アプリ性能監視（APM）とは？ Wallarmによるガイド

APM - アプリ性能監視

企業は、導入済みの企業向けソリューションが正しく動作しているか確認するためにAPMを採用します。この手法は、即時にアプリの動作を追跡できる各種ツールやリソースを一つにまとめ、適切なアップデートを提供することを目指しています。通常、APMは顧客、従業員、パートナーのアプリまで追跡し、包括的なレポート作成に役立てられます。

APMの重要性

不具合が多い、動作が遅い、連携が不十分なアプリは目標を達成できず、その結果、アプリの動作、出力、ユーザー体験に直接影響を及ぼし、企業に大きな即時的および長期的な損失をもたらします。

APMは、コスト管理、業務効率の向上、ブランド評価の維持に大いに役立ちます。それぞれの面での役割を確認していきましょう。

• 企業の業務における重要性
  

最新かつしっかり管理されたアプリは、社内外での継続的な連携を支援します。細かく定期的なフロントエンド監視により、利用者にストレスのない体験が保証され、常にスムーズなユーザー体験を提供します。 

バックエンド監視を活用すれば、各依存先（例：データベース）の正しい動作を確保しやすくなります。十分な監視を行わなければ、見過ごされたデータベースの不具合がいつでもシステム停止につながる恐れがあります。

デジタルソリューションやアプリのインフラを監視することもAPMの一部です。適切に構成されたインフラが存在するか確認することは必須です。オンプレミスのアプリであってもクラウドベースのツールであっても、インフラ監視により24時間体制のアプリ稼働が保証されます。

クラウドアプリにとっては、制限のない可用性がこの提供モデルの重要な特徴であるため、特に大きな意味を持ちます。

クラウドアプリの性能監視は、アプリ所有者が初期段階で欠陥を見つけ、深刻な問題に発展する前に修正する手助けとなります。

• コスト管理の重要性
  

どの企業も、収益と業務維持に投資したコストのバランスを保つため、効果的なコスト管理を図っています。しかし、利用や提供するアプリが連携不足でインフラが整っていない場合、そのアプリへのトラブルシューティングやメンテナンスに多大な費用がかかります。

APMを活用すれば、問題を早期に検出することが容易となります。

迅速な修正とトラブルシューティングは、長期的に見て大幅な運用コストの削減につながります。

• ブランド評価の重要性
  

アプリをサービスとして提供する場合でも、製品として利用する場合でも、その信頼性はブランド価値や市場での存在感に大きな影響を及ぼします。

サービスとしてアプリを提供する場合、APMは提供するアプリが完全な機能で利用可能であることを保証します。

ダウンタイムや性能低下は、利用者の信頼を損ね、顧客離れや不満、悪い口コミ、低評価につながり、ブランド評価にとって好ましくありません。

製品としてアプリを利用する場合、十分なAPMツールを用いなければ、アプリの性能が不十分となり、業務効率を高めるはずのアプリが逆に作業を遅らせ、チームが期限内にプロジェクトを完了できなくなり、結果としてブランドイメージも損なわれます。

APMの目的は？

APMは、性能の悪いアプリやシステムによる企業のダメージを未然に防ぐために存在します。適切なAPMの導入により、企業は全てのアプリを連携させ、エラーを迅速に修正し、対策の実施時間を短縮できます。

この目的を達成するために、APMはソフトウェアとハードウェア双方で機能します。ハードウェア面では監視ツールがホスティングプラットフォームの性能、プロセッサ使用率、ディスクの読み書き速度、さらにはCPUの使用状況まで追跡します。

ソフトウェア面では、APMがエラーレートやアプリが業務上の問題に陥る可能性を監視し、将来の問題となり得るコード実行プロセスも把握します。

APMの5つの主な要素

1. 実行時アプリ構成
   

この要素は、アプリが正しく動作するために必要な全てのソフトウェアおよびハードウェアの構成要素と、アプリ内部・外部の通信経路を網羅します。

IT専門家は、予期せぬ性能問題、アップデートの必要性、追加ストレージ要求などを発見するため、複数の問題検知やパターン認識手法を活用します。

2. ‍実ユーザー監視
   

エンドユーザー体験の監視とも呼ばれるこの要素は、利用者側の性能データを収集することに重点を置いています。このデータにより、アプリが利用者側でどのように動作するかを把握し、UX改善のための必要な変更を行えます。

一般に、利用者側の性能追跡には二つの手法が用いられます。第一の手法であるシンセティック監視は、ボットやプローブを利用して利用者側の即時環境を模擬し、アプリ提供前に問題を発見します。

第二の手法であるエージェントレス監視は、データプローブを用いてスイッチやロードバランサーを通るトラフィックを監視し、収集した情報をアプリインフラ全体および関係者と共有します。

3. ‍ビジネストランザクション
   

このAPM要素は、特定の利用者の相互作用を検証し、問題の原因を解明することに注力します。利用者とのやりとりに依存するため、ユーザー定義のトランザクションプロファイリングとも呼ばれ、複雑なアプリで有効なトラブルシューティング策の決定に寄与します。

4. ‍コンポーネント監視（またはディープダイブ）
   

その名の通り、ディープダイブはITインフラの各構成要素の追跡に焦点を当てます。主な取り組みとして、サーバ解析、OS監視、ネットワーク構成要素の観察、ミドルウェアの監視が挙げられます。

5. ‍分析とレポート
   

名前が示す通り、このAPM側面は、前述のAPM要素すべてから収集したデータを丁寧に分析します。収集したデータは、以下の目的に用いられます：  

• アプリの基本的な性能概要の説明 
• 関連するインフラ変更を分析し、性能改善の主要な課題を認識する
• 実行可能な知見を精査して、将来の障害を予測する
  

これらの取り組みにより、APMの戦略とアプリがより良い投資効果をもたらすことが保証されます。

APMはどのように機能するのか？

APMツールの基本機能は、ソフトウェアやソリューションを即時に詳細に調査し、異常な動作を検出することにあります。どんな異常な動作も、自動的に原因データの収集へとつながり、その情報を徹底的に解析して、企業への即時的および将来的影響を明らかにします。 

予測される影響に基づき、対策が考案・実施されます。これがAPM機能の簡潔な概要です。APMプラットフォームの構築に関心がある場合は、以下のデータカテゴリーに特に注目してください：

• アプリ性能監視メトリクス
  

基本的に数値化された指標であるメトリクスは、特定プロセスの現状を把握するのに役立ちます。標準値と比較することで、システムの状態を明確にし、頻繁な値の変動は見過ごされた問題の兆候となります。

• トレース
  

トレースを丁寧に分析することで、リクエストの全行程を理解できます。

リクエストが通る経路はトレースによって追跡され、エラー、ネットワーク問題、未発見のセキュリティ脅威を示すデータポイントも含まれます。

• ログファイル
  

ログファイルは、アプリ内で発生するイベントや動作に関するデータを自動生成するファイルです。OSやアプリ自体がログを生成し、APMにおいては原因分析や急激なメトリクス変動の主因を特定するために重要です。

前述の通り、APMはアプリ管理の一部であり、監視対象外のデータは大きな影響を及ぼしません。

詳細な性能管理は、データ監視とオーケストレーションおよび自動化を組み合わせることで、問題解決の自動化を大きく進めることが求められます。 

APMは何を監視するか？

• 業務/機能の優先順位
• 仮想サーバ
• ハイブリッドクラウドにおけるアプリの動作状況
• ネットワーク通信

APMメトリクス

アプリやシステムの性能を定義するAPMメトリクスは多岐にわたります。これらの指標は、企業がAPMで達成したい目標に応じて変わります。

例えば、IoTベースのアプリでは応答時間が重視され、一方、ウェブアプリではウェブ動作の指標が中心となります。ただし、どの場合でも考慮すべきAPIメトリクスがいくつか存在します。

• Web性能監視メトリクスは、アプリが利用者側の操作に応答する平均時間を計測します。基本的にアプリの応答速度を示します。
• 次に、応答時間メトリクスは、利用者の問い合わせに対するアプリの返答時間の総計を示します。 
• ‍リソース使用率は、全アプリで消費されるCPU使用率を追跡する主要なAPI指標です。さらに、ディスクの読み書き速度も分析し、過剰なCPU使用がアプリに悪影響を与えているか判断します。
• ‍アプリの可用性メトリクスは、SLAに基づき、アプリの稼働時間と継続使用状況を即時に追跡します。
• ‍リクエスト率のAPIメトリクスは、一定期間内のアプリ受信トラフィックを記録し、増減がアプリへの関心度を示します。
• 非常に重要な指標である顧客満足度は、アプリに対する顧客の評価やフィードバックを示します。
• ‍エラーレートのAPIメトリクスは、ソフトウェア上の問題発生時にアプリの性能低下の程度を測定し、特にクラウドAPM時において各アプリやサーバの稼働状況を追跡するのに役立ちます。

APM と Observability の違い

どちらもアプリの監視に関連する用語であるため、同じ意味で使われがちですが、実際は同一ではありません。先述のとおり、APMはログファイル、メトリクス、トレースを使い、即時のアプリ性能と運用上の問題を検出します。

Observabilityは、やや異なる方法で同様の作業を行い、対象システムの実際の状態を説明するために、そのデータを分析します。

率直に申しまして、限定的なアプリでは両者の区別は難しいですが、複雑なシステムやソフトウェアの場合、Observabilityの範囲は広く、しばしばAPMよりも深く掘り下げられます。

主な違いは、データの収集、処理、解釈方法にあります。例えば、APMはソフトウェアやウェブソリューションに限定されるのに対し、Observabilityは企業のITエコシステム全体を観察できる広い範囲を持ちます。

APMは主に性能に関するデータを収集しますが、Observabilityは技術的なデータを中心に取り扱います。技術要素が多いため、Observabilityが収集するデータは膨大になります。 

まとめますと、ObservabilityはITシステム全体の健全性を評価する手法と考えられ、APMはその目的達成のための一手段です。両者から収集されるデータは、効果的なAPIセキュリティ戦略構築に不可欠であり、アプリやシステムの性能に対して深い洞察を提供し、IT全体の向上に寄与します。

APMとインフラ監視の違い

アプリとITインフラは、業務継続と生産性維持において重要な二大要素です。いずれも円滑な運用が求められます。

APMとインフラ監視はいずれも、問題の原因を深く把握し、修正するための手法ですが、同一ではありません。

APMについては既に説明しました。ここでは、主要要素のデータ収集と確認を自動化して、企業のコンピューティング環境の動作状況を把握するインフラ監視に焦点を当てます。

インフラ監視は、APMよりも深くネットワークリソースにも注目します。

APMツールは、動作遅延の原因となる各ソースのデータを収集する一方、インフラ監視ツールはその根本原因に関する情報を集めます。 

例えば、APMはアプリの応答速度の遅さを示すだけですが、インフラ監視はその理由がサーバの過負荷なのか、アプリのバグなのかを明らかにします。

APMとコンテナ監視の違い

一部のAPMツールはコンテナベースのアプリでも十分に機能します。コンテナ監視は、性能監視に関するほぼ全ての項目を含み、さらに拡張機能を備えているため、全てのコンテナ監視ツールはAPMツールの一種といえます。

コンテナ監視ツールは、APMとしての監視には十分ですが、その逆は成立しません。APMツールだけでは、詳細なコンテナ監視は実現できません。コンテナベースのアプリは、非コンテナ型に比べ複雑なため、専用ツールが必要です。

APMの利点と欠点

APMは、アプリやシステムの優れた性能を保証するための最も一般的な手法です。コスト最適化やユーザー体験の向上など、企業にとって多くの恩恵をもたらします。以下に、その具体的な利点をまとめます。

• APMは、即時にシステムやアプリの状態を把握できるため、SLO違反やサービス低下の発生を抑え、アプリ関連のエラーを早期に検出して被害を最小限に留めます。
• APMの活用により、運用費用の削減が可能です。不具合や性能低下したアプリは、高額なトラブルシューティングコストを必要とします。
• 重大な不具合が長期間続くと収益に悪影響を与えますが、APMは初期段階でダメージを抑えるため、大きな投資を回避できます。
• 継続的な性能改善により、アプリはより多くの成果を生み、競争力が向上します。
• 性能問題がほとんどないアプリは、利用者に好まれ、優れたユーザー体験を提供します。
• ユーザー体験の向上により、顧客のロイヤルティと満足度が自動的に向上します。

以上はAPMの主要利点の概要です。効果的な活用により、ブランドイメージ、アプリ性能、顧客体験、サービス提供が向上します。

ただし、いくつかのミスがあると、APMは恩恵から逆効果へと変わりかねません。例えば：

• 適切なメトリクスを追跡しなければ、どんな努力も望む結果に結びつきません。
• 完全自動化されていないため、企業は運用に多大な労力を注ぐ必要があります。
• 必要なデータを適切な方法で収集・分析することが求められます。
• 現代の複雑なアプリエコシステムでは、APMの導入は非常に難しく、アプリエコシステムとAPM手法に精通した専門家の関与が不可欠です。

ベストプラクティス

前述の通り、効果的かつ最適なAPM導入は、ベストプラクティスに基づく取り組みにより実現できます。以下の点に注意してください。

• 適切なツールを使用する
  

APMツールは多くの作業を代行します。選定にあたっては、監視の目的とチームの技術力を考慮する必要があります。

機能が不足している、または扱いが複雑なツールは、どちらの場合も十分な効果が得られません。

• メトリクス収集には注意を払う
  

APMは収集・解析するメトリクスに依存するため、追跡すべき指標や収集データの選定に十分な時間をかける必要があります。

• 標準プロセスを確立する
  

APMの実施は最初から最後まで標準化され、問題発生時の対応方法、対策の策定、関与すべきメンバーなどを明確にしておく必要があります。

• テストと検証
  

APMツールに依存するだけでなく、収集したデータの有効性を必ず確認し、定期的にAPMの有用性を検証してください。一度の導入では十分な結果が得られないこともあるため、要求の変化に応じてツールを更新するべきです。

おすすめのアプリ性能監視ツール

APMは完全自動ではありませんが、適切な監視ツールを使用することで手作業を大幅に削減できます。市場には、効果的なAPMツールが多数存在しています。以下のツールを参考にしてください。

• Azure Application Insightsは、ライブのウェブアプリ監視に最適です。
• DX APM toolは、マイクロサービス、API、その他のバックエンドアプリコンポーネントの監視に適しています。
• Datadogは、データベース、サーバ、SaaSサービス、その他クラウド拡張型アプリの監視に有用です。
• Dynatraceは、VM、イベント、ネットワークに容易に適用できるシームレスな自動インフラ監視機能で知られています。
  

これら以外にも、Grafana、Nagios、New Relic、Opsview、Google Cloud Consoleなどを利用してアプリ性能を監視できます。

APMツール導入の前には、以下の点に注意する必要があります：

• コードレベルでの即時性能追跡
• 好みの言語によるアプリ管理
• アプリの全インフラ層を監視する能力
• 必要な箇所でのAI活用
  

さらに、特定の要件がある場合はそれも考慮する必要があります。

ビジネスへのAPM導入 - 適切なツール選定の方法

APMソリューションは複数存在しますが、全てが期待通りの結果をもたらすわけではありません。APMの目的に最も合致するソリューションを慎重に選ぶ必要があります。

以下は、APM選定時の専門家推奨のアドバイスです：

• まずは要件を把握する。採用しているアプリインフラがシングルVMなのかマイクロサービスなのか、またソフトウェア開発手法やデータの即時性についても明確にしてください。
• ‍いくつかの機能がAPMの有用性を決定する。これらの機能が揃っていなければ、ソリューションは不十分です。必要な機能として、集中型レポート、コードレベルの可視化、エンドツーエンドの展開、幅広いメトリクス、実ユーザー監視、APMへのAI組み込みが挙げられます。
• ‍APMの使いやすさを重視する。メトリクスのアップグレード・ダウングレードが容易で、チーム全員が使いやすく、スケールしやすいことが求められます。

結論

APMは普及が進んでおり、近い将来に衰退する兆候は見られません。顧客向けアプリを提供する企業は、性能の悪いアプリを許容できず、サービス提供、顧客満足、ブランドイメージなどに大きく影響します。

APMにより、企業は即時のアプリ性能を追跡し、問題の原因を特定、手遅れになる前に対策を講じることが可能です。コーディング段階からこのアプローチを採用し、各方面でメリットのあるアプリ開発戦略を構築してください。