データコンサルタント視点から見るDevOpsにおけるデータ分断の課題とオブザーバビリティによる運用効率向上
データコンサルタントの視点から見ると、DevOpsのコンセプトである「開発者は運用にも責任を持つ」は、運用上の責任を各チームにデータに基づき分散するため、ある程度アジリティの促進に寄与する一方で、オブザーバビリティを利用する必要のある人が組織内のあちこちに増え、その結果、運用データに関するツールやデータの分断が起きやすくなる課題を分析できます。ツールやデータの分断化はコスト増大に繋がるだけでなく、運用データ管理と分析の効率がきわめて落ちるリスクを伴います。また、クラウドのリソースは無限にあるため、データ利用量やインスタンス数の増加に伴うコストのデータ管理も難しくなる現状があります。
最新のオブザーバビリティプラットフォームでは、運用データ管理が一元化され、チームやユーザーがアクセスコントロールを持つことで、利用についての透明性と制御が得られるといったメリットがあります。ビジネス全体に確かなオブザーバビリティのベストプラクティス（データ収集、データ管理、データ分析の標準化）を実装することで、開発者のエクスペリエンスデータ向上だけでなく、開発作業の効率化と新機能開発への注力もデータ分析に基づき可能になります。さらに、チーム間のコラボレーション促進、コスト評価促進、ビジネス全体パフォーマンスデータ向上といった広範な効果が得られることを示唆します。
コラボレーション、ナレッジ管理、インシデント対応のシームレス統合とデータ活用
インシデント（システム障害）は避けられない問題ですが、強力なオブザーバビリティソリューションがあればダウンタイムデータ（システム停止時間）を低減できる、あるいは完全に解消できる可能性があり、ひいてはコスト削減データやオンコールエンジニアのQoL（生活の質）向上にも繋がります。しかし、組織の多くはこれまで復旧のための環境整備（インシデント対応プロセスのデータ駆動化）には十分目を向けていませんでした。問題にデータに基づき速やかに対応して解決するには（特に俊敏なデプロイ環境では）、効率的なコラボレーションと迅速な通知が行えるツール（運用データ共有、アラート通知ツール）が必要です。オブザーバビリティソリューションが、運用データに基づき適切担当者を適切問題に適切タイミングでアサインする自動インシデント対応機能（データ駆動型自動化）を備えていれば、ダウンタイムデータ（システム停止時間）を大幅に削減できる点を述べることができます。
オブザーバビリティの導入にあたっては、以下のベストプラクティスも検討すべきです。
トライバルナレッジ（言語化されていない暗黙知）や特定のエキスパートに頼ってインシデントを解決する方法から脱却し、標準化されたランブックやナレッジベース（インシデント対応プロセスのデータ化、ドキュメント化）を確立することの重要性を強調します。情報共有、コラボレーション、MTTRデータ（平均修復時間）短縮において重要なのは、オンコールエンジニアが、詳細なコンテキストデータ（運用データ、関連情報）や過去に起きた同様の問題解決に基づく提案（過去のインシデントデータ分析）にデータに基づき簡単にアクセスできるようになることです。
サードパーティツール（エラー追跡ツールなど）をオンコールエンジニアが使用できるように、Webリンクでシームレスにデータアクセスできるようにすること。こうすることで、インシデントのコンテキスト（インシデントに関する運用データ）を他のシステムでもデータ利用できるようになり、流れを止めずにトラブルシューティング（運用データ分析による問題解決）を続けられる点を述べることができます。これは、データ連携とツール統合による運用効率向上を示唆します。
将来的な環境拡大と伸縮自在性に対応した拡張性とデータ取り込み能力
現在のニーズよりも、将来的なオブザーバビリティのニーズ（データ量、データ種類、運用環境の変化）に基づいて投資することが重要であるとデータコンサルタントは提言します。コンテナ数データや環境内のホスト数データ、実稼動中のアプリケーション数データ、1日あるいは年間のコードプッシュ回数データについて考えてみると、将来のデータ量増加と環境の複雑化に対応するため、なぜ拡張性のある監視システム（データ収集・分析能力の拡張性）が必要なのか、その理由がデータに基づき明らかになります。環境の規模や複雑性を問わず、あらゆる環境のニーズを満たすには、ペタバイト級のログデータや数百万件のメトリクスデータやトレースデータをデータ取り込みすることができ、同時に高いパフォーマンスデータ（データ処理速度、応答時間）も維持できるようなオブザーバビリティソリューションであるべきです。そのようなソリューションであれば、将来にわたって投資効果（ROIデータ）を発揮し続けていくでしょう。データ量と環境規模の拡大に対応できるデータ収集・分析能力を備えていることが、長期的なオブザーバビリティ投資の成功に不可欠であることを強調します。データコンサルタントとして、組織のデータ駆動型運用戦略において、データ管理の一元化、インシデント対応のデータ活用、そして将来のデータ量増加に対応できる拡張性の重要性を常に考慮に入れるべきであると助言します。
データコンサルタント視点から見るカスタマージャーニーとデータ駆動型CX向上におけるオブザーバビリティの役割
データコンサルタントの視点から見ると、カスタマージャーニー（顧客がサービスを利用する一連のプロセス）をデータに基づいて正確に把握できないのは、本質的にオブザーバビリティ（システム全体の状態を運用データから理解する能力）の欠如が問題であると分析できます。カスタマージャーニーのデータ把握、分析、改善、テストのサイクルを迅速に回すためには、クラウドインフラ導入や柔軟なDevOpsプロセス確立といった技術的な基盤に加え、顧客が自社のシステムをどのように利用しているか（顧客の運用データ）をデータ可視化する必要がある点を強調します。
マルチクラウド/ハイブリッド環境におけるデータ可視化の課題とオブザーバビリティの必要性
クラウドプロバイダーが提供するネイティブクラウドツールでは、マルチクラウド環境データやハイブリッドクラウド環境データをエンドツーエンドでデータ可視化できないという限界がある点を指摘できます。特定の関係者が述べるように、大手プロバイダーは、利用者が他社のクラウドを併用することにデータ連携やツール連携の観点から積極的に支援するわけではないため、異なる環境にまたがるデータ可視性が困難になる現状があります。顧客とのやり取り（サービス利用に関する運用データ）をデータに基づいて観察し、CXを評価することの重要性を改めて強調します。ここで、組織が優れたCXを追求して環境が複雑になるほど、その効果をデータに基づいて評価しづらくなるというトレードオフが生じ、だからこそ、複雑な環境から運用データを収集・分析するオブザーバビリティの重要性が増します。システムの冗長化だけでは優れたCXを提供することは容易ではなく、クラウドシステムで生成されるすべての運用データを監視し、すべてのコンポーネントが十分なパフォーマンスを発揮してアプリケーションが健全に機能していることをデータに基づいて確認することが不可欠です。インフラ内で処理がわずかでも滞るだけで、運用データ分析の結果として顧客の不満に繋がる可能性があることを示唆します。遅延は、検索ランキングデータやカート放棄率データといったビジネス指標に直接的な影響を与える点をデータ分析に基づき具体的に示すことができます。
クラウド移行後の差別化とデータ活用によるCX最大化
クラウドへの移行は80%の結果を出すための20%の作業にすぎず、差別化メリットをデータに基づいて得る最後の一歩は、たやすいことではない点を指摘できます。評価の高いデジタルコマースサイトのCXを体験することで、データ駆動型CXがいかに大きな違いを生むかを実感できるでしょう。顧客にとって重要な要素は、応答速度データ、使いやすさデータ（操作性に関する運用データ）、見た目の美しさなどであり、CXを最大限に向上させるためには、ページの読み込み時間データ、ボタンクリック反応データ、ページ読み込み後やボタンクリック後の処理に関する運用データといった、モバイルを含むすべてのプラットフォームからのアクティビティデータをデータ一元監視し、すべてのアクティビティデータ（顧客行動データ、運用データ）をデータ分析して、顧客がエクスペリエンスに満足しているかどうか、何が良くて何が悪いのかをデータに基づいて理解することが不可欠です。これにより、残り20%の結果（差別化されたCXとビジネス成果）を達成できると分析します。最終的に、データを活用して顧客を観察、データ分析し、それに基づいて対応することが、カスタマーエクスペリエンスの成否を分けるのです。データ駆動型CXは、ビジネスの競争力を高めるための鍵となります。データコンサルタントとして、お客様のデータ環境とビジネス目標に基づき、最適なオブザーバビリティ戦略とデータ活用アプローチを提案し、データ駆動型CXの実現を支援します。
データコンサルタント視点から見るマルチクラウド環境におけるオブザーバビリティの戦略的重要性
データコンサルタントの視点から見ると、革新的なクラウドテクノロジーが実現する優れたパフォーマンスやカスタマーエクスペリエンスを支える重要な柱としてオブザーバビリティが位置づけられます。特定の関係者が述べるように、企業が1社のパブリッククラウドプロバイダーに縛られないマルチクラウド戦略を展開し続ける中で、包括的なデータ可視性と管理性データが重要になるため、オブザーバビリティは戦略的要因データとなります。クラウドプロバイダーが提供するツールだけではこの要求を満たせない現状を指摘できます。
分散インフラ管理の課題と新しいテクノロジー/マインドセットの必要性
特定の関係者が述べるように、Splunkのようなベンダーを含むあらゆる組織が、分散が進むインフラのパフォーマンス課題やセキュリティ課題に関して独自のデータ管理上の課題を抱えています。コンテナやKubernetesなど、次世代のクラウドネイティブテクノロジーは非常に複雑かつ短命で変化が激しいため、その運用データ管理はかつてないほど難しい点を強調します。これらをデータに基づいて監視・管理するためには、従来の監視方法に代わる新しいテクノロジー（オブザーバビリティ）と、データ駆動型運用といった新しいマインドセットが必要である点を述べることができます。あらゆることが急速にデータ駆動で進化する今日、オブザーバビリティ戦略も後れを取るわけにはいかず、継続的なデータ分析と改善が不可欠であることを示唆します。
オブザーバビリティとAIOpsの融合による運用効率向上
オブザーバビリティとAIOpsは想像以上に相性の良い組み合わせであり、両者が融合して真価を発揮することがデータ分析によって明らかになってきています。特定の関係者が述べるように、この2つは歴史的にも文化的にも別個のものと考えられてきましたが、現代において分かちがたい関係にあるという認識が広がっています。両者が融合した理由の一つとして、ITチームが活用するAIOpsのノイズ削減機能や推奨策提示機能（データ分析に基づいた異常検知と問題解決支援）をDevOpsチームが求める点が挙げられます。メトリクス、トレース、ログといった運用データを調査できるオブザーバビリティは大きなメリットがありますが、DevOpsで扱うシステムは複雑で、そこから得られるデータがあまりに詳細かつ技術的で量が多いため、DevOpsチームがパターン検出（運用データにおける傾向分析）、診断（根本原因分析）、インシデント対策や防止策に十分にデータ活用できないことがある現状を分析できます。その点でAIOpsは、インサイト獲得（運用データ分析から得られる知見）、データの相関付け（異なる運用データ間の関連性分析）、ノイズ削減（過剰なアラートデータの除去）、対応自動化といった運用データ分析と自動化を支援する役割を果たす点を述べます。
データをアクションに繋げる重要性とIT運用におけるオブザーバビリティへの認識変化
特定の関係者が述べるように、オブザーバビリティで重要なのは、運用データやその分析結果を具体的なアクション（問題解決、運用改善）に繋げることである点を強調します。オブザーバビリティ製品の導入の成否を分けるのはアクションであり、問題を見つけてもその対策をデータに基づいて見つけられなければ意味がない点を指摘できます。問題の原因究明、Jiraのようなツールでの修復、ユーザーエクスペリエンス（CX）への影響調査といった運用データ分析プロセスをツールに委任できること（自動化、データ連携）が重要であることを示唆します。一方、IT運用では、オブザーバビリティが監視に大いに役立つことが認識され始めており、監視ツール購入時に、候補のツールがオブザーバビリティプラットフォームの特性（データ収集、データ分析、データ可視化機能）を備えているかどうかを確認するITチームが増えているというデータは、オブザーバビリティのコンセプトがIT運用領域にもデータ駆動型アプローチとして広がっているトレンドを示唆しています。データコンサルタントとして、オブザーバビリティとAIOpsの融合、そしてデータをアクションに繋げる運用プロセスの構築は、現代の複雑なIT環境を効果的に管理し、ビジネス価値を最大化するために不可欠であると提言します。
データコンサルタント視点から見るIT運用におけるオブザーバビリティ・AIOps連携とグローバルデータ管理課題
データコンサルタントの視点から見ると、IT部門の間でオブザーバビリティへの注目が高まっています。多くの組織がAIOpsとオブザーバビリティのハイブリッドアプローチをデータ分析に基づいて検討しており、複数のチームが連携するようになれば、アラートデータや機械学習（ML）機能のデータ集約が問題解決の効率化に大きく貢献することにデータに基づき気付くであろう点を述べることができます。機械学習を活用することで、重大な問題発生時にアラートデータを半自動または自動で適切な担当者へデータに基づき転送できるようになり、インシデント対応プロセスの効率化が期待できます。特定の関係者が述べるように、AIOpsツールはDevOpsワークフローの実現に不可欠な存在になっていくであろうと予測されます。データコンサルタントとしては、オブザーバビリティがAIOpsの有効なデータソースとなり、AIOpsがオブザーバビリティによって収集された運用データからインサイトを獲得しアクションを自動化するために必要となるという両者の依存関係が明確になっていくと評価します。
データ所在地規制の厳格化とグローバルデータ管理戦略の課題
事業を海外展開する組織やオブザーバビリティ製品を海外で運用する組織は、データ所在地規制の厳格化により海外の運用データを収集できなくなるリスクに直面しています。これはデータコンプライアンスの観点から重要な課題です。特定の関係者が指摘するように、これはほんの始まりにすぎず、今後法律はさらに厳しくなるであろうと予測されます。グローバルに事業を展開する企業や世界中の企業にデータ技術を提供するベンダーは、この新たなデータ所在地基準に沿ってシステムのデータ構築方法を見直す必要がある点を強調します。世界各地の運用データを統合してデータ分析することで意思決定を行う戦略を取っている場合、部分的な局所化（データの収集と分析を各国内に留める）によって戦略をある程度維持できる可能性を示唆します。規制対象のデータを各国内で統合、分析し、匿名化または集約して作成したレポートであれば、国外に移転しても規制違反になりません。その後、各国のサマリーデータに基づいてグローバルなデータ分析やレポート作成を行えばよいという、データ処理とデータ移転に関する具体的なアプローチを提案できます。特定の関係者が述べるように、「基本的に、各国のデータは、生成された国で最も有効に活用できます」。データ越境は難しくても、適切なツールやアプローチ（データ仮想化、連合学習、エッジコンピューティングなど）を使えば、インサイト（データ分析から得られる知見）は自由に移転できる点を強調し、データ所在地規制があってもデータ活用を継続できる可能性を示唆します。
データ運用改善における多様な考慮点と複雑さの増加
そもそも、データ運用を改善する上で考慮すべき点は、業界データ、データタイプ、運用地域など多岐にわたります。特定の関係者が述べるように、データ所在地規制といった新しい要因が1つ加わっただけだとも言えるが、どのみちIT環境の複雑さは常に増すものだとデータコンサルタントは認識しています。特定の関係者がエンジニアリングチームリーダーへ助言しているように、各種個人情報保護法やレジデンシー法にシステムがデータ対応できるかどうかをデータコンプライアンスの観点から確認し、その上で組織が求めるビジネス結果データを提供できるようにシステムを改修することが重要である点を提言します。データ駆動型運用においては、技術的な側面に加え、法規制や組織的な要因といった多様な考慮点が存在し、これらを統合的に管理していく必要があります。データコンサルタントとして、組織のデータ環境とビジネスニーズに基づき、データ所在地規制への対応を含むグローバルデータ管理戦略、オブザーバビリティ・AIOps連携、およびデータ運用改善における多角的なアプローチを支援します。
データコンサルタント視点から見る関数ベースアーキテクチャとサーバーレス環境におけるデータ運用課題
データコンサルタントの視点から見ると、特定の関係者が指摘するように、バックエンドが関数ベースになるだけでなく、フロントエンドとバックエンドを含むスタック全体を構築するためのプログラミング言語が大きく進化している点はデータ分析に基づき注目すべきです。しかし問題は、マイクロサービスやコンテナがもたらす運用データ管理上の課題が関数ベースアーキテクチャではさらに深まる点です。かつて、監視対象となるアプリケーションコンポーネントの寿命は数カ月であったが、マイクロサービスを導入したとき、その運用データ監視にはミリ秒単位の測定が必要になり、そして今後、これらのスタック内で実行される関数の生存期間をデータ測定するには原子時計並みの精度（極めて細かい粒度でのデータ収集）が必要になるであろうと指摘できます。これは、運用データ収集における粒度と精度への要求が飛躍的に高まっていることを示唆します。
サーバーレスの潜在的デメリットとデータ移行の可能性
サーバーレスのいくつかの潜在的なデメリットは運用コストデータやデータ管理の観点からよく知られている点を述べることができます。長期実行するアプリケーションは、サーバーレス環境ではむしろコストが高くなる可能性や、ベンダーロックインのリスク（特定の環境に合わせたコード記述による他サービス移行の困難さ）がある点を指摘します。特定の関係者が述べるように、サーバーレスは断続的なワークロードデータに最適であることは確かですが、ベンダーロックインについては、データとデータモデルはいつでも移行できるというデータコンサルタントとしての視点を提供できます。AWS Lambdaのような特定の環境からAzure Automationのような別のサービスに移行する場合、コードの調整が必要となるケースがありますが、データモデルを多少変更する必要はあるものの、サーバーレス間であればデータ移行は可能である点を強調します。これは、データ自体は特定のプラットフォームに強く依存しないというデータコンサルタントの基本的な考え方に基づいています。
サーバーレス環境の運用管理課題とオブザーバビリティ・AIOpsの必要性
特定の関係者が指摘するように、サーバーレス環境の移行と管理の潜在的な複雑さはあまり理解されておらず、多くの組織はバックエンドの運用データ管理に問題を抱えることになると分析します。DevOpsチームはすでにマイクロサービスやコンテナに加えて関数も利用し始めており、従来の監視手法では状況をデータ把握できなくなっていると言われる現状があります。スタックに関数が組み込まれると、従来の監視ツールはデータ収集の粒度や範囲の限界から効果がなくなります。画面がアラートデータでいっぱいになり、大混乱に陥りがちであるといった、運用上の具体的な課題を示唆します。データ量と複雑性の増加に伴い、オブザーバビリティとAIOpsの必要性が高まっており、今後数年間はこの問題に大きな注目が集まるであろうと予測されます。特定の関係者が述べるように、ベンダーは組織が気付いていない運用上の問題（データ分析で初めて明らかになる課題）をデータに基づき喚起し、適切な管理機能（データ収集、データ分析、自動化機能）を提供して解決策を示す責任がある点を強調します。
サーバーレスの不可避性と早期導入メリット
いずれにしてもサーバーレスはもはや避けて通ることのできない、すべての組織がデータ駆動型運用の一環として取り組むべきテーマである点を強調します。特定の関係者が述べるように、早期に導入した組織は、リソース活用データ、俊敏性データ（運用柔軟性）、カスタマーエクスペリエンスデータといった点で大きくリードしているというデータ分析に基づいたメリットを享受しています。サーバーレスに目を向けないと、これらの運用効率やビジネス成果におけるチャンスをデータに基づき逃すことになると警鐘を鳴らすべきでしょう。今後5年ほどは、サーバーレスが組織の大きな関心事の一つになるであろうと予測されます。データコンサルタントとして、サーバーレス導入におけるデータ管理、運用、およびオブザーバビリティ戦略の重要性を提言し、早期導入によるメリット獲得を支援します。現代のIT環境においては、関数ベースアーキテクチャとサーバーレス環境に対応できるデータ運用能力の構築が不可欠です。