マイクロサービス、Serverless、ハイブリッドクラウドが主流となっている現在、システム問題の特定と解決はかつてないほど困難になっています。一つのリクエストが数十のサービスを通過し、複数のクラウドプラットフォームを横断する場合、従来のログやモニタリングツールでは全体像の一部しか把握できないことがほとんどです。OpenResty XRay は次世代の動的トレースツールとして、この状況を根本から変革しています—コードを修正せず、サービスを再起動することなく、X線のようにシステム内部の動作を透視し、パフォーマンスのボトルネックや異常な挙動を正確に特定することが可能です。

本稿では、現代アーキテクチャにおける問題解決の課題を明らかにし、可観測性技術の進化傾向を考察するとともに、OpenResty XRay がどのように画期的な動的トレース技術を通じて複雑なシステムを透明かつ制御可能にし、開発者が日々複雑化する技術環境において効率性と自信を維持できるよう支援しているかをご紹介いたします。

モダンソフトウェアアーキテクチャにおける問題解決がますます難しくなっている理由

技術の急速な発展に伴い、私たちのソフトウェアアーキテクチャは前例のない変革を経験しています。マイクロサービス、Serverless、ハイブリッドクラウド環境は現代システムの標準となりましたが、この進化は柔軟性と拡張性をもたらす一方で、システムの複雑さを指数関数的に増大させています。

今日の企業アプリケーションを想像してみてください：複数のクラウドプラットフォーム、エッジノードに同時にデプロイされ、Serverless アーキテクチャを採用し、様々な SaaS サービスと連携しています。このような分散型の特性により、従来の問題解決手法は厳しい課題に直面しています。

従来手法の課題

現代システムの複雑性は主に三つの側面に現れています：

1. 多層抽象化：ハードウェアからオペレーティングシステム、コンテナからアプリケーションフレームワークまで、各層がシステム動作の理解を困難にしています
2. 異種システム：異なる言語、フレームワーク、プラットフォームの組み合わせにより、統一的な監視が困難になっています
3. 非同期呼び出しチェーン：イベント駆動型アーキテクチャでは、リクエストフローが線形ではなくなり、追跡が非常に複雑になっています

これらの課題に直面し、従来の問題解決手段では対応しきれなくなっています。

デジタルトランスフォーメーション、クラウド サービス、マイクロサービスの普及により、高性能なトラフィック管理と監視へのニーズが継続的に高まっています。特に非侵入的、低オーバーヘッド、フルスタック可視化の監視に対する需要が急速に成長しております。

このような傾向の中で、事後分析やオフライン デバッグではなく、「稼働中のシステムをリアルタイムに洞察する」新しい手法が緊急に求められています。

可観測性技術の進化と将来展望

可観測性（Observability）技術は顕著な進化を遂げてまいりました：

• 第一世代：ログ（Log）- 離散的なイベントの記録
• 第二世代：メトリクス（Metric）- 数値監視の集約
• 第三世代：分散トレース（Distributed Trace）- リクエスト フローの追跡
• 第四世代：動的トレース（Dynamic Trace）- 必要に応じてシステム内部を深く調査

将来のコンピューティング シナリオはさらに多様化いたします：エッジ コンピューティング デバイスが至る所に存在し、IoT デバイスの数が爆発的に増加し、深い可観測性サービスが標準コンポーネントとなるでしょう。これらのシナリオは可観測性に新たな要件をもたらします：軽量性、低オーバーヘッド、高精度性。

OpenResty の誕生は、再起動不要、ゼロ侵入、必要に応じて有効化できる完全なスタック可観測システムを構築するためのものでした。これにより、開発者は顕微鏡を使用するように複雑なシステムの内部動作を観察することが可能となります。

動的トレース技術はどのように抽象化レイヤーを通過するのか？

動的トレース技術と他の技術との根本的な違いは以下の点にあります：

• ログと比較して：事前のポイント埋め込みが不要で、必要に応じて有効化でき、オーバーヘッドが低い
• APM と比較して：事前定義されたインターフェースに限定されず、任意の関数レベルまで深く調査可能
• デバッガーと比較して：本番環境で使用可能で、ほぼパフォーマンスへの影響がない

動的トレース技術の核心は、コードの変更やサービスの再起動なしに、様々な抽象化レイヤーを通過して、システム内部の動作を直接観察できる点にあります。

基本原理

動的トレースは主に三つの技術的メカニズムに依存しています：

1. カーネルプローブ：オペレーティング システムのカーネル関数に直接接続し、システムコールを監視
2. ユーザースペース プローブ：アプリケーションの関数入口/出口ポイントに動的に挿入
3. イベント ハンドラー：プローブによって検出されたイベントを捕捉し、カスタム分析ロジックを実行

「時間＋空間」二次元トラッキングモデル

動的トラッキングは、複雑なシステムに対する「鍼灸」のようなものです—重要な「ツボ」にプローブを配置し、リアルタイムデータを収集します。この手法は、二つの重要な次元で深い洞察を提供します：

• 時間次元：システムの時間経過に伴う動的な挙動を捉えます。例えば、関数の実行時間、呼び出し頻度、遅延分布などです。これは流れる川を観察し、その流速の変化や水位の変動を理解するようなものです。

• 空間次元：縦方向（異なる抽象レイヤー）と横方向（同一レイヤー内の異なるコンポーネント）の両方でデータを収集します。これにより、プロセスの境界を越え、カーネル空間とユーザー空間を接続し、システム挙動の完全な図式を構築することが可能になります。

このような二次元モデルにより、蜘蛛が巣の振動を感知するように、どれほど深いシステム層に隠れていても、異常信号から問題の発生源を迅速に特定することが可能となります。

OpenResty XRay の開発過程において、弊社は豊富な経験を蓄積してまいりました：トラッキングの深さとパフォーマンスのオーバーヘッドのバランスの取り方、使いやすいインターフェースの設計方法、そして膨大なトラッキングデータの処理方法などです。

実践事例：オンライン Kong サービスにおけるプラグインリソース消費のリアルタイム統計

API ゲートウェイ分野において、Kong は広く使用されているオープンソースソリューションです。しかし、プラグイン数が増加するにつれて、リソースを大量に消費しているものを特定することは運用担当者にとって課題となっています。OpenResty XRay はこの問題に対して優れたソリューションを提供しております。

OpenResty XRay は、稼働中のあらゆる Kong サーバーインスタンスにおいて、ロードされているすべてのプラグインの CPU およびメモリ使用状況をサンプリング統計することが可能です。Kong に特別なプラグインやビルドオプションをインストールする必要はなく、OpenResty XRay を実行して Kong プロセスに向けるだけで十分です。

OpenResty XRay は、Kong プロセスを数秒から数分間サンプリングすることができます。サンプリング時間はプロセスの負荷状況によって異なります。その後、現在ロードされているすべてのプラグイン間での CPU 時間の配分状況を可視化いたします。

以下は OpenResty XRay によって Kong プロセス用に生成された円グラフの例でございます：

OpenResty XRay を使用して Kong プラグインのパフォーマンスを分析する方法の詳細については、こちらをご覧ください：オンライン Kong サービスプロセスにおける CPU とメモリ使用量が最も高いプラグインのリアルタイム統計

結び

システムの複雑さが増す中、従来の問題調査手法では対応が困難になっております。OpenResty XRay は次世代の動的トレースツールとして、開発者に前例のないシステム洞察能力を提供し、複雑なシステムを透明かつ解析可能なものにいたします。パフォーマンス課題に直面しているアーキテクトであれ、問題を迅速に特定する必要がある開発者であれ、OpenResty XRay は抽象層を突き抜け、問題の核心に直接アプローチする手助けをいたします。

OpenResty XRay について

OpenResty XRay は動的トレーシング製品であり、実行中のアプリケーションを自動的に分析して、パフォーマンスの問題、動作の問題、セキュリティの脆弱性を解決し、実行可能な提案を提供いたします。基盤となる実装において、OpenResty XRay は弊社の Y 言語によって駆動され、Stap+、eBPF+、GDB、ODB など、様々な環境下で複数の異なるランタイムをサポートしております。

著者について

章亦春（Zhang Yichun）は、オープンソースの OpenResty^® プロジェクトの創始者であり、OpenResty Inc. の CEO および創業者です。

章亦春（GitHub ID: agentzh）は中国江蘇省生まれで、現在は米国ベイエリアに在住しております。彼は中国における初期のオープンソース技術と文化の提唱者およびリーダーの一人であり、Cloudflare、Yahoo!、Alibaba など、国際的に有名なハイテク企業に勤務した経験があります。「エッジコンピューティング」、「動的トレーシング」、「機械プログラミング」 の先駆者であり、22 年以上のプログラミング経験と 16 年以上のオープンソース経験を持っております。世界中で 4000 万以上のドメイン名を持つユーザーを抱えるオープンソースプロジェクトのリーダーとして、彼は OpenResty^® オープンソースプロジェクトをベースに、米国シリコンバレーの中心部にハイテク企業 OpenResty Inc. を設立いたしました。同社の主力製品である OpenResty XRay動的トレーシング技術を利用した非侵襲的な障害分析および排除ツール）と OpenResty XRay（マイクロサービスおよび分散トラフィックに最適化された多機能ゲートウェイソフトウェア）は、世界中の多くの上場企業および大企業から高い評価を得ております。OpenResty 以外にも、章亦春は Linux カーネル、Nginx、LuaJIT、GDB、SystemTap、LLVM、Perl など、複数のオープンソースプロジェクトに累計 100 万行以上のコードを寄与し、60 以上のオープンソースソフトウェアライブラリを執筆しております。

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