2025年オブザーバビリティトレンド：統一プラットフォーム、エッジ拡大とAIパワードインサイト

AIOps

AIOps自体がオブザーバビリティにおける重要な焦点です。大規模言語モデル（LLM）の台頭により、AIOpsは再び最前線に押し上げられ、ほぼすべての業界予測における主要なテーマとなっています。ここでは、専門用語に関する議論を避け、一律にAIOpsと呼びます。その機能の範囲は広いです。

AIOpsプラットフォーム: AIOpsの機能が急速に進化するにつれて、最終的にはプラットフォーム化されるでしょう。このプラットフォームは、複雑な異常検知、根本原因分析、および自動化機能を統合し、統一されたAIOps機能統合を実現することで、AIOpsのライフサイクル全体を管理します。
AI駆動の予測: AIベースの障害検出と事後分析は、データ量と複雑さの増大によってもたらされる課題に対処するために、AI駆動の予測へと移行します。AIと機械学習アルゴリズムを使用して、ビジネス運営に影響を与える前に問題を予測し、それによってシステムパフォーマンスを向上させ、介入能力を高めます。
AIOpsの自動化: AIOpsは、IT運用（ITOps）の自動化を大幅に強化し、潜在的な問題を自動的に検出および特定すると同時に、根本原因分析に必要な手動の作業負荷を軽減します。
自然言語インタラクション: LLMベースの自然言語インタラクションにより、IT担当者はChat2PromQLやChat2SQLなどを介して、オブザーバビリティデータを簡単にクエリできるようになります。
クラウドコンピューティングにおけるAIOpsの必要性: 企業がクラウドへの移行を続け、コンテナ化やさまざまなクラウドネイティブ製品を採用するにつれて、クラウドのオブザーバビリティを迅速に実現するためには、AIOps機能が不可欠になります。AIOpsは、クラウドリソースの監視、分析、最適化を自動化し、効率的なシステム運用を保証します。
DevOpsとAIOpsの統合: DevOpsとAIOpsの境界が曖昧になり始め、統合された運用チームにつながる可能性があります。これらのチームは、AIの専門知識を従来のソフトウェア開発およびIT運用と統合し、ソフトウェアとAIモデルの両方のライフサイクルを管理しながら、プロセスを継続的に改善します。

OpenTelemetry

OpenTelemetryは、オブザーバビリティにおけるホットなトピックであり、AIOpsと匹敵します。CNCF、主要なクラウドプロバイダー、および独立したオブザーバビリティベンダーの支援を受けて、OpenTelemetryはオブザーバビリティにおける事実上の標準となっています。Trace、Metric、Logに加えて、OpenTelemetryは2024年にProfilingを標準として導入し、オブザーバビリティにおけるすべてのデータ形式を標準化し、統一された相関関係を作成することを目指しています。ベンダー中立のOpenTelemetryプロトコルとOpenTelemetry Collectorにより、2025年にはテレメトリデータ収集の基礎としての役割を確固たるものにすることが期待されています。OpenTelemetryはデータ形式を定義し、収集機能を提供するだけですが、バックエンドサービスはベンダーによって実装されるため、2025年にはベンダーが開発したツールがさらに登場するでしょう。

統合されたオブザーバビリティプラットフォーム

2025年のオブザーバビリティにおける主要なトレンドは、統合されたオブザーバビリティプラットフォームへの移行です。これらのプラットフォームは、Log、Trace、Metric、Event、Profileを単一の中央化されたビューに統合し、いくつかの利点を提供します。

監視ツール間のデータサイロを排除し、データ相関を強化します。
ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体でシームレスな視覚化とトラブルシューティングを可能にします。
単一のインターフェースから包括的な洞察を提供することにより、根本原因分析を簡素化します。

オブザーバビリティが進化し続けるにつれて、Datadog、Splunk、New Relicなどのベンダーが、より高度な統合と効率化に向けて移行をリードしています。

オブザーバビリティのシフトライト

エッジコンピューティング環境における消費者および産業用デバイスの数は急速に増加すると予想されます。これらのデバイスは、より優れたコンピューティング機能と接続機能を提供し続けるため、オブザーバビリティと監視をエッジデバイスに拡張する必要があります。これをまだサポートしていないオブザーバビリティベンダーにとって、2025年にこの需要に対応することは、テクノロジースタックをエッジ環境に拡張する顧客にサービスを提供する上で非常に重要になります。

さらに、企業は実際のエクスペリエンスの追跡を含む、フロントエンドの監視をより重視するようになります。この監視は、さまざまなエッジおよびエンドポイントデバイスにまで及ぶ必要があります。オブザーバビリティの焦点は、集約されたメトリックから詳細な詳細へと移行し、企業は全体的なパーセンタイル分布よりも個々の顧客の監視を優先します。オブザーバビリティツールに対する主要な要件は次のとおりです。

軽量データ収集: リソースが限られたIoTシナリオに、一部のオンデバイス処理機能とともに展開可能です。
効率的で低遅延のグローバルネットワーキングサポート: ネットワーク高速化機能が組み込まれています。
費用対効果の高い大規模データストレージと計算: コールドストレージとホットストレージの分離をサポートします。
リアルタイムのグローバルデータ集約: データを移動せずに統合されたビューを可能にします。

オブザーバビリティのシフトレフト

プラットフォームエンジニア、運用エンジニア、DevOpsチーム、およびすべての関係者は、開発サイクル中にオブザーバビリティを導入することが開発者にとって非常に有益であることに気づいています。これは、Kubernetesのような高度に分散され、相互接続されたサービスやアプリケーションにとって特に重要です。テストに加えて、開発サイクル全体を通じて、スタックおよび他のアプリケーションコンポーネントとの相互作用を詳細に観察することも、オブザーバビリティのもう1つの重要な側面です。この傾向は、2025年にさらに広く採用されると予想されます。

過去2年間でProfilingテクノロジーが成熟したことで、開発者は開発の初期段階でプロファイリングとトレースをすばやく統合して、ソフトウェアの動作を詳細に観察できるようになりました。この強化により、コードの影響の比類のないビューを提供することで開発者のエクスペリエンスが大幅に向上し、より迅速で費用対効果の高い最適化が促進されます。

Gartnerは、このシフトレフトの傾向をObservability-Driven Development（ODD）エンジニアリングプラクティスの一部として説明しています。観測可能なシステムを設計することにより、エンジニアは開発サイクルおよび本番環境の初期段階でシステムの状態と動作を詳細に把握できるため、予期しない異常を検出し、診断し、解決することが容易になります。

プラットフォームエンジニアリングの次のフロンティア：eBPF

プラットフォームチームは大幅な成長を遂げています。オブザーバビリティに関するGrafanaの調査では、回答者のほぼ25％がプラットフォームの役割で働いていることがわかりました。プラットフォームチームがより重要になるにつれて、その責任範囲はeBPFなどの新しいツールやテクノロジーを含むように拡大しています。当初はトレンドのテクノロジーであったeBPFは、現在では最新のプラットフォームエンジニアリングの基礎となり、組織がオブザーバビリティとセキュリティを処理する方法を根本的に再構築しています。現在、eBPFは大きな変革の瀬戸際にあります。

eBPFによって推進される大きな変化の1つは、プロファイリングと全体的なオブザーバビリティの責任がアプリケーションチームからプラットフォームチームに移行していることです。OpenTelemetryのProfilingプロトコルの成熟とそのeBPFとの統合により、標準化されたプラットフォームレベルでのオブザーバビリティデータの収集と処理が可能になります。

オブザーバビリティの次世代コア：ログ

企業のデジタル化が2024年に史上最高に達したことで、開発、セキュリティ、および運用チームは、ビジネス、テクノロジー、およびセキュリティ運用における最も複雑な課題を解決するために、より緊密に連携する必要があります。この進化により、AI駆動のオブザーバビリティプラットフォームの台頭と重要なシステムレコードとしてのログデータのより深い理解につながりました。2025年には、AI / MLおよび生成AIテクノロジーが、構造化および非構造化ログデータから前例のない洞察を引き出し、アプリケーションおよびデジタルサービスにおけるオブザーバビリティに比類のないコンテキストとインテリジェンスを提供します。

さらに、ログ分析および管理ツールは、以下を含む主要な技術的進歩を遂げるでしょう。

スケーラブルな分析手法
費用対効果の高いコールドホットストレージ分離
データレイク機能

費用対効果の高いオブザーバビリティ

システムの複雑さが増すにつれて、オブザーバビリティのコストも上昇しています。2025年までに、組織は次のコスト削減戦略を実装します。

ストレージ費用を削減するためのよりスマートなデータサンプリングおよび保持戦略。
使用量ベースの価格設定モデルを備えたサーバーレスオブザーバビリティツール。
機能と費用対効果の間のバランスの取れたトレードオフ。

従来のIT運用を超えて

2025年までに、オブザーバビリティのトレンドは、従来のインフラストラクチャ、ミドルウェア、およびアプリケーションの監視を超えて、次のように拡張されます。

ビジネスプロセスオブザーバビリティ: 顧客の製品使用状況と会社の業務効率に関する洞察を提供します。
DevSecOpsオブザーバビリティ: 安全で効率的な展開を保証します。
サステナビリティオブザーバビリティ: テレメトリを通じてカーボンニュートラルフットプリントを追跡および最適化します。

これらの進歩は、オブザーバビリティの可能性と範囲を再定義します。

リアクティブからプロアクティブなオブザーバビリティへ

アプリケーションエクスペリエンスに対するユーザーの期待が高まり続けるにつれて、企業はサービスの中断、容量の問題、およびパフォーマンスの低下を事前に予測できるオブザーバビリティシステムをますます求めています。このプロアクティブなアプローチは、組織がエンドユーザーに影響を与える前にリスクを軽減し、信頼性を向上させ、計画外のダウンタイムを削減するのに役立ちます。

従来AIOpsの方法とは異なり、コンテキストの理解が不足していたために苦戦することが多かったのですが、次世代のAI駆動のオブザーバビリティはクロスシステムオブザーバビリティデータを統合し、迅速な根本原因の特定と予測的なカスケード障害の検出を可能にし、プロアクティブな防止を可能にします。