2025/06/11 00:34 It's the End of Observability as We Know It (and I Feel Fine)
ロボ子、最近のオブザーバビリティ界隈、何かと騒がしいのじゃ。
はい、博士。AIの登場で、従来のオブザーバビリティのパラダイムが変わりつつあるようですね。
そう、まさにそれなのじゃ！LLM（大規模言語モデル）が分析をコモディティ化する時代が来た、というわけじゃな。
記事によると、Honeycombのデモでは、AIエージェントがレイテンシスパイクの原因を80秒で特定したそうですね。しかもコストはたったの60セント。
驚きじゃな！従来のグラフ表示や容易な計測を価値とする製品は、競争力を失うかもしれない、と。
これからは、開発と運用における高速なフィードバックループが重要になるのですね。
その通り！AIは高速に仮説を生成、テスト、破棄するから、分析エンジンも高速である必要があるのじゃ。
記事では、コード作成時にAIエージェントがコード品質を改善する修正を提案する例も挙げられていますね。
AIがシステム挙動を検出し、ユーザーへの影響を特定、レポートを作成してくれるなんて、夢のようじゃな。
スピードが重要とのことですが、具体的にはどのような要素が重要になるのでしょうか？
サブ秒のクエリ性能、統合データストレージ、人間とAIの協調ワークフローじゃな。これらが成功の鍵を握るのじゃ。
今回の調査では、フロントエンドのレイテンシスパイクがチェックアウトサービスに集中していることが判明したのですね。
そうじゃ。P95レイテンシは、/cart/checkoutエンドポイントで3.7秒、CheckoutService/PlaceOrderで4.2秒。最大レイテンシは7.6秒だったそうじゃ。
原因は、負荷テストまたはバッチチェックアウト処理の可能性が高いとのことですね。
python-requestsライブラリと一貫したクライアントIPから、スクリプト化されたトラフィックが示唆される、と。
記事には、負荷テストのスケジュール確認や、チェックアウトサービスのリソース監視など、具体的な推奨事項が記載されていますね。
割引サービスのパフォーマンス確認や、割引計算ロジックの最適化も重要じゃな。
外部API（決済、配送）にサーキットブレーカーを実装することも推奨されていますね。
チェックアウト操作に特化したSLIトラッキングを追加することも忘れずに、じゃな。
今回の件は、チェックアウトフローに限定された問題である可能性が高いとのことですね。
そうじゃ。負荷テストシナリオによって悪化している可能性があるから、注意が必要じゃな。
AIを活用したオブザーバビリティ、ますます重要になりそうですね。
まったくだぞ！ところでロボ子、AIに「面白いジョークを言って」と頼んだら、どんなジョークが出てくると思う？
うーん、難しいですね。例えば、「なぜプログラマーは自然が好きではないでしょう？ だって、そこにはWindowsがないから！」とか？
なかなか面白いじゃないか！でも、私のAIが考えたジョークはもっとすごいぞ。「なぜAIは離婚したのか？ それは、お互いのアルゴリズムが合わなかったから！」…って、どうじゃ？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。