はじめに

• 4 分

パフォーマンスの低下を早期に観察し、停止を回避できるように、ミッション クリティカルなワークロードのアプリケーション コンポーネントを継続的に監視することは不可欠です。

適切に設計されたアプリケーション正常性モデルでは、メトリックとしきい値を使用してその機能が提供されます。これは、ワークロードにとって重要であると考えられます。 最適化されたクエリと視覚化を使用すると、機能低下したシステム コンポーネントのカスケード効果をすばやく特定し、障害が発生する前に問題のトラブルシューティングを行うことができます。

サンプル シナリオ

2 年前、Contoso Shoes がオンプレミス環境からクラウドに移行すると、運用が改善されました。 ただし、サービス レベル アグリーメント内で可用性と稼働時間を維持することは引き続き同社の課題になっています。 一部の製品の発売では、システムがユーザー負荷の増加の要求を満たすことができないため、停止が発生しました。

今後の回避可能な停止を防ぐために、Contoso Shoes では、顧客向けメイン Web アプリケーションであるストア Web サイトで、ミッション クリティカルなワークロードの設計原則を正常に適用しました。

Contoso Shoes が次回の注目度の高い製品の発売に向けて準備を進める中で、同社は Web アプリケーションの正常性と可用性に関する認識のギャップを特定しました。 従業員は、このアプリケーションを使用して製品カタログを更新します。 顧客は、ストア Web サイトを通じてカタログと対話します。 起動中にトラフィックが増加すると予想され、アプリケーションの正常性に関する監視と知識が不十分なことは潜在的なリスクです。

このモジュールでは、この Web アプリケーションを中心的な例として使用します。 演習は、次のタスクを対象にしています。

• アプリケーションの多層正常性モデル構造を設計します。
• 正常性モデルを構築し、運用ダッシュボードで監視データを視覚化します。
• アプリケーションでクエリと正常性エンドポイントを設計し、API レベルでその正常性と依存関係を確認します。