現場実践｜可観測性・オブザーバビリティ

オブザーバビリティ（可観測性）入門｜メトリクス・ログ・トレースの3柱とOpenTelemetryの実践

「オブザーバビリティって監視と何が違うの？」——オブザーバビリティ（可観測性）の概念・メトリクス・ログ・トレースの3柱の意味・OpenTelemetryを使った実装方法をインフラエンジニア向けに解説します。

読了目安：約15分更新日：2026年4月

💡 オブザーバビリティは「システムの内部状態を外部から観測できる能力」。従来の「死活監視」から「なぜ問題が起きたかを素早く特定できる」状態への進化が現代の運用エンジニアに求められています。

この記事を書いた人

現役ITエンジニア・IT講師（経験14年）

CCNA・CCNP 取得LPIC-1 保有SES現場を複数経験

可観測性の設計・OpenTelemetryの導入を複数のシステムで担当してきた立場から解説します。

1. 監視とオブザーバビリティの違い

従来の「監視」は「問題が発生したことを検知する」もの（CPUが90%を超えたらアラート）です。一方「オブザーバビリティ」は「問題の原因を素早く特定できる状態を作る」もの（どのAPIエンドポイントが遅いのか・どのDBクエリが原因か・どこでエラーが発生したかを追跡できる）です。

2. 3つの柱（メトリクス・ログ・トレース）

📊

メトリクス（Metrics）

「何が起きているか」を数値で表す。CPU使用率・リクエスト数・エラー率・レイテンシー。PrometheusとGrafanaで可視化するのが現代の標準。

📝

ログ（Logs）

「何が起きたか」をテキストで記録する。CloudWatch Logs・Elasticsearch・Lokiでの集中管理が現代の標準。構造化ログ（JSON形式）が検索効率を高める。

🔍

トレース（Traces）

「どこで問題が起きたか」をリクエストの流れで追跡する。マイクロサービスでリクエストが複数サービスをまたぐ場合に特に重要。AWS X-Rayが代表例。

3. OpenTelemetryとは

OpenTelemetryはCNCF（Cloud Native Computing Foundation）が提供するオブザーバビリティのオープン標準です。アプリケーションコードにOpenTelemetryのSDKを組み込むことで、メトリクス・ログ・トレースを統一されたフォーマットで出力できます。Datadog・Jaeger・Prometheusなど様々なバックエンドに送信できるため、特定ベンダーへの依存を避けられます。

4. AWS X-Rayを使ったトレースの実装

# Python (Flask) + AWS X-Rayのサンプル
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.ext.flask.middleware import XRayMiddleware

app = Flask(__name__)
XRayMiddleware(app, xray_recorder)

# サブセグメントで処理を分割
@xray_recorder.capture("db_query")
def query_database():
    # DBクエリ処理
    pass

📌 この記事のポイント