ログフィルタリングを簡単に行う：Dynatrace Logsにおけるデータセグメンテーションと高度なフィルタリング

Dynatrace セグメントは、大規模かつ複雑な IT 環境におけるデータ整理を簡素化・効率化し、パフォーマンスを損なうことなく事前に範囲を限定したデータを提供します。

セグメントの追加に加え、ログアプリのフィルタ機能を刷新し、新しい高度なフィルタバーを導入いたしました。

本ブログ記事では、これらの機能が生産性を向上させ、 セグメントなどのショートカットを活用して適切なデータセットへのアクセスを加速する方法についてご説明いたします。また、改良されたフィルタ機能を組み合わせてセグメントを区別する方法についても詳しく見てまいります。

Dynatrace セグメントとは？

セグメントとは 、 Dynatraceクエリ言語（DQL）によって実現される、再利用可能な事前定義のフィルタ条件です 。セグメントは変数を実装 することで 、例えば 利用可能なKubernetesクラスタなど、ユーザーにエンティティのリストを動的に提供 することができ 、 比類のない柔軟性と動的なセグメンテーションを実現します。

セグメントは、Dynatraceプラットフォーム全体で利用可能かつ適用可能なアプリやデータタイプを横断し、特定かつ関連性の高いデータセットに焦点を当てます。セグメントは、チーム、部門、アプリケーション所有者、あるいはご自身専用のビューを作成できる機能とお考えください。セグメントを使用すると、特定のOpenPipeline™ログソース、リソースエンティティ、クラウドリージョン、さらには開発者が使用する特定のバケットを分離できます。

セグメントにより、プラットフォーム全体で事前フィルタリングおよび制限されたデータセットを提供でき、高度なフィルターバーを使用して追加のクエリを実行・精緻化することが可能です。

Dynatraceのお客様が日常業務でセグメントを活用する際に特に評価されている点は以下の通りです：

• 再利用による時間短縮
  セグメントを使用することで、新しいタスクごとに手動でフィルターを再適用したり、Dynatrace アプリを切り替える際にフィルターを再適用したりする手間が省けます。例えば、Azure リージョンにおけるサービスエラー用のセグメントは、ドロップダウンから選択するだけで即座に適用できます。
• 動的で柔軟な条件設定
  セグメントでは変数（例：$bucket、$region、$entity_name）を活用し、動的にコンテキストを調整できます。これにより、フィルターバーを使用して様々な条件に対応する複数の静的セグメントやフィルターを作成する必要がなくなります。

例えば、「Azure リージョンにおけるサービスエラー」セグメントを使用すれば、複数の固定リージョンセグメントを作成する代わりに、利用可能なリージョンの 動的なリストを提供できます。

チームが固有 ID と地域名のどちらを使用すべきか迷っている場合でも、concatなどの DQL コマンドを活用すれば、1 行のコードで簡単に解決できます。

コラボレーションの簡素化

個々のユーザーやチームはセグメントを共有することで、アプリ、ダッシュボード、さらにはビジネス可観測性のユースケース全体で一貫したフィルタリングロジックを確保できます。これにより、部門やチーム間のコラボレーションと連携が促進されます。

クエリパフォーマンスの最適化

セグメントは利用可能なデータ範囲をリアルタイムで絞り込み、クエリ速度の向上、オーバーヘッドの削減、消費の最適化に貢献します。

現場での活用事例：データセグメンテーションとフィルタリングKubernetesクラスタログ

本番環境内の特定のKubernetesデプロイメントから発生するエラーを頻繁にトラブルシューティングしているチームを想定してください。ログアプリを起動するたびに手動でフィルターを定義・適用する代わりに、以下の事前定義フィルターを備えたセグメントを作成できるようになりました：

• 環境: 特定のクラウドサブスクリプションやタグを使用して、本番環境の範囲を絞り込むセグメントを作成・定義します 。
• AWS リージョン：変数を使用することで、ドロップダウンから選択した AWS リージョンに動的に範囲を限定できます。
• クラスター:AWSリージョンセグメント内でK8sクラスターを追加のDQLフィルターステートメントとして組み合わせる代わりに、Kubernetesクラスター用に別のセグメントを作成できます。

明らかな利点は、Kubernetes セグメントを再利用でき、単独で、あるいは他のセグメントやフィルターと組み合わせて適用できることです。

• ログレベル：対象クラスターのステータス = エラーメッセージのみを表示したい場合、これをセグメントの DQL ステートメントに追加できます。

ステータスレベルは、フィルターバーを使用するか、ヒストグラム内でステータスレベルを選択することで、動的に適用されるフィルターとして簡単に適用できます。

必要な手順について詳しく知りたい場合は、Dynatrace ドキュメントにセグメントとログの使用を開始するための詳細なステップバイステップガイドが掲載されています。

高度なフィルターフィールド：精度と簡便性の両立

Dynatraceでは、強力な演算子と利用可能なエンティティの動的サジェスト機能を備えた改良版フィルターバーを提供しております。フィルターフィールドとエンティティ値のサジェストにより、検索を精密に絞り込み、最も複雑なクエリも迅速に構築することが可能です。

Dynatrace のお客様が新しいフィルターフィールドを高く評価する理由

論理演算子（AND、OR、NOT）

複雑なクエリのために、複数の条件をブール論理で組み合わせることができます。

例えば、複数の AWS リージョンで Kubernetes クラスタを運用しているが、米国ベースのリージョンは表示したくない場合：
loglevel = "ERROR"ANDlog.source = "kubernetes"ANDaws.regionNOT IN("us-east-1a","us-west-1b")

動的なサジェスト機能

フィルターバーでは、Kubernetesノード、仮想マシン名、OpenPipelineが提供するログパイプラインなどのエンティティパラメータについて、リアルタイムで候補が表示されます。

これらのフィルターは、フィールドを入力または選択し、含めるか除外するかを選択することで追加できます。

エンティティ検索

Kubernetes クラスタやノードの名前空間は、非常に長い場合があります。フィルターバーでは、結果を自動的に提案するだけでなく 、ワイルドカード演算子としても機能し、複数のエンティティを 1 つのクエリで照合できる結果のリストを提案します。

フィールド固有の演算子

タグなど、高度なマッチングオプションをご利用いただけます：

host.tagin ("production", "critical", "region-x")

フィールドからの使用例: フィルターフィールドの実践

開発・ステージング環境の Kubernetes クラスターで問題を調査していると仮定します。この開発・ステージングクラスターは定期的に監視されておらず、既存のセグメントにも含まれていません。

このシナリオの実例をご覧ください。


^{図5. フィルターバーは即座に正確な候補を表示し、関連するエンティティやリソースの検索を支援し、生産性を向上させます。}

利用可能なエンティティや値の提案とフィルターフィールドを組み合わせることで、時間を節約し、詳細な分析においても正確性を確保できます。

セグメントとフィルターの最適なバランスを見つける

セグメントとフィルターフィールドはどちらもログ分析の効率化に役立ちますが、それぞれ異なる目的を果たします：

セグメントは通常、パワーユーザーやDynatrace管理者によって事前に定義され、チーム間で共有されます。個々のユーザーはセグメントを作成できますが、すべてのユーザーがセグメントを共有する権限を持っているわけではありません。

セグメントは、Logs アプリでクエリを実行する際にアドホックに適用できる、再利用可能な事前定義ビューを提供します。これらは Dynatrace プラットフォーム上のすべてのアプリケーションで利用可能です。一方、個々のユーザーはクエリを構築する際に、必要に応じてフィルターフィールドを適用します。

ベストプラクティスとして、セグメントを組み合わせて検索範囲をバケット、クラウドプラットフォーム、リージョン、クラスターに最初に絞り込み、その後フィルターバーを使用してその切り分けられたデータセット内で焦点を絞ったクエリを実行することが推奨されます。

結論：簡素化され、焦点を絞り、より高速なログ分析

Dynatrace のセグメントと高度なフィルターフィールドは、ログ分析に比類のない効率性をもたらすと同時に、より幅広いユーザー層がデータを意味ある形で強力に活用することを可能にします。

セグメントは、DQL および Grail を基盤として、チームや部門間でデータの一貫性を確保するのに役立ちます。

事前定義された再利用可能なビューと、きめ細かなリアルタイムクエリを組み合わせることで、これらの機能はチームに以下のことを可能にします：

• Logsアプリを使用すれば、フィルターの設定に費やす時間を削減できます。
• 重要なデータの特定と解決に、より迅速に集中できます。
• ユースケースや部門を問わず、一貫した分析を確保できます。

ログデータの活用方法を変革する準備はできていますか？

Dynatrace でセグメントとフィルターの活用を今すぐ開始し、より迅速でスマート、かつ協働的なログ分析を体験してください。

これらの機能の詳細については、Dynatrace ドキュメントをご覧ください。