ビッグデータ時代において、人々は「データこそが答えだ」と信じ、膨大なオブザーバビリティデータレイクを構築してきました。しかし今日、このモデルはその根本的な欠陥を露呈しています。

• コストの肥大化：監視項目を 1 つ増やすごとに、ストレージ、ネットワーク、インデックス、クエリのコストが指数関数的に増加します。この予算は、本来であればより価値の高いビジネスイノベーションに充てられたはずです。
• 極めて低い S/N 比：膨大なデータの中で、99.9% はシステムが「正常」であることを示す冗長な情報です。本当に価値のある異常信号は、まるで砂漠の中の一粒の金のように、見つけるのが困難です。
• 人的リソースの疲弊：SRE や DevOps チームは、収集ルールの設定、データパイプラインの維持、複雑なクエリ言語の学習に膨大な時間を費やすことを余儀なくされ、問題解決者ではなく「データの運び屋」と化しています。

より多くのデータがあるからといって、問題をより早く特定できるわけではありません。それは往々にして、より高いコストと、より深い混迷を招きます。私たちが本当に必要としているのは「より多くのデータ」ではなく、「必要十分な適切なデータ」なのです。

OpenResty XRay の核となるミッションは、適切なタイミングで、適切な精度で、適切なデータを収集することで、最小限のコストで、最も深い洞察を引き出すことです。

「より多くのデータ」は「より深い洞察」ではない

ほとんどのオブザーバビリティ製品の目的は、ユーザーがシステムの内部状態を理解できるよう支援することです。そのためには通常、ログ、メトリクス、トレースといった大量のデータを収集・分析する必要があります。しかし、このようなデータ収集方法では、高額なストレージコストと計算コストを発生させるだけでなく、ビジネスシステム自体にパフォーマンス上のオーバーヘッドを引き起こす可能性があります。それにもかかわらず、必ずしも迅速な根本原因の特定に繋がるわけではありません。企業は往々にして「より多くのデータ」を手に入れているだけで、「より深い洞察」を得られていないのが現状です。

OpenResty XRay は、コスト、パフォーマンス、洞察力のバランスを取ることを目指した、インテリジェントでオンデマンドにデータ収集精度を動的に調整する技術アプローチを採用しています。システムは通常時、極めて低いオーバーヘッドで軽量に稼働します。異常イベントが検出されると、自動的にサンプリング精度を高め、問題の詳細を深掘りし、根本原因を特定します。これにより、監視から診断までの一連のクローズドループが形成されます。

この戦略の利点は以下の通りです。

• コストメリット：不要なデータに高額な費用を支払う必要がなくなるため、データストレージと処理のコストを大幅に削減します。
• パフォーマンス最適化：データ転送と処理の負荷を軽減し、監視対象システムへのパフォーマンス影響を最小限に抑えます。
• 洞察への集中：エンジニアが最も重要で洞察に富むデータに注意を集中させ、それによって問題をより迅速に解決できるよう支援します。

OpenResty XRay の違いとは？

動的トレーシング技術がもたらす確実性

OpenResty XRay は、従来の監視ツールの単なるアップグレードではありません。先進的な動的トレーシング技術に基づき、技術責任者や現場チームが不確実な状況下でも確実性を見出すことを支援します。

• 最小限のデータコストで、最も信頼性の高い根本原因を洞察：膨大なデータに埋もれることなく、問題の核心に直接迫ります。
• 完全自動運用で、専門家の知見を製品化：人手による介入は不要です。システムが異常検知から根本原因分析まで、全プロセスを自動で完遂します。
• インテリジェントなトリガーで、あらゆる異常な瞬間を逃さない：持続的なパフォーマンスボトルネックであろうと、突発的なスパイク問題であろうと、正確に検知します。
• 連鎖推論により、現象から本質への深い洞察を実現：経験豊富な専門家のように、段階的に分析を進め、調査範囲を絞り込み、最終的な根本原因を特定します。

当社のファンクションプローブはホットプラグ機能を備えており、対象アプリケーションへの変更や事前設定は一切不要で、再起動も必要ありません。サンプリング期間中、アプリケーション性能へのオーバーヘッドは極めて低いレベルに厳密に制御され、通常 5% 未満であり、エンドユーザーには全く感知されません。ツールが動作を停止すると、対象アプリケーションの性能は直ちに本来の性能に回復します。

スマートスケジューリングの中核：XRay は「問題発生現場」でどのように自動推論を行うのか？

OpenResty XRay の能力の中核をなすのは、全自動かつ無人運用のスマートスケジューリングシステムです。これは、従来の監視における「大海から針を探すような」受動的な分析方式を完全に排し、熟練した専門家の診断ロジックを模倣した自動化ワークフローを採用しています。その真髄は、定期巡回 → イベント駆動 → 連鎖的推論として要約できます。

フェーズ 1：常時監視

システムの 99% の安定稼働時間において、OpenResty XRay は、極めて低い頻度とオーバーヘッドで、主要な指標に対して定期的な軽量サンプリングを行います。私たちはこれを「常時監視」と呼んでいます。このプロセスは、ビジネスパフォーマンスへの影響がほぼゼロであり、ダイナミックトレーシングの非侵襲性により、オーバーヘッドは通常 5% 未満、あるいは測定すら不可能なほどです。これにより、ほぼゼロコストでシステムの健全性を継続的に把握できることを保証します。

当社のサンプリング戦略は、イベント、タイマー、および主要なシステム指標によってインテリジェントに制御されます。これは、持続時間が極めて短い、または発生頻度が極めて低い稀な問題、例えば、1 万分の 1 の確率で発生するような大きな遅延リクエストであっても、確実に捕捉し、その問題を解決するために必要なすべてのコンテキスト詳細を自動的に収集することを意味します。

フェーズ 2：異常のトリガー

「常時監視」が異常信号を検知した場合、または CPU 使用率の急上昇、メモリ負荷の増大、リクエスト遅延が閾値を超えるなどのシステム指標がアラートをトリガーした場合、OpenResty XRay のイベント駆動エンジンは即座に起動し、軽量モードから詳細分析モードに切り替わります。

私たちはある核心原則を固く信じています。それは、問題発生の「現場」で、すべての重要な証拠をリアルタイムで捕捉することです。なぜなら、問題がすでに解消された後で対象プロセスを分析しても、多くの場合、意味がないからです。 このイベント駆動メカニズムにより、OpenResty XRay は常に問題発生の正確な瞬間に対応し、一瞬で消え去る異常を見逃しません。

フェーズ 3：連鎖的推論

これこそが、OpenResty XRay が他のツールと根本的に異なる点であり、その「インテリジェンス」の証でもあります。異常がトリガーされた後、単に固定されたアナライザーを実行するのではなく、連鎖的推論に基づくインテリジェントな意思決定プロセスを開始し、「いつ、どのプロセスに対して、どのアナライザーを実行するか」を動的に決定します。

1. 初期診断：まず、システムはトリガーイベントのタイプに基づいて、最も適切な汎用アナライザーを自動的に選択し、迅速なスキャンを実行して、問題の全体像を把握します。
2. 詳細分析：次に、XRay は最初の診断結果を分析し、この結果に基づいて、次に実行すべき専門ツールをインテリジェントに選択します。
   • 例えば：もし CPU フレームグラフが大量の Off-CPU 時間を示している場合、システムは自動的に Off-CPU アナライザーに切り替わり、その背後にあるのが I/O ブロッキングなのか、それともロック競合問題なのかを調査します。
   • また、別の例として：もしあるメモリ割り当て関数の占有率が異常であると判明した場合、メモリ分析ツールセットを起動し、メモリリークまたは割り当てホットスポットの詳細分析を行います。
3. 根本原因の特定：この「分析-意思決定-再分析」のプロセスは、チェーンのように自動的に進行し、段階的に深掘りしながら調査範囲を徐々に絞り込み、最終的に問題を引き起こす具体的なコード行、関数呼び出し、システム設定、またはカーネルパラメータを特定します。

このイベント、タイマー、およびシステム指標によって連携して駆動されるインテリジェントなスケジューリング戦略により、OpenResty XRay は常に適切なタイミングで、適切なプロセスに対して、適切なアナライザーを実行することが保証され、真の意味での無人での高精度な洞察を実現します。

根本原因の自動特定

OpenResty XRay が提供するのは、単なる大量の生データではありません。自動的にサンプリングを行い、様々な種類のフレームグラフを生成します。これには、C/C++ フレームグラフ、Lua フレームグラフ、off-CPU および on-CPU フレームグラフ、動的メモリ割り当てフレームグラフ、メモリ参照関係フレームグラフ、ファイル I/O フレームグラフなどが含まれます。C/C++、Lua、Java、Python などの多言語混合スタックにおけるパフォーマンス問題に対し、言語を横断した多層的な深層分析をサポートします。

フレームグラフの解読は、しばしばユーザーにとっての課題の一つです。OpenResty XRay は、自社開発の AI 技術により、詳細な根本原因分析レポートを自動生成します。複雑なパフォーマンスグラフを直感的なテキスト説明に変換し、問題の核心を明確に特定します。

プロアクティブ分析モード：事後対応から事前最適化へ

OpenResty XRay は、単なる事後診断ツールではありません。提供される「ガイド付き分析機能」は、オンラインで稼働中のアプリケーションに対するインタラクティブなリアルタイムデバッグをサポートし、長い「変更-コンパイル-リリース」サイクルを不要にします。これにより、生産環境に影響を与えることなく、デバッグ操作によるパフォーマンスの変化を即座に確認し、変更を迅速に検証することが可能です。

XRay の活用事例

事例 1：OpenResty XRay がお客様のメモリリーク問題解決に貢献

• お客様の背景：ある企業の基幹業務システムは、継続的なメモリ使用量の増加という問題に直面しており、これがサービスの安定性と可用性を深刻に脅かしていました。

• 課題：従来の性能分析ツールでは問題の根本原因を深く特定できず、チームは調査に多大な時間を費やしたものの、メモリリークを引き起こす具体的なコードをなかなか見つけることができませんでした。彼らはサービス停止を避けるため、問題を正確に特定し、迅速に修正できるソリューションを強く求めていました。

• 導入効果：OpenResty XRay を使用することで、技術チームはわずか数時間でメモリリークの発生源、具体的にはLuaクロージャ関数を正確に特定しました。この関数は特定の条件下で過剰にメモリを消費していました。チームはサービスを再起動することなく、問題の調査と修正を完了。修正後、システムメモリ使用量は直ちに60%減少し、サービスの安定性は著しく向上しました。この一連のプロセスは、本番環境にほとんど影響を与えませんでした。

事例詳細：メモリ60% 削減、OpenResty XRay が問題コードを正確に特定し、迅速な修正と本番環境への適用を実現

事例 2：OpenResty XRay が Bilibili の緊急オンライン障害を解決

• 顧客背景：Bilibili の基幹 API ゲートウェイで突発的な大規模オンライン障害が発生し、数百万人のユーザーに影響が及びました。

• 課題：この障害発生時、API ゲートウェイでは大量の 499 エラーが観測されました。従来の監視ツールでは問題の現象しか把握できず、高負荷時にコネクションが早期切断される根本原因をコードレベルまで深く掘り下げて特定することは不可能でした。チームは、影響範囲のさらなる拡大を防ぐため、基盤コンポーネントの問題を迅速に分析・解決できるツールの導入を急務としていました。

• 介入成果：OpenResty XRay の動的トレーシング機能を活用することで、Bilibili の技術チームは問題の根源を迅速に特定しました。それは、OpenResty の cosocket コネクションプール実装における特殊な状況（エッジケース）でした。XRay は詳細な実行パスと変数状態を提供しただけでなく、チームが直接的かつ効率的に修正を完了するのを支援し、数百万人のユーザーに影響を与えたこの重大な障害の解決に成功しました。これにより、緊急時の障害調査における XRay の絶大な価値が明確に示されました。

詳細な経緯：OpenResty XRay による Bilibili 重大オンライン障害の分析と解決

事例 3：OpenResty XRay が Kong プラグインによる CPU 性能ボトルネックを解決

• お客様の状況：ある企業では、Kong API ゲートウェイを使用して基幹業務のトラフィックを処理していましたが、システムで異常な高CPU使用率が発生し、サービス性能に深刻な影響を及ぼしていました。

• 課題：チームの初期分析では、問題がカスタムの Kong プラグインにあることが判明しましたが、具体的にどのコード部分や関数がCPUリソースを大量に消費しているのか特定が困難でした。彼らは性能ボトルネックに直面しており、この問題を特定し最適化するための効果的な方法を早急に求めていました。

• 導入効果：OpenResty XRay の CPU 分析機能を用いることで、チームは問題の根源を迅速に特定しました。それは、一見シンプルな string.lower() 関数でした。詳細な分析の結果、この関数が特定の非 ASCII 文字を処理する際に Lua 例外を引き起こし、例外処理のパスが頻繁に実行されることで、結果としてCPUボトルネックが発生していることが判明しました。修正後、システムのCPU使用率は直ちに40%低下し、同時にサービス応答時間も30%短縮されました。この事例は、XRayが複雑なLuaアプリケーションの性能問題を解決する上でいかに優れているかを明確に示しています。

詳細はこちら：カスタム Kong プラグインにおける Lua 例外が引き起こした CPU ボトルネックをどのように解決したか

まとめ

今日の高度に複雑な分散システムにおいて、性能と安定性の問題は、もはや「大量の監視データ」を積み重ねるだけでは解決できない力技のゲームではありません。私たちが必要としているのは、より賢く、より効率的な戦略です。

OpenResty XRay は、その核となる動的追跡技術を通じて、状況を一変させ、最小限のデータオーバーヘッドで、最も深い根本原因の洞察を得ることを可能にします。

それは単なるツールではなく、現代的な運用・開発の理念そのものです。チームが問題をより迅速に発見し、解決するのを支援し、さらに根本的なコスト削減を実現し、全体のエンジニアリング効率を向上させ、エンジニアが本来のイノベーションに集中できる環境を提供します。

もし大量のデータに悩まされており、専門的かつ効率的な性能診断と保証ツールをお探しでしたら、OpenResty XRay のご利用をぜひご検討ください。

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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