災いの後で：過去のインシデント経験から学ぶ方法
- On 2017年12月14日
- Blog
インシデント 管理の主な目的は、インフラストラクチャ に影響を与える問題を特定し解決することですが、インシデント管理業務はそこで停止するべきではありません。
お客様のチケットに反応するだけではなく、アラートシステムが生成する豊富なデータを活用すれば、問題を事前に検出しインフラストラクチャをより弾力的に運用するための洞察を得られます。
ここでは、データの収集と分析の方法、情報を扱う際に探すべき点など、過去のインシデント管理データを扱うための戦略の概要を説明します。
データの保存と標準化
過去のインシデント管理データを分析するための第一歩は、情報を収集して解析する標準化された方法を見つけることです。しかしながら、
履歴ログの量と形式がさまざまな監視システムによって大きく異なるため、困難な場合があります。
いくつかの監視システムは、事後に調べることができる記録をまったく残しません。たとえば、Pingdomはリアルタイムモニタリングのための優れたツールですが、昨日のことではなく、今起きていることを伝えるように設計されているので、独自の履歴データをあまり提供しません。
他の監視システムは、限られた期間だけデータを保管したり、扱いにくい形式で保管したりします。たとえば、Snortのデータを分析するにはパケットダンプを調べなければならない場合があります。金曜の夜にWiresharkにハマるのが好きでない限り、やっかいな仕事です。
さらに、多くの監視システムを設置している場合は、違う場所にバラバラにデータをダンプする可能性があります。いくつかのツールはローカルマシン上の/var/logにログを書き出します。ローカルマシンのログは見逃しやすく、メンテナンススクリプトで削除されることもあります。あるいは、一定ではない期間ログをクラウドに保存したりします。これは、すべての履歴データを一度に分析するには理想的とは言えません。
これらの理由から、インシデント管理データを最大限に活用するには、次の2つのことを確実に行う必要があります。
- アラートとログを中央の収集ポイントに送信します。モニタリングシステムや ローカルストレージがそれをサポートしていれば、必要に応じてアラートやログを保存できます。
- 収集ポイントのデータを標準フォーマットに変換し実用的な洞察を抽出します。
これにはLogstash、Splunk、Papertrailなどのツールが役立ちます。 これらは、サイロ化された場所からデータを収集し、中央のストレージポイントに転送できます。
PagerDutyは以上のソースや他のソースからデータをインポートし、標準化されたフォーマットに変換してパターンや傾向を可視化し、データの集中化と相互関連付けを行い、根本的な原因などを特定することができます。
データの表示と分析
データを保存することは戦いの半分に過ぎません。もうひとつの課題は、それを可視化して分析することです。
データを表示する最も簡単な方法は、Webベースのインターフェースを使用する方法です。ログから特定のイベントを検索したり、インシデントの現在のステータスを監視したりするために使用できる洗練された検索機能が求められます。
Webインターフェースは、小さな傾向の発見、特定タイプのインシデント履歴のトレースから、全体状況の理解まで可能にしてくれます。アラートの表やリストは、システム全体の傾向を理解するのに役立ちません。 PagerDutyがレポートに含めるようなインシデント管理データに基づく可視化は大規模な情報の解釈に役立ちます。
特にプログラムでデータを分析する場合は、必要に応じてログデータをエクスポートできるAPIが重要です。 PagerDutyのAPIを使用すると、必要な形式でログデータを簡単に収集しエクスポートできます（Events API v2では、そのデータをすべて共通の形式に自動的に正規化します）。
何を探すか
データ分析をしたら、次に何を探すべきでしょうか。 監視しているインフラストラクチャのタイプによって異なりますが、一般的に注意すべき点は次のとおりです。
- インシデントが発生している頻度。この数が時間の経過とともに変化する場合は、その理由を知りたいでしょう
- 平均認識時間（MTTA）と平均解決時間（MTTR）。これらの時間を把握することで、チームがインシデント管理をどの程度効果的に処理しているかを知ることができます。
- チームの誰が最も多くのアラートを処理しているか。これはメンバーの評価基準になるだけでなく、アラートが適切に配分されているかどうか、そして最適な人に届けられているかどうかの判断基準になります。たとえば、1人の管理者が応分の分担以上のアラートを受け取っているときは調整する必要があります
- どの監視システムが最も多くのアラートを生成しているか。上記のように、さまざまな監視システムからのアラートを1つのログ記録場所に統合すれば、最も多くの情報を提供しているシステムを特定することができます。システムのパフォーマンスが低下しているかどうか、またはノイズが多すぎるかどうかを確認し、必要に応じてしきい値を調整できます。
これらのヒントに従えば、悲惨な歴史を繰り返すことはありません。
それがインシデント管理がいかに実を結ぶかです。 インシデント対応は治療行為ですが、過去のインシデント管理データを含むフィードバックループを継続的に作成すれば、インシデントの予防も可能になります。
- インシデント 管理の主な目的は、インフラストラクチャ に影響を与える問題を特定し解決することですが、インシデント管理業務はそこで停止するべきではありません。
お客様のチケットに反応するだけではなく、アラートシステムが生成する豊富なデータを活用すれば、問題を事前に検出しインフラストラクチャをより弾力的に運用するための洞察を得られます。
ここでは、データの収集と分析の方法、情報を扱う際に探すべき点など、過去のインシデント管理データを扱うための戦略の概要を説明します。
データの保存と標準化
過去のインシデント管理データを分析するための第一歩は、情報を収集して解析する標準化された方法を見つけることです。しかしながら、
履歴ログの量と形式がさまざまな監視システムによって大きく異なるため、困難な場合があります。
いくつかの監視システムは、事後に調べることができる記録をまったく残しません。たとえば、Pingdomはリアルタイムモニタリングのための優れたツールですが、昨日のことではなく、今起きていることを伝えるように設計されているので、独自の履歴データをあまり提供しません。
他の監視システムは、限られた期間だけデータを保管したり、扱いにくい形式で保管したりします。たとえば、Snortのデータを分析するにはパケットダンプを調べなければならない場合があります。金曜の夜にWiresharkにハマるのが好きでない限り、やっかいな仕事です。
さらに、多くの監視システムを設置している場合は、違う場所にバラバラにデータをダンプする可能性があります。いくつかのツールはローカルマシン上の/var/logにログを書き出します。ローカルマシンのログは見逃しやすく、メンテナンススクリプトで削除されることもあります。あるいは、一定ではない期間ログをクラウドに保存したりします。これは、すべての履歴データを一度に分析するには理想的とは言えません。
これらの理由から、インシデント管理データを最大限に活用するには、次の2つのことを確実に行う必要があります。
- アラートとログを中央の収集ポイントに送信します。モニタリングシステムや ローカルストレージがそれをサポートしていれば、必要に応じてアラートやログを保存できます。
- 収集ポイントのデータを標準フォーマットに変換し実用的な洞察を抽出します。
データの表示と分析
データを保存することは戦いの半分に過ぎません。もうひとつの課題は、それを可視化して分析することです。 データを表示する最も簡単な方法は、Webベースのインターフェースを使用する方法です。ログから特定のイベントを検索したり、インシデントの現在のステータスを監視したりするために使用できる洗練された検索機能が求められます。 Webインターフェースは、小さな傾向の発見、特定タイプのインシデント履歴のトレースから、全体状況の理解まで可能にしてくれます。アラートの表やリストは、システム全体の傾向を理解するのに役立ちません。 PagerDutyがレポートに含めるようなインシデント管理データに基づく可視化は大規模な情報の解釈に役立ちます。 特にプログラムでデータを分析する場合は、必要に応じてログデータをエクスポートできるAPIが重要です。 PagerDutyのAPIを使用すると、必要な形式でログデータを簡単に収集しエクスポートできます（Events API v2では、そのデータをすべて共通の形式に自動的に正規化します）。何を探すか
データ分析をしたら、次に何を探すべきでしょうか。 監視しているインフラストラクチャのタイプによって異なりますが、一般的に注意すべき点は次のとおりです。- インシデントが発生している頻度。この数が時間の経過とともに変化する場合は、その理由を知りたいでしょう
- 平均認識時間（MTTA）と平均解決時間（MTTR）。これらの時間を把握することで、チームがインシデント管理をどの程度効果的に処理しているかを知ることができます。
- チームの誰が最も多くのアラートを処理しているか。これはメンバーの評価基準になるだけでなく、アラートが適切に配分されているかどうか、そして最適な人に届けられているかどうかの判断基準になります。たとえば、1人の管理者が応分の分担以上のアラートを受け取っているときは調整する必要があります
- どの監視システムが最も多くのアラートを生成しているか。上記のように、さまざまな監視システムからのアラートを1つのログ記録場所に統合すれば、最も多くの情報を提供しているシステムを特定することができます。システムのパフォーマンスが低下しているかどうか、またはノイズが多すぎるかどうかを確認し、必要に応じてしきい値を調整できます。
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