種統合機能でサポートしています。
アプリケーションやKubernetesからクラウドまで、エンドツーエンドの可視性
Elastic APMは、アプリケーションサービスを可視化するだけでなく、関連するKubernetesやクラウドコンポーネントとの関連付けも行います。Elasticの機械学習機能により、レイヤー間で相互に関連する問題についてのインサイトも得られます。
エコシステム全体へのインデプス分析
Kubernetesノードやコントロールプレーンコンポーネント、ワークロードなど、Kubernetesクラスターとそこで実行されているサービスについて深いインサイトが得られます。関連するログやメトリック、トレースをコンテクストの中ですばやくたどって、トラブルシューティングを迅速かつ効率的に実施できます。
確信をもって、Kubernetesアーキテクチャーを運用
相関付け機能や豊富なコンテクストの表示が、アドホックな分析のエクスペリエンスを向上させます。分散型のマイクロサービスアーキテクチャー特有の複雑さが緩和され、問題の早期発見に役立ちます。Elasticの機械学習機能を使用して、Kubernetesクラスターの管理を強化しましょう。
