システムが分散化するにつれ、テレメトリデータの量は解釈能力を超えて増加し続けている。36%の組織が「アラート疲れ」に苦しみ、本当の問題が数千の通知の中に埋もれている。一方で、可観測性コストはテレメトリ量に比例して増加するが、価値は比例しない。この構造的問題を解決するために登場したのが「Observability 2.0」──AIと統合テレメトリパイプラインによる可観測性の再設計である。本稿では、その概念と実装戦略を解説する。

Observability 2.0とは何か

Observability 2.0は、従来の可観測性アプローチの断片化問題に対処するパラダイムである。ログ、メトリクス、トレースといったすべてのテレメトリデータを、コンテキストに富んだ単一のパイプラインに統合し、スマートプラットフォームに流し込む。従来は各ツールがサイロ化していたが、Observability 2.0では統合データ基盤の上でAIが横断的に分析を行う。

2026年の予測として、Dynatraceは「可観測性がAI運用のコントロールプレーンになる」と指摘している。IBMも可観測性トレンドの中でAI統合を重要テーマとして挙げており、可観測性はもはや単なるモニタリングではなく、インテリジェントな運用基盤へと進化しつつある。

アラート疲れとノイズの構造問題

現代のSREチームが直面する最大の課題は「アラート疲れ」である。無関係、重複、または非クリティカルなアラームへの継続的な暴露は、エンジニアを精神的過負荷の状態に追い込む。結果として、重要な通知への対応を遅らせる、または無視する習慣が無意識のうちに形成される。これは単なる生産性の問題ではなく、インシデント対応の遅延というビジネスリスクに直結する。

問題の根本は、テレメトリ量の増加が価値の増加と比例しないことにある。ヘルスチェックや合成トラフィックのような低価値データが大量に収集され、ストレージとプロセシングコストを押し上げる一方、本当に重要なシグナルが埋もれてしまう。The New Stackは「OpenTelemetryは2026年に可観測性を救えるか？」と問いかけ、データ爆発に対処するための抜本的なアプローチの必要性を指摘している。

AIOpsによるインテリジェントノイズ削減

AIOps（AI for IT Operations）は、機械学習と自動化を活用してIT運用を改善するアプローチである。SREチームは、アラートノイズの最小化、アノマリ検出と根本原因分析の高速化、反復的な修復作業の自動化を実現できる。LogicMonitorによれば、高度なAIOpsプラットフォームはアラートノイズを90%削減し、生産性を20%向上させ、アウテージを未然に防ぐことができる。

AIOpsの核心は、各サービスの「正常な」運用ベースラインを機械学習で学習することにある。時間帯、曜日、メンテナンスウィンドウを考慮し、午前1時のCPUスパイクが定型的なノイズであることを理解して40件の予想されるアラートを抑制する。一方、予期しないメモリリークが発生すると、その異常なログと消費パターンを即座にアノマリとしてフラグ付けする。重複アラートの抑制、関連インシデントのグループ化、ビジネスインパクトに基づく優先順位付けにより、ノイズを大幅に削減しながらクリティカルな問題に集中できる環境を実現する。

OpenTelemetryによるコスト最適化

OpenTelemetry（OTel）は、テレメトリ収集の標準として急速に普及している。最新の調査では、可観測性リーダーの57%がOpenTelemetryによってコスト削減に成功している。その理由は、どのテレメトリを収集し、どこにルーティングし、どこに送信するかを制御できるからである。

具体的なコスト最適化戦略は以下の通りである。まず、パイプライン早期でヘルスチェックや合成トラフィックなどの低価値テレメトリをフィルタリングし、ノイズとインジェストコストを削減する。次に、サンプリングや集約などの削減技法でデータセットサイズを縮小し、重要情報を損なわずに最適化する。そして、高価値テレメトリをリアルタイム分析に優先しつつ、低優先度データをコスト効率の良いアーカイブストレージにルーティングするインテリジェントなデータ管理ポリシーを実装する。

CNCFのブログでは、OpenTelemetryを活用したコスト効果の高い可観測性プラットフォームの構築方法が詳細に解説されている。重要なのは、50〜80%のデータを削減しながらも、本当に重要なものを保持する「Adaptive Telemetry」のアプローチである。

次世代パイプラインの設計原則

AIを活用した次世代可観測性パイプラインは、複雑なシステムの管理方法を変革し、運用コストとMTTR（平均復旧時間）の両方を劇的に削減する。パイプラインの各段階にAIを組み込み、ノイズをフィルタリングしてテレメトリ量を削減する設計が重要である。

設計の原則として、まずOpenTelemetryを標準として採用し、一貫性のあるポータブルなテレメトリ収集を実現する。OpenTelemetry Generative AI Special Interest Groupは、AI固有のテレメトリに関するセマンティック規約の確立に取り組んでいる。次に、明確なSLO（サービスレベル目標）を定義し、それに基づいてスマートサンプリングと自動ノイズ削減を構築する。そして、AIワークロード向けの可観測性を新たなパラダイムとして位置付け、従来のインフラ監視とは異なるアプローチを検討する。

2026年、可観測性はAIのコントロールプレーンへ

2025年にはIT支出が約10%増加すると予測されており、組織は可観測性のような重要機能を減速させることなくコスト管理を迫られている。2026年の予測では、可観測性がAI運用のコントロールプレーンになるとされている。AIシステムの振る舞いを監視し、パフォーマンスを最適化し、異常を検出する基盤として、可観測性の役割は一層重要になる。

組織が取るべきアクションは明確である。まず、現在のテレメトリパイプラインを監査し、低価値データの割合を把握する。次に、OpenTelemetryへの移行計画を策定し、ベンダーロックインを回避しつつコスト制御を実現する。そして、AIOpsプラットフォームの導入または拡張を検討し、アラート疲れの解消とMTTR短縮を目指す。Observability 2.0は、単なるツールの更新ではなく、可観測性戦略全体の再設計を意味している。

FAQ

Observability 2.0と従来の可観測性の違いは？

従来はログ、メトリクス、トレースが別々のツールでサイロ化していた。Observability 2.0はすべてのテレメトリを統合パイプラインに集約し、AIが横断的に分析することで、コンテキストに富んだインサイトを提供する。

AIOpsでアラートノイズをどの程度削減できるか？

高度なAIOpsプラットフォームはアラートノイズを最大90%削減できるとされている。機械学習で正常ベースラインを学習し、予想される変動を自動抑制しつつ、真のアノマリのみをフラグ付けする。

OpenTelemetryのコスト削減効果は？

調査によれば、可観測性リーダーの57%がOpenTelemetryでコスト削減に成功している。Adaptive Telemetryアプローチにより、50〜80%のデータ削減が可能とされるが、実際の効果は環境と実装に依存する。

中小企業でもObservability 2.0は導入できるか？

OpenTelemetryはオープンソースであり、クラウドネイティブ環境であれば規模を問わず導入可能である。SigNozやGrafanaなどOSSベースの選択肢もあり、コストを抑えた導入が可能である。

参考文献