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Downtdetectorについて学ぶ

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Security
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なぜ作成したのか

  • 先日のAWS障害時にDowndetectorではAWS以外のDownも検出されていたことがきになったので仕様を調べる

Downdetectorとは

Downdetector（ダウンディテクター）は、インターネットサービスやアプリケーションの障害や問題をリアルタイムで監視・報告するプラットフォームです。ユーザーからの報告やシステム監視データを基に、各サービスの稼働状況を可視化します。

🔍 サービス概要

Downdetectorは、ユーザーからの報告やシステム監視データを基に、各サービスの稼働状況を可視化します。これにより、ユーザーは特定のサービスがダウンしているのか、それとも自分の環境に問題があるのかを迅速に判断できます

🏢 運営組織と所在国

Downdetectorは、Ookla（ウークラ）社が運営していまOoklaは、インターネット速度測定サービス「Speedtest.net」で広く知られる企業で、米国を拠点としています。

📡 検出対象サービス

Downdetectorは、以下のような多岐にわたるサービスの障害情報を提供しています：

  • ソーシャルメディア（例：Facebook、Twitter、Instagram）
  • 通信キャリア（例：AT&T、Verizon、T-Moblie）
  • クラウドサービス（例：Google、Microsoft 365、Amazon）
  • オンラインストリーミング（例：YouTube、Netflix、Spotify）
  • オンラインゲーム（例：Xbox Live、PlayStation Network）
  • 金融サービス（例：Bank of America、Chime）
  • その他、各種ウェブサイトやアプリケーション

詳細は 一覧 を確認

⚙️ 検出条件と仕組み

Downdetectorの障害検出は、主に以下の方法で行われます：

  • ユーザー報告：ユーザーからの障害報告が急増した場合、異常を検出します。
  • システム監視データ：サービスの応答速度や稼働状況を監視し、異常を検出します。
  • トラフィック分析：特定のサービスへのアクセス数やトラフィックの変動を分析し、障害の兆候を検出します。

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ベストプラクティス

  1. ユーザー報告を参考にする

    • 実例: 例えば、Facebookでログインできない問題が発生した場合、まずはDowndetectorを確認して、他のユーザーも同様の問題を報告しているか確認します。もし多くのユーザーが同じ問題を報告していれば、サービス側で障害が発生している可能性が高いです。これにより、自分の環境だけの問題ではないことがわかり、迅速に対応策を検討できます。

    • ポイント: ユーザーからのリアルタイムの報告を参考にし、障害の範囲や影響を素早く把握する。

  2. Downdetector以外の情報源と併用する

    • 実例: 例えば、YouTubeが一時的に停止した場合、Downdetectorで問題を確認し、公式のTwitterアカウントやサポートページも確認することで、障害の進展や修正の兆候を把握できます。このように、Downdetectorの情報を他の公式情報と照らし合わせることで、より正確な判断ができます。

    • ポイント: Downdetectorだけでなく、公式アナウンスやSNSも確認することで情報の信頼性を高める。

  3. 地域別や時間帯別の障害の傾向を分析する

    • 実例: 特定の地域で頻繁に障害が発生する場合、その地域の通信インフラに問題があるか、サービス側の地域別サーバーの問題が考えられます。例えば、あるプロバイダの通信障害が主に関東圏で多発している場合、その地域における障害の傾向を追跡し、予測することができます。

    • ポイント: 場所や時間帯によるパターンを理解し、問題解決に役立てる。

  4. 即座に回避策や代替手段を検討する

    • 実例: 例えば、オンラインゲームがダウンした場合、まずはDowndetectorで障害情報を確認し、サービスが復旧するまで他のアクティビティに切り替えることが賢明です。問題が長引く場合、ユーザー同士で有益な情報（例えば、代替サービス）を共有し合う場として活用することも有効です。

    • ポイント: サービスの復旧を待ちながら、状況に応じた代替手段を検討し、時間を有効に使う。

アンチパターン

  1. Downdetectorだけを信じて他の情報源を無視する

    • 実例: 例えば、Twitterで多くのユーザーがTwitter障害を報告していても、Downdetectorだけを信じて「問題は自分の端末にあるだけだ」と思い込んでしまい、無駄なトラブルシューティングを行う。これは、無駄な時間を費やし、問題解決のスピードを遅らせる可能性があります。

    • アンチパターン: Downdetectorの情報だけに頼りすぎて、他の信頼できる情報源（公式発表、他のユーザーの報告など）を確認しないこと。

  2. 自分の環境に問題があると早急に決めつける

    • 実例: サービスが突然利用できなくなり、最初に自分のデバイスやインターネット接続に問題があると決めつけ、自己診断を始める。しかし実際には、Downdetectorで他の多くのユーザーも同様の問題を報告しており、サービス自体の障害が原因だったというケース。

    • アンチパターン: 最初に自分の環境に問題があると断定し、無駄に修正作業を行う。

  3. 障害情報を見過ごして無理にサービスを使おうとする

    • 実例: 例えば、銀行のオンラインサービスがダウンしていることが報告されているにもかかわらず、「たまたま自分の接続だけの問題だろう」と考えて無理にアクセスしようとすることは、時間を浪費するだけでなく、余計にストレスを感じる原因になります。

    • アンチパターン: Downdetectorで問題が報告されているにもかかわらず、サービスが復旧していない状況で無理に利用を続け、無駄に時間を費やす。

  4. 障害情報を過信しすぎて対応を遅らせる

    • 実例: あるオンラインショップの障害報告を見て、障害が全て解消されるまで待つことに固執して、商品購入や注文を先延ばしにしてしまう。しかし、実際には問題の規模が小さく、早期に復旧している場合もあります。

    • アンチパターン: Downdetectorの障害情報を過信して必要な行動を取らず、復旧のタイミングを逃してしまう。

所感

  • Downdetectorが純粋にサービスのステータスを監視しているものではない、というのは誤解してはいけない
  • とはいえユーザー報告が観点に含まれているため、実態に沿った外形監視の機能を含んでいると考えると擬陽性検知として考えれば、FalseNegativeより使い勝手が良いと思う
  • 仕様を理解して、活用、判断できれば武器になる
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