50GB traces
マイクロサービスアーキテクチャを解明
問題のあるサービスを特定して、何を修正し、誰が修正すべきかを正確に知る。システム全体にわたる波及効果を理解するために、上流と下流の接続を示します。
最小限の変更で最大限の互換性
OpenTelemetry、Jaeger、およびZipkinのトレースフォーマットとの互換性により、アプリケーションの計装に最小限の変更で簡単に始めることができます。または、OpenTelemetryの自動計装を使用して、新しいコードを追加せずにトレースを取得します。
自動メトリックによる即時のインサイト
リクエスト率、エラー率、およびレイテンシーメトリックは、サービスに対して自動的に生成されます。一目で全体的なシステムの健全性を理解し、何か問題が発生したときにアラートを受け取ります。
Grafana Cloudの分散トレーシングシステムを使うのはなぜ？
パフォーマンス問題に関連する特定のトレースを見つける
Tempoの強力なクエリ言語であるTraceQLを使用して、Cloud Tracesは、サービスがどのように関連しているかについて複雑な質問をすることができます。これにより、大量のトレースデータを実用的なインサイトに変換します。
- 正規表現、論理演算、パターンマッチングのサポートにより、トレースを期間、ステータス、サービス、および任意の属性でフィルタリングします。
- サービス間の兄弟関係、親子関係、先祖子孫の関係を理解するために、その構造に基づいてトレースを検索します。
トレースをメトリクスやログと相関させて、原因を素早く特定
メトリクス、ログ、トレースとGrafanaビジュアライゼーションを統合したGrafana Cloudの密接に統合されたスタックにより、オブザーバビリティのシグナル間でピボットできます。
- Grafanaの相関関係、実例、データリンクを活用することで、コンテキストを失うことなく、メトリクスからログ、トレースにジャンプします。
- トレースデータからメトリクスを生成することで、アプリケーションのパフォーマンスに関する高レベルのREDシグナルを監視し、サービスのマップを確認できます。
最小限の労力でトレースを開始
Grafana Cloud Tracesは、オープンソースのツールや規格と完全に互換性があるため、導入が簡単です。
- Grafana Agent または OpenTelemetry Collector 経由でアプリケーションからスパンを送信します。OpenTelemetry、Jaeger、Zipkinのトレースフォーマットはすべてサポートされています。
- トレースから動的なGrafanaダッシュボードとビジュアライゼーションを構築します。
- TraceQL はOpenTelemetryネイティブで、PromQLやLogQLと設計原理を共有しています。
規模に応じたパフォーマンスとコストの管理
特に複雑なマイクロサービスベースのシステムでは、大量のリクエストトラフィックを処理するため、トレースデータ量は急激に増加することがあります。クラウドネイティブの水平スケーラブルなシステムとして設計されたCloud Tracesは、コスト効率の高い方法でこれをシームレスに処理します。
- Cloud Tracesは、オブジェクトストレージとApache Parquetをベースにしたカラム型トレースストレージフォーマットを利用しているため、コスト効率が非常に高くなっています。
- 大規模並列クエリエンジンを使用して、Cloud Tracesは1秒間にテラバイトのトレースをスキャンすることができます。
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