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異世界転生エンジニア 第6話:Elastic Stackで魔法ギルドの全記録を統合した件について

2024/10/23に公開

プロローグ

監視の魔眼(Prometheus & Grafana)の導入により、魔法ギルドの状態は可視化された。しかし、日々大量に生成される魔法記録の管理には、まだ課題が残されていた。

「魔法陣のログが散在していて、障害発生時の原因究明に時間がかかります...」

運用担当のメイラが報告する。これまでのログ管理では、複雑化する魔法システムに追いつけなくなっていた。

第1章:ログの河(Elastic Stack)の提案

「アーカイムス様、全ての記録を一つの大河のように集約する術があります」

「ほう、その術とは?」

「ログの河...Elastic Stackと呼ばれる記録管理システムです。Elasticsearch、Logstash、Kibanaの三術を組み合わせることで、あらゆる記録を統合的に管理できます」

第2章:ログ管理システムの構成

システムは三つの主要な要素で構成されます:

  1. 収集の術(Logstash & Beats)

    input {
      filebeat {
        hosts => ["${FILEBEAT_HOST}:5044"]
        ssl => false
      }
    }
    
    filter {
      grok {
        match => {
          "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:content}"
        }
      }
      date {
        match => [ "timestamp", "ISO8601" ]
        target => "@timestamp"
      }
    }
    
    output {
      elasticsearch {
        hosts => ["${ES_HOST}:9200"]
        index => "magic-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
      }
    }
    
  2. 蓄積の術(Elasticsearch)

    apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
    kind: Elasticsearch
    metadata:
      name: magic-logs
    spec:
      version: 8.11.0
      nodeSets:
      - name: default
        count: 3
        config:
          node.store.allow_mmap: false
        podTemplate:
          spec:
            containers:
            - name: elasticsearch
              resources:
                requests:
                  memory: 2Gi
                  cpu: 0.5
                limits:
                  memory: 4Gi
                  cpu: 2
    
  3. 閲覧の術(Kibana)

    apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
    kind: Kibana
    metadata:
      name: magic-logs-viewer
    spec:
      version: 8.11.0
      count: 1
      elasticsearchRef:
        name: magic-logs
    

第3章:索引術式の設定

効率的な検索のための索引設定:

PUT magic-logs-*/_template
{
  "index_patterns": ["magic-logs-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1,
    "index.lifecycle.name": "magic-logs-policy",
    "index.lifecycle.rollover_alias": "magic-logs"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "@timestamp": { "type": "date" },
      "level": { "type": "keyword" },
      "magic_circle": { "type": "keyword" },
      "spell_id": { "type": "keyword" },
      "mana_usage": { "type": "float" },
      "execution_time": { "type": "integer" },
      "message": { "type": "text" }
    }
  }
}

第4章:保管術式の実装

ログの保管ポリシー設定:

PUT _ilm/policy/magic-logs-policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_age": "7d",
            "max_size": "50GB"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "shrink": {
            "number_of_shards": 1
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          }
        }
      },
      "cold": {
        "min_age": "60d",
        "actions": {
          "searchable_snapshot": {
            "snapshot_repository": "magic_backup"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

第5章:可視化術式の作成

Kibanaでの主要な表示項目:

  1. 概況ダッシュボード

    • エラー発生傾向
    • 魔力消費量推移
    • 応答時間分布
  2. 障害分析ビュー

    • エラーログ集約
    • 相関イベント表示
    • 障害伝播追跡
  3. パフォーマンス分析

    • 魔法陣別処理時間
    • リソース使用傾向
    • ボトルネック特定

第6章:予想を超える効果

導入1ヶ月後の成果:

  1. 運用効率の向上

    • 障害特定時間:80%短縮
    • ログ検索時間:90%削減
    • 分析作業効率:70%改善
  2. システム理解の深化

    • 障害パターンの発見
    • 性能改善ポイントの特定
    • ユーザー行動の把握
  3. 予防保守の実現

    • 異常の早期発見
    • 傾向分析による予測
    • 自動アラート通知

エピローグ

「素晴らしい。これで魔法ギルドの全ての記録が一つの河となったわけだな」

「はい。ですが、まだ改善の余地があります」

「ほう?次は何を提案する?」

「はい、次は『守護の結界』...Service Meshの導入を提案させてください」

「むむ、またしても興味深い話になりそうだな」

技術的な補足

Elastic Stack導入時の注意点:

  1. アーキテクチャ設計

    • クラスタ構成
    • シャーディング戦略
    • レプリケーション設定
  2. パフォーマンス最適化

    • インデックス設計
    • クエリ最適化
    • キャッシュ調整
  3. 運用管理

    • バックアップ計画
    • 容量管理
    • 監視設定
  4. セキュリティ対策

    • アクセス制御
    • データ暗号化
    • 監査ログ収集

次回:「異世界転生エンジニア物語 第7話:Service Mesh導入編」に続く

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