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OpenResty XRay 入門：コードを変更せずに、システム深層の「鼓動」を聴く

Yichun Zhang 投稿日 Feb 10, 2026 更新日 Feb 4, 2026

用時約19分

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過去 10 年間、APM とオブザーバビリティに対する企業の投資は増加の一途をたどる一方、平均修復時間（MTTR）やビジネスの安定性は伸び悩んでいます。この「高投入・低効果」というジレンマの背景には、クラウドネイティブ環境における障害のプロセス間での拡散や、システムの実行状態が極めて動的であることが挙げられます。従来型のプローブの多用や静的なメトリクスでは、システムの真のボトルネックを捉えることは困難であり、むしろ高コストのブラックホールと化しています。

増え続けるデータノイズと、それに反比例して低下するトラブルシューティングの効率という課題に対し、OpenResty XRay は、オブザーバビリティと問題解決のための新たなアプローチを提示します。新世代の非侵襲動的トレーシング製品として、OpenResty XRay は、もはや「安心感」を得るために手当たり次第に大量のデータを収集するのではなく、コードの変更やパフォーマンスへの影響なしに、必要に応じてシステムカーネルとアプリケーションコードの動作詳細をオンデマンドで可視化します。OpenResty XRay は、オブザーバビリティを「網羅性のみを追求するカバレッジ」から「ピンポイントな診断」へとシフトさせ、複雑なマイクロサービス環境においても、企業がビジネスに真に影響する根本原因を迅速に特定できるよう支援します。

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従来の APM ツールは、アプリケーションにプローブを組み込み、指標、ログ、トレースデータを可能な限り網羅的に収集するというのが基本的な考え方です。モノリシックアプリケーションの時代において、このアプローチは有効に機能していました。しかし今日、このアプローチによる限界的な効果は急速に薄れています。高度に動的かつ複雑なシステムにおいて、企業が直面する最大のボトルネックは、もはやデータの不足ではなく、むしろデータの洪水にあります。ストレージコストを積み上げて価値の低いログを大量に保持するよりも、的を絞り込んだ高忠実度（ハイフィデリティ）のシグナルと引き換えに、確実性の高い結論を得る。これこそが、従うべき新しいエンジニアリングエコノミクスの原則です。

OpenResty XRay が実現する究極の可観測性基盤

OpenResty XRay は、その理念に基づき設計された新世代の非侵入型動的トレーシング製品です。大量データの受動的な蓄積に依存するのではなく、システムで「何が起きているのか」という問いに対し、リアルタイムかつ正確に答えることに注力しています。その技術アーキテクチャは、以下の二つの大きな柱に基づいています。

100% 非侵入の動的トレーシング技術で、本番環境に影響を与えません
OpenResty XRay は、実行中のあらゆるプロセスやコンテナを「読み取り専用データベース」として扱います。先進的なホットプラグ技術により、アプリケーションコードの変更、プラグインやモジュールのインストール、サービスの再起動は一切不要です。さらに、特殊なコンパイルオプションや起動オプションも必要ありません。ターゲットプロセスの空間にコードを一切注入しないため、従来のプローブが引き起こす可能性のあったパフォーマンスへの影響や、新たな不安定性の発生を根本から排除します。本番環境に干渉せず、新たな不安定要因を持ち込むことなく、ソースコードレベルの詳細な洞察を得ることが可能です。
イベント駆動のサンプリング戦略：「真に問題がある時」のみ動作
従来の APM（アプリケーションパフォーマンス監視）が行う 24 時間 365 日の常時全量収集とは異なり、OpenResty XRay のサンプリングは「イベント駆動」かつ「オンデマンド」で実行されます。CPU、メモリ、I/O に異常な変動が検知された場合にのみ、正確なサンプリングを自動的にトリガーします。サンプリングを行わない間のパフォーマンスオーバーヘッドは厳密にゼロであり、サンプリング中のオーバーヘッドも計測できないレベルにまで抑えられています。この仕組みにより、データの氾濫という問題を根本から解決し、最小限のリソースで最も重要な診断情報を得ることができます。

シグナルからインサイトへ

動的トレースと自動サンプリングが「いかにして最小コストで有効なシグナルを取得するか」という課題を解決するものであるならば、OpenResty XRay の真価は、それらのシグナルを直感的なインサイトへと変換する点にあります。

1. サイロ化された監視からの脱却：インフラからコードまでを一気通貫

実際の本番環境において、システムのパフォーマンス問題は、単一箇所での障害として現れることは稀で、多くの場合、多言語のランタイム、システムライブラリ、そしてカーネルの挙動が複雑に絡み合った結果として発生します。部分的な監視や単一階層のプロファイリングのみに依存していては、問題の全体像を把握することは難しく、エンジニアリングチームが長期的かつ効果的な最適化を行うための意思決定を支援することも困難になります。

OpenResty XRay は、アプリケーションスタックを縦断的に解析し、ビジネスロジック層、システムランタイム層、そして OS カーネル層 にわたる統一された観測視点を確立します。これにより、単一リクエストの実行パスを各階層で一気通貫に結びつけ、可視化ダッシュボードを通じてシステムの稼働状況とパフォーマンス傾向を継続的に提示します。その結果、チームは「受動的な障害対応」から「継続的な可観測性とプロアクティブな最適化」への移行を実現できます。

ビジネスロジック層： Lua、 Python、 PHP、 Go、 Java、 Perl、 Ruby といった主要言語のランタイムを網羅し、ヘテロジニアスな技術スタックで構成される複雑なシステムアーキテクチャにも対応します。
システム実装層とカーネル層の可観測性： C/C++ や Rust といった低レベルな実装まで深く掘り下げ、ネットワークプロトコルスタック、プロセススケジューリング、メモリ管理、システムコールといったカーネルの重要パスまで可視性を拡張します。これにより、パフォーマンス問題に対して説明可能な技術的エビデンスを提供します。

2. エンジニアリングの「勘」を「データ」へ：可視化による意思決定の高速化

統一された監視ビューをベースに、システム指標のサンプリング結果は可視化ダッシュボードに継続的に集約され、アプリケーションの実行状態とパフォーマンスの変動傾向を長期的に追跡できます。さらに、自動分析機能と組み合わせることで、異なるアプリケーションや言語レイヤーの問題を迅速に特定し、分析レポートを生成します。

CPU の詳細なプロファイリング： CPU 使用率の高さやブロッキングを特定するだけでなく、各コードパスの時間分布を分析し、一般的な CPU ボトルネックを特定します。
メモリ使用の最適化と分析： メモリのリアルタイムな分布とアロケータの状態を定量的に分析し、メモリリーク、メモリの断片化、解放遅延といった問題を正確に特定します。
並行処理と高レイテンシー分析：
- スレッドとロック： スレッドのブロッキング原因とロックの競合状況を自動的に識別します。
- ロングテールリクエスト： 各処理段階のレイテンシーを分解し、非同期ノンブロッキング I/O の遅延も正確に集計できます。
IO、ネットワーク、安定性：
- ディスク I/O： ディスクの読み書きにおけるパフォーマンスボトルネックを包括的に分析します。
- インテリジェントなパケットキャプチャ： 異常検知機能を備え、実際に異常のあるネットワーク接続のパケットのみをキャプチャするため、分析ノイズを大幅に削減します。
- クラッシュ診断： Core Dump ファイルやプロセスのクラッシュ時の状況を自動的に分析します。

3. トラブルシューティングの自律化：システムが自ら問題を特定する時代へ

完全自動分析：定時サンプリングとイベント駆動のメカニズムに基づき、OpenResty XRay は CPU、メモリ、I/O の異常を自動で検知します。独自の連鎖推論技術と、多様な言語レベルの問題を網羅する数百種類の標準アナライザーを組み合わせることで、現象の発見から根本原因の特定まで、全プロセスを自動で完結させます。これにより、トラブルシューティングに要する時間を「日」単位から「分」単位へと大幅に短縮することが可能です。
可視化とプロアクティブなアラート：全てのサンプリング結果は可視化ダッシュボードに集約され、システムの稼働状況とパフォーマンスの傾向を多角的に表示します。これにより、チームは潜在的なリスクを早期に発見できます。
リアルタイムデバッグ：稼働中の本番環境アプリケーションに対し、OpenResty XRay が提供するガイド付き分析機能を利用することで、プロセスを再起動することなく、リアルタイムでの監視、動的なデバッグ、そして最適化効果の検証までを行えます。これにより、真に無停止でのトラブルシューティングが実現します。

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次世代のクラウドネイティブ・エンジニアリング

クラウドネイティブアーキテクチャは、デリバリー効率とシステムのレジリエンス（弾力性）を向上させると同時に、システムの複雑性を著しく増大させています。多様化する技術スタック、高度に動的な実行環境、分断される問題特定の追跡パスにより、ホストや静的プロセスをベースとした従来の観測手法は、次第に機能しなくなっています。OpenResty XRay の設計目標は、単に「新たなツール」を提供することではありません。既存のアーキテクチャに非侵襲なアプローチで、クラウドネイティブ環境において長らく欠けていた可観測性（オブザーバビリティ）と分析能力を補完し、エンジニアリングチームが複雑なシステムにおける問題へのコントロールを取り戻せるよう支援することにあります。

完全な透過性：サイドカー不要のコンテナ可観測性

コンテナおよび Kubernetes 環境において、可観測性を実現するには、イメージの変更、Sidecar の導入、複雑な設定パイプラインの保守など、多くの場合、追加の侵襲的なコストが伴います。OpenResty XRay は、ホストマシン側からのアプローチを採用しています：

ホストマシンに単一の Agent をデプロイするだけで、そのホスト上で稼働する Docker コンテナや Kubernetes Pod 内のアプリケーションを自動的に検出し、分析します。
コンテナイメージの変更や、追加の Sidecar コンポーネントの導入は不要です。
既存のリソース制限やセキュリティポリシーに影響を与えません。
オートスケーリング環境においても、ワークロードに応じて可観測性が動的に有効化されます。

このアーキテクチャは、既存のデリバリーパイプラインへの影響を最小限に抑えることで、可観測性を「低摩擦」で本番環境へ導入することを可能にします。これにより、導入コストの高さからパイロット段階で停滞してしまう事態を回避できます。

シンボル不要の深層診断：バイナリレベルでの事実究明

本番環境では、セキュリティの確保やファイルサイズの削減を目的として、バイナリファイルからデバッグシンボルをストリップすることが一般的です。これは合理的なトレードオフですが、結果として障害の特定やパフォーマンス分析のハードルを著しく上げてしまっています。OpenResty XRay は、エンジニアリングの持続可能性という観点から、「診断性」をビルドプロセスから切り離すアプローチを採っています。

中央シンボルデータベースにより、一般的な公開コンポーネントのデバッグ情報を一元管理し、インデックス化します。
デバッグ情報が欠落したバイナリプログラムに対し、独自開発のアルゴリズムを用いてシンボルを再構築します。
ターゲットマシンにデバッグファイルを保持することなく、ソースコードレベルに近い分析ビューを提供します。

この方式により、本番環境に大規模なデバッグシンボルファイルを導入する運用負荷を回避できます。その結果、「詳細な問題分析」は、特殊なビルドや追加のデプロイ要件に依存することなく、長期的に再利用可能な基盤的な能力となります。

以下は、指定のルール（日本語と英語の単語の間に半角スペース、数字と他の文字の間にも半角スペース）に従って修正した jp.md の本文です。元のマークダウン構成は保持しています。

セキュリティのパラダイムシフト：推論ではなく、メモリ上の証拠に基づく脆弱性検知

現代のクラウドネイティブおよび Linux ディストリビューションのエコシステムにおいて、LTS（長期サポート）におけるバックポートは常態化しています。コンポーネントのバージョン番号は、脆弱性の実際の修正状態を必ずしも反映しません。しかし、従来の脆弱性スキャンツールは依然として「バージョンマッチング」という静的なロジックに依存しているため、以下のような問題が発生します。

大量の 修正済み脆弱性が誤検知される
セキュリティチームがバージョンの確認や手作業でのトリアージに多大な時間を費やすことを強いられる
リスクの優先順位がノイズに埋もれ、本当に危険度の高い問題が見過ごされてしまう

OpenResty XRay は、バイナリの証拠に基づく独自の検証モデルを採用しています。これにより、ランタイムメモリ内で直接 CVE 脆弱性の痕跡（シグネチャ）が存在するかを検証し、サプライチェーンのメタデータへの依存を完全に排除します。

スキャン対象：

主要な依存関係（拡張可能）
コア暗号化ライブラリ：OpenSSL、LibreSSL など
圧縮ライブラリ：zlib、bzip2 など
システム基盤ライブラリ：glibc、musl など
その他主要なライブラリ：libcurl、libxml2 など

主なメリット：

誤検知ノイズを削減し、セキュリティチームをより価値の高い業務へ：ディストリビューションのメンテナーによるバックポートパッチなどが適用済みであるにもかかわらず、バージョン番号が変更されていないコンポーネントを正確に識別します。これは、現在のスキャナーにおける誤検知の主な原因の一つです。これにより、セキュリティチームはノイズに惑わされることなく、本来注力すべき高価値な業務に集中できます。
リスクフォーカス能力の顕著な向上：コンパイルレベルの深い階層まで分析。コンパイラの最適化やコードトリミングによって、実際には到達不可能な脆弱性パスを自動的に除外します。
コンプライアンスと監査を「解釈」から「証拠」へ：バイナリレベルでの判定根拠を出力し、コンプライアンス監査に対して反論の余地のない技術的ファクトを提供します。

業界で最も一般的に使用される基盤コンポーネントを対象に、様々なコンパイル最適化レベルで体系的なテストを実施しました。

コンポーネント（最適化レベル）	正確率	リコール率
glibc (O2/O3)	100%	100%
Redis (O1/O2)	100%	100%
zlib (O1)	100%	100%
OpenSSL (O2)	97.9%	100%

経験則による判断や手作業での解釈から、データと証拠に基づくエンジニアリング主導の意思決定へとシフトします。これにより、セキュリティチームは、大規模なクラウドネイティブ環境や複雑なサプライチェーンにおいても、安定性と信頼性の高いリスク情報を継続的に入手できます。その結果、限られたリソースを、実際に悪用されうるアタックサーフェスの統制に集中させることが可能となり、拡張性、再利用性、そして持続的な進化が可能なセキュリティ運用の強固な基盤を構築します。

オープンなエコシステムと堅牢な技術基盤

OpenResty XRay は、オープンで進化し続ける技術基盤上に構築されており、パフォーマンス、柔軟性、そしてエンジニアリングにおける持続可能性を高度に両立させています。その中核は、OpenResty Inc. が自社開発した Y 言語によって駆動されます。低レイヤーでは eBPF+、Stap+、GDB、ODB といった多様なデバッグ・観測技術をシームレスに統合し、複雑なシステムに対して低オーバーヘッドかつ高精度なランタイムの洞察を提供します。

ylua、ysql、y++ といった高度なツールキットを活用することで、OpenResty XRay はプログラマビリティと拡張性に優れた分析機能を提供します。これにより、ユーザーはビジネスシナリオに応じて観測ロジックを柔軟にカスタマイズでき、「一度書けば、多箇所で再利用」することが可能になります。結果として、より低いコストと高い効率で、複雑なシステムの問題特定と解決を実現します。

異種混在の技術環境では、ツールのサイロ化は運用担当者にとって悪夢です。OpenResty XRay は、統一された深い可視性を提供し、基盤となるカーネルから上位のビジネスアプリケーションまで、スタック全体の状況を可視化することで、技術資産の一貫性を確保します。

言語とランタイム（マルチ言語スタックの統制）： LuaJIT、Nginx、C/C++ などの主要コンポーネントに深く対応するだけでなく、標準化されたトレーシング技術により、Go、Python、Java、PHP、Rust、Ruby、Erlang、Perl といった主要なプログラミング言語を網羅し、言語間のサイロを解消します。
インフラとゲートウェイ： Nginx、Envoy、Kong といった主要なトラフィックエントリーポイントやプロキシコンポーネントとシームレスに連携し、トラフィック管理の最前線を支えます。
オペレーティングシステム（幅広いカーネルへの対応）： Ubuntu、Debian、RHEL/CentOS、Amazon Linux、Aliyun Linux といった主要な Linux ディストリビューションに加え、Kylin（麒麟） のような特定の要件を持つ OS 上でも、本番環境での安定稼働が実証されています。
モダンなデプロイメントアーキテクチャ： Docker および Kubernetes 環境にネイティブ対応し、コンテナオーケストレーションの動的な特性に最適化されています。

同時に、OpenResty XRay のエコシステムは現在も継続的に拡大しており、将来的には Node.js、PyTorch、LangChain といった AI・データ処理ソフトウェアスタックへも順次対応を拡大していく予定です。これにより、クラウドネイティブやインテリジェントなアプリケーションに対し、統一的で進化し続ける可観測性を提供します。

昨今のクラウドネイティブ環境において、オブザーバビリティ（可観測性）のためのストレージや計算コストが業務リソースを圧迫しつつある一方で、MTTR（平均修復時間）の劇的な改善は見られていません。従来の「全データを収集し、事後分析する」というアプローチは、すでに費用対効果の限界を迎えています。

OpenResty XRay は、既存の監視システムを置き換えるものではなく、より高次元な「ノイズ削減」のアプローチを提供します。コードの修正やサービスの再起動を一切行うことなく、動的トレース技術を用いてカーネルやアプリケーションの実行状態を深層まで可視化します。これにより、トラブルシューティングを「雲を掴むような探索」から「ピンポイントでの根本原因特定」へと進化させます。

無意味なアラートのノイズに悩まされている、あるいはコスト効率の高いアーキテクチャ管理ソリューションをお探しの場合は、ぜひ以下のボタンから OpenResty XRay の無料トライアルにお申し込みください。弊社の専門家チームが、最適な導入プランや技術的なアドバイスを提供いたします。

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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。