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Goの新しい`slog`：オブザーバビリティのための高性能構造化ロガー

2025-09-12
Goの新しい`slog`：オブザーバビリティのための高性能構造化ロガー

Go 1.21は、新しい標準となるように設計された、ネイティブで高性能な構造化ロギングソリューション`slog`を導入しました。`Logger`、`Handler`、`Record`を中心として構築された`slog`は、柔軟で効率的なロギングアプローチを提供します。この記事では`slog`の使用方法を詳細に説明し、ログレベル、コンテキスト認識ロギング、属性処理、レベル制御、カスタムハンドラの作成を網羅し、不正なログエントリを防ぐための`slog.Attr`の使用を強調しています。パフォーマンスの考慮事項、拡張されたオブザーバビリティのためのOpenTelemetryとの統合、グローバルロガーや依存性注入などのベストプラクティスについても説明します。`slog`は、ロギングを後付けの処理ではなく、重要なオブザーバビリティシグナルに変えることを目指しています。

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開発

OpenTelemetryとDash0を使ったMinecraftサーバーの監視

2025-05-11
OpenTelemetryとDash0を使ったMinecraftサーバーの監視

子供たちとMinecraftサーバーでマルチプレイヤーで遊ぶために、Linux仮想マシン上にJava版Minecraftサーバーをセットアップし、OpenTelemetry、Prometheus Exporter、Dash0を使って包括的な監視を実現しました。OpenTelemetry Java AgentはJVMの健全性を監視し、Minecraft Prometheus Exporterはゲーム固有のメトリクス（プレイヤー数、採掘したブロック数など）を収集し、OpenTelemetry CollectorはすべてのデータをDash0に集約して送信します。Dash0のPromQLクエリとログ監視により、サーバーのダウンタイムやJVMの再起動などのサーバーの状態をSlackアラートで追跡できます。このプロセスはJavaとLinuxシステム管理のスキルを復習する楽しい機会となりました。ダッシュボードはシンプルですが、安定したサーバーが最優先です。

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ゲーム

OpenTelemetryを使ったNext.jsにおけるReactサーバーコンポーネントのデバッグ

2025-01-23
OpenTelemetryを使ったNext.jsにおけるReactサーバーコンポーネントのデバッグ

Reactサーバーコンポーネント（RSC）はパフォーマンス上の利点をもたらしますが、デバッグの課題も導入します。この記事では、強力なオブザーバビリティフレームワークであるOpenTelemetryを使用して、Next.jsアプリケーション内のRSCアクティビティをトレースする方法を示します。OpenTelemetryを使用すると、リクエストのトレース、メトリクスの収集、ログの集約が可能になり、開発者はライフサイクルイベント、データフェッチ操作、レンダリングのパフォーマンスなど、サーバーサイドコンポーネントの実行に関する洞察を得ることができます。現実世界のケーススタディでは、OpenTelemetryを使用して多数のGitHub API呼び出しを読み込むページを最適化する方法を示しています。この記事では、必要なパッケージのインストール、instrumentation.jsファイルの作成、データエクスポート先の構成について詳しく説明します。また、より詳細な洞察を得るためのカスタムスパンの作成についても説明します。

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開発

Dash0を使用したKubernetesアプリケーションの自動スケーリング：CPUとメモリを超えて

2025-01-11
Dash0を使用したKubernetesアプリケーションの自動スケーリング：CPUとメモリを超えて

このブログ投稿では、Dash0を使用してKubernetes上で実行されているアプリケーションを自動的にスケーリングする方法を示します。Kubernetesはスケーリングを簡素化しますが、レプリカを手動で調整するのは非効率です。Dash0はアプリケーションのテレメトリデータを監視することで、このプロセスを自動化します。この記事では、Kubernetesの3つのスケーリングの種類、水平ポッドオートスケーリング、垂直ポッドオートスケーリング、クラスタオートスケーリングについて説明し、水平ポッドオートスケーリングに焦点を当てています。その仕組みと、最適なスケーリング戦略のために、CPUとメモリの使用率だけに頼るのではなく、カスタムメトリック（レイテンシなど）を使用する方法について説明します。Dash0はPrometheusアダプターと統合されており、Dash0データに対するPromQLクエリを使用してHPAを制御できるため、アプリケーションのパフォーマンスに基づいた自動スケーリングが可能になり、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

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開発 自動スケーリング