Jaeger vs Zipkin 分散トレーシングシステム

分散トレーシングシステムの概要

分散トラッキングは、洗練された監視の手法であり、特にmicorservicesを採用しているソフトウェアの動作を観察し管理するうえで重要な役割を担います。主な機能は、問題の特定とパフォーマンスが低下している原因の解明です。

分散トレーシングの複雑さを解き明かす

マイクロサービスの多様なやりとりを解釈し、不具合を軽減する作業は、広大な納屋で小さな干し草を探すような大変さがあります。そこで巧みに設計されたdistributed tracingツールが登場し、この複雑なネットワークをわかりやすく示してサービス間の関連を緻密かつ正確に記録します。

分散トラッキングの強みと緻密さは、固定的な構成内で多岐にわたるマイクロサービス間を行き来するリクエストの流れをしっかりと追跡する点に表れます。詳細なトレーシングデータを活用することで、マイクロサービスの設計内でリクエストがどうやって処理されているのか明確になります。これによりリクエストの進行状況を把握し、潜在的な異常やシステム障害を洗い出しやすくなります。

分散トレーシングの必要性

従来の一体型の仕組みであれば、ログを取る作業はそれほど難しくありません。ですが、設計がより分割された構成に変化すると、その分だけ複雑度が増します。1つのリクエストが複数のサービスや世界中に散在するサーバーやデータセンターをまたぐこともあり、その経路を正確に追うのは骨の折れる作業です。

こうした複雑さが増す中で、分散トレーシングは欠かせないツールとして注目されます。ソフトウェアの設計者やシステム管理者がアプリの動向を調べ、不具合を素早く見つけるために役立つ機能を備えています。今日のデジタル社会では、長引くダウンタイムは大きな損失やブランド評価の低下につながりかねません。

現代システムにおける分散トレーシングの価値

特にマイクロサービスを採用した最新のインフラでは、分散トレーシングが重要な役割を担います。下記に主な利点を挙げます。

1. パフォーマンス向上：リクエストの動きを包括的に記録することで、システムのボトルネックを特定し、効率を高められます。
2. 障害の発見：不具合をすばやく簡潔に特定し、問題解決までの時間を短縮します。
3. システム能力の強化：複雑なシステム全体を俯瞰できるため、問題を捉えやすく、改善に役立ちます。

今後は、分散トレーシングソフトウェア業界の大きな存在であるJaegerとZipkinの2つを深く掘り下げていきます。両者の歴史、機能、用語を検証し、それぞれのアプリがどのようにさまざまなニーズに対応するかを探ります。

JaegerとZipkinの登場

大規模なネットワークシステムが広がるなかで、分散システムを扱うための有能なツールの需要が急速に拡大しました。この流れを受けて、分散トレーシングに大きく寄与する二つの革新的ソリューション、JaegerとZipkinが生まれました。

Jaeger：切実なニーズから生まれたツール

Cloud Native Computing Foundation（CNCF）のプロジェクトとして進められたJaegerは、Uberでの技術的ニーズから誕生しました。Uberの1,000以上のマイクロサービスで構成される膨大なインフラでは、エラーを調査してサービス同士のやり取りを追跡する高度なトレーシング手法が求められていました。

ドイツ語で「追跡者」を意味する“Jaeger”の名は、大規模ネットワーク内の問題を明らかにするというその機能を象徴しています。OpenTracingという基準に準拠して作られており、幅広いシステムとのスムーズな連携が可能です。

Zipkin：鳥瞰視点からの出発物語

もう一方の主要な分散トレーシング手法であるZipkinは、Google Dapperの発想をもとにTwitterで育てられました。鳥の名前に由来する“Zipkin”は、素早いトレースを意味します。鳥が空を速やかに滑空するように、Zipkinはリクエストの流れを軽快に追います。

サービス指向アーキテクチャ（SOA）やマイクロサービスの複雑さに対応するために設計されたZipkinは、リクエストの実行を記録することでシステム動作への理解を深めます。

Jaeger vs Zipkinという誕生の物語

どちらも分散トレーシングの複雑な問題を解決するために生まれましたが、開発の過程は大きく異なります。Jaegerはスケーラビリティと高パフォーマンスを重視し、大規模ネットワークを対象に作られたため、大企業のケースに適しています。多彩なストレージバックエンドへの対応や柔軟なアーキテクチャ設計も、魅力を高める要因です。

一方のZipkinは、よりシンプルなアプローチを大事にして開発されました。わかりやすいインターフェイスを備え、トレーシングをなるべく簡単に使えるよう設計されています。

JaegerとZipkinの進化

両者は時を経て機能を進化させ、分散システムの状況変化やユーザー要望に応じて拡充してきました。

Jaegerはストレージ選択肢を広げ、さまざまなサンプリング手法やアダプティブサンプリングの導入、パフォーマンスを高める工夫を加えてきました。開発コミュニティは世界規模に拡大しています。

同時にZipkinも処理速度の高速化や対応言語の拡充、インターフェイスの改善などに取り組みました。複数のトレーシングシステムや標準への対応を進めることで、さらなる柔軟性を追求しています。

このように、大規模な分散システムに対するニーズの高まりから誕生したJaegerとZipkinは、それぞれの強みを発揮しながら成長を続けています。

Jaeger vs Zipkin: 比較概観

分散トレーシングツールを探る：Jaegerの検証

Uber Technologiesが開発したJaegerは、マイクロサービス中心のアーキテクチャで起きがちな問題を解決するためのツールです。Cloud Native Computing Foundation（CNCF）の正式プロジェクトとしても扱われており、分散トレーシングを包括的に管理できます。

Jaegerは時間軸に沿った複数サービスのプロファイルを把握しやすくし、パフォーマンスのボトルネックを理解しやすくします。ストレージはGoogle Cloud Spanner、Elasticsearch、Apache Cassandraなどに対応し、Istio、gRPC、Envoyなどの主要なオープンソース基盤とも連携できます。

Zipkinの概要

Zipkinは分散フレームワークのトラッキングで評価されてきました。特に各サービスの遅延を把握するためのタイミング情報の収集に強みがあります。直感的なUIによるデータ取得やトレース表示でも知られています。

Elasticsearchやメモリ上、Cassandra、MySQLなどさまざまなストレージと組み合わせることができ、HTTP、Kafka、gRPCといったプロトコルを使ってデータ転送を行います。

Jaeger vs Zipkinの比較

両者とも分散トレーシングにおいて有力な位置を占めますが、いくつかの相違点があります。

1. トレースの収集方法：Jaegerはエージェントがトレースを指定して受け取る“プル型”に近いアプローチをとり、Zipkinはデータを集約側に送る“プッシュ型”をとります。
2. 対応フレームワーク：JaegerはOpenTracingを中心に連携を図りますが、ZipkinはOpenTracingとOpenCensusの両方に対応している点が特徴です。
3. データストレージの選択肢：どちらも複数のストレージをサポートしますが、JaegerはApache Cassandra、Elasticsearch、Google Cloud Spannerなど幅広く、Zipkinは主にMySQL、Cassandra、Elasticsearchに特化しています。
4. インターフェイスの使いやすさ：どちらもわかりやすいUIを備えていますが、Jaegerには依存関係グラフやトレースのタイムラインビュー、レイテンシのヒストグラムなど追加機能が豊富です。

以下は簡単な比較表です。

最終的に、JaegerかZipkinかの選択はプロジェクトの目的や要件次第です。どちらも分散トレーシングの要として役立つツールであり、それぞれに固有の強みがあります。

JaegerとZipkinのワークフロー

分散トラッキング技術の世界では、JaegerやZipkinを使いこなすための理解が大事です。それぞれの動き方を知ることで、システムの効率化にどう寄与するかをつかみやすくなります。

Jaegerの動作プロセス

Cloud Native Computing Foundation（CNCF）傘下のJaegerは、大規模な分散トラッキングに適した独自のプロセス構造を持っています。ざっくりとした流れは以下のとおりです。

1. 組み込み段階：アプリのコードにJaegerライブラリを組み込み、トレース情報が生成され、Jaegerのコンポーネントに送信されるように設定します。
2. Jaegerの仲介モジュール：このモジュールはUDP経由でスパンを受信し、整理してコレクターへ送ります。
3. Jaegerのコレクター：仲介モジュールから受け取ったスパンを取りまとめ、解析して、バックエンドに保存します。
4. 保存段階：ElasticsearchやApache Cassandra、Google Cloud Storageなど、多様なストレージを選択可能です。
5. 取得段階：保存されたトレースデータは必要に応じてコレクターから取り出されます。
6. Jaegerの可視化：Webベースのダッシュボードで、取得したトレースを整理して詳しく分析できます。

Zipkinのワークフロー

一方、Zipkinは遅延の原因をつかむためのタイミング情報収集を得意とする分散トラッキングツールです。ざっくりとした流れは以下です。

1. コードへの組み込み：Jaeger同様、Zipkinのライブラリをアプリに埋め込み、トレースを生成してZipkinの中核に送信します。
2. Zipkinのメインコンポーネント：スパンを受け取って解析し、バックエンドに保存します。
3. 保存フェーズ：Elasticsearch、Cassandra、MySQLなど多様なストレージが利用できます。
4. Zipkinの可視化：Webインターフェイスを通して、スパンを一覧表示し詳細を分析できます。

次の表は、JaegerとZipkinの動作を対比したものです。

Jaegerは追加の仲介モジュールやトレース取得機能を備えている分、カスタマイズ性や柔軟性が高いのが特長です。一方で、Zipkinは仕組みがシンプルで、導入が容易なメリットがあります。

Jaegerの機能：トレーシングの要

Uberが開発した先進的なリモートモニタリングツールJaegerは、クラウド上の単一サービスに絡む課題を解析・デバッグするのに優れています。その多彩な機能は分散トレーシングにおいて特に注目されています。ここではJaegerが持つ特長を見ていきましょう。

高い柔軟性と効率

Jaegerの仕組みは、大量のデータフロー下でも高い処理速度を維持します。多量のトレースを収集しながらスムーズに動作を続けるので、同時並行で数多くのサービスが稼働するマイクロサービス環境によく適合します。

パフォーマンス向上に貢献

Jaegerはシステム全般の動きを正確に把握し、遅延や依存関係、サービス間の複雑な絡み合いを可視化します。この情報はパフォーマンス改善に欠かせません。

包括的なコンテキスト伝搬

Jaegerには幅広いコンテキスト伝搬機能があり、リクエストが複数のサービスを横断しても途切れることなく追跡できます。地理的に分散したサービス間でもスムーズに融合し、リクエスト経路と潜在的な問題を予測しやすくします。

柔軟なサンプリング

Jaegerは柔軟なサンプリング戦略を提供し、トレースの保存頻度を動的に制御できます。トラフィックが多い環境では、すべてのトレースを保存するのは難しいため、この機能が重要になります。

他システムとの連携

JaegerはPrometheusやGrafanaなど、ほかのモニタリングやトレーシング系のツールとも連携が可能です。これにより、メトリクスやログとあわせてトレースデータを関連づけて解析でき、システムの状態把握がより総合的になります。

多様なストレージ選択

Elasticsearch、Cassandra、Google Cloud Storageなど複数のストレージ手段に対応しているので、コストや運用ニーズに合ったストレージソリューションを選べます。

直感的なUI

Jaegerは、トレース情報を調べやすいインターフェイスを備えています。フィルター機能や検索が充実しており、求めるデータをすぐに見つけられます。

OpenTracing準拠

OpenTracing標準に対応しているため、同様の規格に対応するほかのトレーシングプラットフォームからJaegerに移行しやすくなっています。

まとめると、Jaegerはマイクロサービス環境の監視に適した非常に優れた分散トレーシングツールです。拡張性、包括的な性能分析、コンテキスト伝搬能力、サンプリングの柔軟さ、連携機能、豊富なストレージ対応、ユーザーフレンドリーなUI、OpenTracing対応といった多面的な強みを備えています。

Zipkinの機能：複雑さをシンプルに

オープンソースとして提供されるZipkinは、ネットワークのトレースに強みを発揮し、ソフトウェア全体から集めた重要なタイミング情報を分析できます。分散環境の複雑な動作を理解しやすい形で示してくれるため、多くの開発者やアーキテクトから高い評価を受けています。

ネットワーク解析をシンプルに

Zipkinの主目的は分散ネットワークの可視化です。多様なサービスの状態を集約し、それをわかりやすく示すことで、システム上のボトルネックや構成上の課題を発見しやすくします。

わかりやすいデータ表示

ZipkinのUIはトレース情報を直観的に表示し、依存関係マップやタイムライン表示、個別トレースのビューなどを提供します。これによって不具合箇所の特定や原因追及がスムーズにできます。

多様なストレージバックエンド

メモリ上、Cassandra、Elasticsearch、MySQLなど、さまざまなストレージオプションに対応しており、ビジネスの要件や規模に合わせて選択できます。

しっかりしたスケーラビリティ

Zipkinは大量のトレースデータにも対応できるよう設計されており、負荷が高まった場合も水平スケールで対処可能です。大規模な分散環境にも適応できます。

統合が容易

Zipkinをシステムに組み込むのは難しくありません。Java、Go、Pythonなど複数の言語向けライブラリがそろい、既存のモジュールと結合しやすくなっています。

軽量で効率的

Zipkinはパフォーマンスに配慮した設計となっており、アプリに過度な負荷を与えないようにサンプリング戦略を使い必要な情報だけを保管します。

オープンソースコミュニティの貢献

オープンソースであるZipkinは、世界中の開発者コミュニティから改善や拡張に関する継続的な貢献を受けています。そのため、ユーザーの声が反映されやすく、最新の技術動向にも柔軟に対応できます。

総じてZipkinは、分散トレーシングの煩雑さを解きほぐして整理する力を持ち、優れたデータビジュアル、柔軟なストレージ対応、高いスケーラビリティ、容易な導入、そして省リソース設計が特徴的です。ただしすべてのツール同様に長所と短所がありますが、その点は後ほど解説します。

Jaegerの技術的特徴を解説

Uberが開発したJaegerは、複雑なマイクロサービスネットワークにおいて分散されたサービス間の連携を詳細に把握するための強力なトレーシングシステムです。開発者が難解な問題を追跡しやすくし、より効率的に改善を行えるようにすることを目的としています。

Jaegerを構成する主なコンポーネント

Jaegerのアーキテクチャには中心となるいくつかの要素があり、それぞれに特有の役割があります。

1. Jaeger Client：監視対象のサービス内部に組み込む言語別のライブラリです。タイミング情報を捉え、スパンを生成してJaeger Agentへ送信します。
2. Jaeger Agent：ネットワークの常駐プロセスとして機能し、UDPで送られてくるスパンを集約してコレクターに転送します。各ホストで稼働することが推奨されています。
3. Jaeger Collector：Agentから受け取ったトレースを総合的に処理し、分析した後、格納します。
4. Jaeger Query：格納先からトレースを検索し、ユーザーへ表示する役割を担うコンポーネントです。
5. Jaeger Storage：トレースデータを保存するバックエンドです。Elasticsearch、Apache Cassandra、Google Cloud Storageなど、いくつかの選択肢があります。

Jaegerを支える技術的な指針

Jaegerは高パフォーマンス、スケーラビリティ、扱いやすさを重視した設計になっています。ポイントは下記のとおりです。

• 多言語対応：Java、Go、Python、Node.js、C++、C#といった幅広いプログラミング言語向けのクライアントライブラリが用意されています。
• 通信プロトコル：Jaeger ClientはUDPを用いてAgentにデータを渡し、AgentはHTTP/HTTPSを通じてCollectorとやり取りします。
• データモデル：スパンとトレースを基軸とする効率的なデータ構造を採用。トレースは一連のスパンの集まりで、スパンは特定の処理単位（関数呼び出しやDB問い合わせなど）を示します。
• ストレージオプション：ElasticsearchやApache Cassandra、Google Cloud Storageなど複数に対応しており、運用規模や予算に合わせて選択可能です。
• サンプリング制御：常時サンプリング、確率サンプリング、レート制限サンプリングなどを用いて、収集と保存の量を最適化できます。
• ハイパフォーマンス：高負荷下でも多数のスパンを処理でき、システムへの影響を最小限に抑えます。
• 拡張性：水平スケールが可能なアーキテクチャで、大量のトレースデータに対応できます。
• 連携の容易さ：PrometheusやGrafanaなどの可観測性ツールと統合でき、メトリクスの収集や可視化がさらに充実します。

以下はJaegerの技術的ポイントを要約した表です。

こうした柔軟な機能や多言語対応により、Jaegerは複雑な分散システムを監視・分析する場面で強力な選択肢となっています。

Zipkinの技術的特徴を解説

マイクロサービスの複雑さを可視化する手段として重宝されてきたZipkinは、サービス間のリクエストにどれくらい時間がかかっているかを詳細に示すことを得意とします。ここではZipkinが備える技術上のポイントをまとめていきます。

基本的な構成

Zipkinは「コレクター」「ストレージ」「クエリの仕組み」「可視化のUI」の4つから成り立ちます。コレクターはアプリ側で生成されたスパンを受信し、バックエンドに保存。ストレージにはElasticsearch、Cassandra、MySQLなどが使えます。クエリ機能は利用者の検索条件に合致したスパンをバックエンドから取り出し、UIに表示します。

データモデル

Zipkinのデータ構造はスパンとトレースが基本です。スパンはDB問い合わせなどの単一処理を示し、アノテーションやタグで補足情報を付与できます。トレースはスパンの集まりで、1つのリクエスト内で引き起こされた一連の処理を示します。スパン同士は前後関係を持つことで、処理の流れを読み取りやすくします。

各種ツールとの連動

Java、Go、Python、Node.jsなど主な言語のライブラリを用意しており、サービスに組み込めば自動的にスパンが発生してZipkinへ送られます。OpenTracingやOpenTelemetryにも対応しているので、ツール間の移行もスムーズです。

柔軟なストレージ設定

Elasticsearch、Cassandra、MySQLなど用途や規模に応じてストレージを選べるため、多様なアプリケーション環境に適応可能です。

トレースの検索と可視化

Zipkinは強力な検索機能を備えており、サービス名や操作名、任意のアノテーションをもとにトレースをフィルタリングできます。結果はタイムライン形式で表示され、各スパンの開始時間や実行順序がひと目でわかります。

パフォーマンスへの配慮

Zipkinは大量のスパンを扱うことを想定しながらもサーバー性能への影響を抑えるように作られています。非同期的にスパンを送信し、サンプリングを利用して格納データ量を調整します。

他システムとの相互運用性

OpenTracingやOpenTelemetryと互換性があるため、JaegerやLightstepといった別のトレーシングフレームワークとの共存も可能です。異なるツールが混在する環境でもZIPKINの導入がしやすい利点があります。

総じて、Zipkinはシンプルな構造と多彩な拡張性をかね備えた分散トレーシングソリューションです。さらに複数の言語やバックエンドに対応し、トレース分析や可視化も充実しているため、マイクロサービスの課題を洗い出すうえで頼れる存在となっています。

Jaegerのアーキテクチャ

Jaegerのフレームワークは非常にパワフルかつ拡張しやすく、複雑な分散トレーシングを効率よく管理できます。マイクロサービスを軸に設計されており、大規模なネットワークにも的確に対応します。

Jaegerの基本構造

Jaegerは複数のコア要素によって構成され、それぞれが分散トレーシングの精度を高める役割を担います。

1. Instrumentation Libraries：ソフトウェアからトレースを生成し、別のサービスへ受け渡す機能を提供するライブラリ。生成したトレースをJaeger Protectorに送ります。
2. Jaeger Protector：ネットワークのゲートとして、UDP経由でサービスが送信するスパンを受領し、まとめてJaeger Assemblerに中継します。サイドカーやデーモン的に動かすなど柔軟に配置可能です。
3. Jaeger Assembler：Protectorから集約されたスパンを受け取り、解析およびインデックス化を行い、ストレージに格納します。
4. ストレージ：Elasticsearch、Apache Cassandra、Google Cloud Storageなどさまざまなバックエンドに対応し、用途に合わせて選択できます。
5. データ取得サービス・UI：UIからのリクエストを受け、保存してあるトレースを呼び出してグラフィカルに表示します。

Jaeger内部のデータフロー

Jaegerの仕組みを理解するうえで、データがどのように流れるかを押さえておくことは重要です。流れはおおまかに下記のようになります。

1. Instrumentation Librariesがソフトウェア上でトレースを生成・収集
2. 生成されたトレースがJaeger Protectorに送られ、Jaeger Assemblerへ転送
3. Assemblerで検証やインデックス付けが行われ、ストレージに格納
4. 要求に応じてデータ取得サービスがトレースを取り出し、UIに表示

高い拡張性と柔軟性

Jaegerはマイクロサービスの考え方を土台にしているため、必要に応じて各コンポーネントをスケールアウトできます。バックエンドの選択なども調整可能なので、運用要件に合わせて自由度が高いです。

ほかの環境との統合も容易で、多彩なプログラミング言語向けのライブラリやトレースフォーマットの受け入れに対応しています。Zipkinフォーマットのトレースも扱えるため、別のトレーシングツールとの共存に役立ちます。

このようにJaegerは、高い処理能力・拡張性・柔軟性を兼ね備えた分散トレーシング設計が特徴といえます。

Zipkinのアーキテクチャ

Zipkinは分散システムにおけるトレーシングをシンプルかつ効率よく行うために作られ、情報の収集や整理、可視化を可能にする4つの主要コンポーネントが存在します。それぞれ「データ収集モジュール」「データ保存」「データ検索」「Web UI」です。

データ収集モジュール

Zipkinが最初に受け取るのがトレース情報です。アプリでZipkin用のライブラリを導入すると、HTTP POSTやKafka経由でスパンが送られ、このモジュールで受信・検証されたあとストレージに保存されます。大量データにも即時対応できるよう、バッファリングや非同期処理が組み込まれています。

データ保存

Zipkinのストレージ階層では受け取ったスパンを保管します。テスト用のメモリ保存やMySQL、Cassandra、Elasticsearchなど、本番環境でも運用しやすいバックエンドにも対応しています。検索を早めるためトレースIDやスパンIDでインデックスを作成します。

データ検索モジュール

ユーザーが指定した条件に合うトレースをストレージから見つける役割を担います。サービス名やスパンID、期間指定など多彩な問い合わせが可能で、インデックス化によりスピーディに検索を行います。

Web UI

最後の要として、Zipkinにはユーザーがトレースデータを解析するためのWeb UIが提供されます。トレースの詳細ビュー、依存関係グラフ、タイムライン表示などが用意され、大量のデータをわかりやすくフィルタリングできます。

このようにZipkinのアーキテクチャはシンプルかつ柔軟で、トレースの収集から保存、検索、可視化までをカバーし、分散システムの挙動をつかむ手助けとなります。

Jaegerの長所と短所

分散トレーシングを語るうえで、Jaegerは非常に注目度の高いツールです。しかし利点が目立つ一方で、留意すべき弱点も存在します。ここではJaegerのメリットとデメリットを整理します。

Jaegerの強み

圧倒的なスケーラビリティ

Jaegerは大規模なデータや重いワークロードにも対応できる拡張性を持ち、大企業レベルのアプリケーションにも適しています。大量のトレースを効率的に扱い、複数ノードにわたる負荷分散などを柔軟に行えます。

オープンソース精神と標準遵守

オープンソースプロジェクトとしてコミュニティの支援が厚く、改善要望や開発が活発です。またOpenTracingの標準に従うため、他のトレーシングツールやシステムとの連携もしやすくなっています。

充実した可視化機能

Jaegerはトレースデータをわかりやすく可視化するための強力なUIを提供し、開発者がシステムの状態や問題点をスピーディに把握するのに役立ちます。

他フレームワークとの連携

KubernetesやPrometheusなど、さまざまなテクノロジーとの連携がスムーズです。これにより、複数のツール同士の情報を組み合わせて総合的な監視を実現できます。

Jaegerの弱み

学習コストの高さ

多機能であるがゆえ、導入や運用を理解するにはそれなりの学習が必要です。初学者や小規模チームにとっては導入障壁となり得ます。

リソース消費の懸念

大量のトレースデータを扱うときには、それに伴ってストレージやコンピューティング資源が増加し、コスト面の負担が大きくなる場合があります。

Java言語以外での利用

Java以外の言語に対するサポートがやや弱い印象があり、言語によっては適切なエージェントやライブラリが不足する場合があります。

総じてJaegerは、高いスケーラビリティを求める大規模環境で真価を発揮しますが、複雑さやリソースコストという面でトレードオフがあることは認識しておく必要があります。

Zipkinの長所と短所

分散トレーシング分野で長く活躍してきたZipkinには、優れた点とともに気をつけたい面も存在します。ここではZipkinの特色を詳細に見ていきます。

Zipkinの長所

シンプルさ

Zipkinは操作やUIがわかりやすく、初心者でも扱いやすい設計となっています。短期間で導入し、素早くボトルネックを発見できるのが魅力です。

大規模データにも対処可能

エンタープライズ系の環境であっても、多数のリクエストを捌く処理をこなせます。パフォーマンスを保ちながら日々何百万ものリクエストをトレースできる力を持ちます。

多彩な技術との連携

Java、Go、Pythonなど主要な言語とスムーズに連動しつつ、複数のモニタリングツールとも組み合わせることが可能です。

コミュニティ主導の開発

オープンソースなので、世界中の開発者コミュニティから多くの改良やバグ修正が寄せられ、更新が活発に進んでいる点も強みです。

Zipkinの短所

カスタマイズ性の少なさ

シンプル志向のため細かい設定や機能拡張の自由度はJaegerほど高くありません。高度なカスタマイズが必要な場合はオプションが限られます。

先進的な機能不足

サンプリングを動的に調整する仕組みやスパンの高度なフィルタリングなど、ほかのトレーシングツールにあるような新しい機能が未対応の場合があります。

外部DBへの依存

トレース内容を保存するには外部ストレージが必要になるため、その構成が複雑になる可能性や、利用するDBによっては可用性リスクも増します。

非HTTPプロトコルの互換性への課題

HTTP以外のプロトコルサポートは限定的で、特に非HTTP通信を多用するシステムでは導入ややり取りに工夫が必要となります。

まとめると、Zipkinは軽量かつ使いやすい分散トレーシングフレームワークとして機能しますが、カスタマイズ性や高度機能の面では物足りない可能性があります。要件に合わせて検討が必要です。

Jaegerのユースケース

分散トレーシングで高い評価を得ているJaegerが、現実のシーンでどのように活用されるかをいくつかの例で紹介します。

ケース1：マイクロサービスアーキテクチャ

マイクロサービスでは多数のサービス間連携が行われ、全体像を把握するのが難しくなります。Jaegerを導入することで、各サービス間の通信を追跡し、何がどの順序で行われているかをひと目で把握できます。たとえばECサイトでユーザー認証や商品在庫情報、支払いなど多岐にわたるサービスを可視化することで、遅延の発生箇所や不具合を発見しやすくなります。

ケース2：パフォーマンス向上

Jaegerが提供する豊富な情報をもとに、開発者はどこが一番時間を要しているかを突き止められます。ページロードが遅い、APIのレスポンスに時間がかかるなどのトラブルを迅速に調べ、対策を打つことが可能です。

ケース3：エラー検知とデバッグ

Jaegerを使えば、ユーザーがアプリでエラーを起こしたタイミングのリクエストの流れを再現できます。どこで問題が起こったのかを正確にたどるため、修正対応が早くなります。

ケース4：レイテンシ解析

Jaegerはリクエストごとの処理時間を視覚化してくれるため、レイテンシが顕著な箇所を探り出しやすいです。APIやネットワーク、特定のサービスが原因なのかを素早く切り分けできます。

このように、Jaegerは単なるトレーシング機能を超え、システム効率を深く分析したり、エラー解決を迅速化するなど、さまざまなシーンで力を発揮します。

Zipkinのユースケース

分散トレーシングツールとして根強い人気を持つZipkinは、多方面で活躍し、多彩な分散システムを支えてきました。ここではZipkinが実際にどのような場面で生かされているかを見ていきます。

視点1：マイクロサービスの全体把握

マイクロサービスアーキテクチャでは多数のサービスが連携するため、どこでどのようなやり取りが行われているのかが見えにくいことがあります。Zipkinはサービス間コミュニケーションを一貫して追跡し、問題個所を特定する助けとなります。

たとえばECサイトでユーザー、商品、在庫、支払いなど各機能が独立したサービスとして動作している場合に、Zipkinは購入リクエストがシステム全体をどう移動しているかを可視化し、不具合箇所を素早く突き止められます。

視点2：パフォーマンス測定

Zipkinはリクエストが通過する各サービスや処理を時系列で表示するため、どの区間で遅延が大きいかが判断しやすいです。遅延の原因がユーザー端末か、ネットワークか、特定のサービスかなどを切り分ける手助けにもなります。

視点3：不具合の割り出しとバグ対応

Zipkinを使うと、問題が起きたリクエストの全工程を時系列でたどれるため、バグを再現しやすくなります。たとえば決済モジュールでエラーが出たように見えるが、実は別サービスとの連携時に発生する不具合だった、というケースを見抜けるのです。

以上のようにZipkinは、マイクロサービス環境の可視化、パフォーマンス解析、不具合の切り分けに貢献し、直感的なUIも相まって多くの開発者に支持されています。

パフォーマンス比較：Jaeger vs Zipkin

Uberが開発したJaegerと、Twitterが立ち上げたZipkin。この2つの分散トレーシングツールをパフォーマンスの観点から見比べてみましょう。

Jaegerのパフォーマンス

Jaegerは高い拡張性と容量を誇り、大規模なアプリケーションを扱う場面で真価を発揮します。

1. トレース格納能力：高度なトレース集約と保存の仕組みにより、1秒間に多数のトレースを扱えます。
2. データ解析時間：効率的なインデックス化と分析アルゴリズムを採用し、膨大なデータ量に対しても処理遅延を最小限に抑えます。
3. 必要なシステム資源：大規模データを扱う一方で、システム負荷をうまくさばける設計がなされています。
4. スケーラビリティ：ElasticsearchやCassandraなど拡張しやすいストレージと組み合わせることで、負荷増大時に横方向への拡張が容易です。

Zipkinのパフォーマンス

一方、Twitterから生まれたZipkinは、軽量でわかりやすい構成を重視し、中小規模のアプリケーションにフィットしやすいと言われています。

1. トレース格納能力：1秒間のトレース処理性能は十分ですが、Jaegerほどの大規模データに対してはやや不利です。
2. データ解析時間：シンプルな分析手法ゆえに、膨大なデータ量になると処理が遅延しやすい傾向があります。
3. 必要なシステム資源：小規模なセットアップでは軽量に動きますが、データ量が増えるとリソース負荷は増大します。
4. スケーラビリティ：Zipkinも拡張は可能ですが、MySQLやSQLiteなどの使い方によってはJaegerほど柔軟ではありません。

総合評価

Jaegerは大規模なデータや高負荷が想定される環境に向き、Zipkinは導入や運用が軽い一方、巨大スケールには少し物足りない可能性があります。環境や要件に合った詳細なベンチマークを実施し、最適な方を選ぶのがおすすめです。

JaegerとZipkinでのトラブルシューティング

分散システムを扱ううえでは、トラブルの早期発見と解決が重要です。Jaeger、Zipkinの双方はトラブルシュートで役立つ機能を備えています。

Jaegerのトラブルシュート

Jaegerは強力なトレーシング機能を活用し、問題が発生したリクエストの流れを詳細にたどれます。特にTrace Viewは各スパンの開始・終了や関連度を可視化し、システムの遅延や詰まり箇所を見つけやすくします。

Trace Graphも有用で、サービスや操作同士のつながりをグラフィカルに示すため、不整合や問題パターンを把握しやすいです。サービス名や操作名、タグによるフィルタリング機能もあり、特定の条件下での問題を探しやすくなっています。

Zipkinのトラブルシュート

Zipkinはわかりやすさを重視し、Trace Viewでリクエストがどのようにシステムを通過したかを把握できます。Jaegerほどの詳細はないかもしれませんが、必要最小限の情報を提供します。

Dependency Graphはサービス同士の依存関係を可視化し、リクエストがどこでエラーを起こしているのかを見つけやすくします。サービス名、スパン、アノテーションのフィルタリングも可能です。

どちらも優れたトラブルシュート機能を備えていますが、Jaegerは詳細な可視化、Zipkinは気軽さという特徴で住み分けが行われているといえます。

ユーザーコミュニティ：Jaeger vs Zipkin

分散トレーシングシステムの発展を支えるのは、実際に利用するユーザーコミュニティの存在です。JaegerとZipkin、両者のユーザー層や活動について比較してみます。

Jaegerのユーザーコミュニティ

JaegerはCloud Native Computing Foundation（CNCF）のプロジェクトで、多数の開発者・利用者が集う活発なコミュニティを形成しています。GitHubやCNCFのSlackチャネルを通じて、バグ報告や機能追加の議論、コードベースの改善が日々行われています。

オンラインミートアップなども定期的に開かれており、開発コアメンバーとの直接交流も活発です。新機能の提案や問題解決がスピーディに行われる土壌が整っています。

Zipkinのユーザーコミュニティ

Zipkinのユーザー数はJaegerより小規模ながら、熱心なコミュニティがあります。主にGitHubとGitterでやり取りが行われ、ここでバグ報告や新機能のアイデア交換が活発に進められています。

Zipkinコミュニティの貢献度は高く、コード修正やドキュメントの改善に積極的に取り組んでいます。こちらもオンラインの集まりを定期的に開催し、開発者との交流を深めています。

総合的な比較

CNCFの後押しを受けるJaegerはコミュニティ規模が大きい反面、Zipkinは参加人数こそ少ないものの密度が高く、活発な印象です。GitHub上のスター数やコントリビューター数を見ても、Jaegerがより大きい一方、Zipkinはよりコアな貢献者が多いという傾向があります。

いずれにせよ、両プロジェクトともに活発なコミュニティ活動が行われ、分散トレーシングを取り巻く技術発展を支えています。

今後の展望：Jaeger vs Zipkin

JaegerとZipkinは共に、ソフトウェア業界のニーズ変化に合わせて今後も進化を遂げるとみられます。

Jaeger：OpenTelemetryとの連携

JaegerはOpenTracingとOpenCensusを統合したOpenTelemetryとの親和性が高まっています。トレーシング、メトリクス、ログを横断的に扱う共通基盤を目指す動きが進展中です。開発者たちはJaegerとOpenTelemetryの連携を強化し、より強力な観測基盤を構築しようとしています。

UIの改善や複数のデータベースサポートも継続的に拡張していく見込みで、多様な環境へ対応を広げていくでしょう。

Zipkin：可観測性に対するシンプルアプローチ

Zipkinはこれからもシンプルな設計を追究し、観測対象の複雑なシステムを開発者が扱いやすい形にすることを目指しています。UIの向上やドキュメントの充実、学習コンテンツの整備などが重点的に進められています。

マルチ言語・フレームワークへの対応もさらに広がり、高負荷環境でも軽快に動作するようパフォーマンス面の強化も目指しています。

JaegerとZipkinの比較表：今後の計画

まとめると、JaegerはOpenTelemetryとの結びつきが一段と深まり、包括的な観測体制を築く流れにあります。一方、Zipkinは操作の簡潔さやパフォーマンス向上を重視し、より軽快な分散トレーシングを目指しています。

どちらを選ぶか：Jaeger or Zipkin

分散型のトレーシングにはJaegerとZipkinが代表格として挙げられます。実際にどちらを選ぶべきかは、プロジェクトの性質や要望次第です。以下ではポイントを整理します。

要件を明確にする

導入前に、以下の点を考慮しましょう。

1. アプリの規模
2. どんなデータをどこまで詳しくトレースしたいか
3. 使用言語は何か
4. 主要なデータストレージの種類
5. トレーシング基盤にかけられる予算

これらの要素を洗い出しておくと、JaegerとZipkinの選択を最適化しやすくなります。

規模の視点

大規模アプリではステートレスな構造をもつJaegerが扱いやすく、大量のトレーシングデータをさばきます。Zipkinは大きすぎる規模だとオーバーヘッドが増えがちです。

トレースの深度

Jaegerは詳細なトレースやフィルタリング機能に優れています。一方でZipkinはシンプルなので、基本的な可視化に特化したい場合に向いています。

対応言語

どちらも主要な言語に対応していますが、マイナー言語を使うならライブラリのサポート状況に注意します。

データストレージ選択

JaegerはElasticsearch、Cassandra、Google Cloud Storageなど幅広く選べますが、ZipkinはElasticsearchとCassandraをメインに扱います。

コスト

いずれもオープンソースですが、大規模構成を想定するならJaegerのスケーラビリティを活かせば、トータルコストを抑えられる可能性があります。

下記は簡単な比較表です。

最終的には、自身のプロジェクト要件を再確認し、両ツールの特徴を見比べたうえで選択するのが賢明です。マイクロサービスの規模や追跡したいデータのレベル、利用言語、ストレージ、予算などを総合して検討しましょう。

結論：JaegerとZipkinの最終的な比較

分散システムのトレーシングを検討するにあたって、JaegerとZipkinはどちらも頼れる選択肢です。最終的には、プロジェクトの条件と目標によって勝手が違います。

Jaeger：多機能が魅力

Jaegerは豊富な機能と柔軟性の強みがあります。高精度のタイムスタンプやスパン間の詳細な相関機能によって、複雑な問題やパフォーマンス低下を正確に把握できます。さらに、活発な開発コミュニティと他のモニタリングツールとの連携も成熟しています。ただし、多機能ゆえに学習コストとリソース消費がかさむ場合がある点は考慮が必要です。

Zipkin：シンプルかつ軽快

対してZipkinはわかりやすいUIと軽さが特長です。簡易的なトレーシング環境をすぐに用意したい場合には有利で、主要な機能はひと通り揃っています。ただ、Jaegerのようなアドバンス機能（アダプティブサンプリングや詳細なスパン相関など）は一部対応しておらず、ストレージバックエンドの選択肢もやや限られます。

Jaeger vs Zipkin：まとめの一覧

締めくくり

要するにJaegerもZipkinも優れていますが、プロジェクトの要件に合うかどうかが選定のカギです。大規模で機能面を重視するならJaegerが向いており、軽量で手早く導入したいならZipkinが良いかもしれません。

「どちらが優れているか」ではなく、「プロジェクトに適しているか」が大切な観点です。両ツールとも分散トレーシングの世界で豊富な実績を持ち、システム監視やパフォーマンス改善には大いに役立つことでしょう。