Apache Kafkaは、高スループットのデータ・パイプラインを提供する人気のオープンソース・データ・ストリーミング・プラットフォームです。このため、Instanaはインフラストラクチャーおよびアプリケーション監視ソリューションに包括的なKafka監視を組み込みました。Instanaは環境に存在するすべてのKafkaインスタンスを検出し、クラスターとそのサーバー間の依存関係と相互作用を把握し、各インスタンスの健全性とパフォーマンスの監視を自動的に開始します。
DevOpsによるKafkaクラスターの最適化を支援するために、Instanaは予測的問題検出やAI支援による根本原因分析など、自動化と人工知能をKafkaのパフォーマンスと健全性の監視に適用しています。Instanaを使用することで、業務における明確なKafkaの専門知識の必要性が軽減されます。
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Instanaは、Kafkaの重要業績評価指標（KPI）をインスタンスごとに個別のコンポーネントとアプリケーションのレベルで監視します。Kafka KPIは、各インスタンスとクラスターの健全性をリアルタイムで監視する際に使用されます。サービスKPIは、環境全体におけるKafkaのパフォーマンスを把握するために使用されます。
Instana AIは、高度な統計分析、特定のナレッジベース・ルール・セット、および応用機械学習を使用して、各インスタンスとクラスターのリアルタイムの正常性状態を判断します。
InstanaのApache Kafkaセンサーは、すべての重要なメトリックを収集し、各Kafkaインスタンスの健全性とクラスター上のすべてのデータ・パイプラインのパフォーマンスを測定します。Kafkaの構成データを追跡することで、InstanaはKafkaインスタンスへの変更を監視し、それらの変更を全体的なパフォーマンスの問題と関連付けることができます。
Kafkaのパフォーマンスと構成は、セットアップ、インフラストラクチャー、サービス・レベル、トランザクションに関するすべての情報を組み合わせた単一ダッシュボードにまとめられます。ダッシュボードを使用すると、IT運用部門とDevOps部門が、関連するすべてのKafkaデータを1カ所で確認できるため、問題解決とパフォーマンスの最適化が容易になります。
Kafkaのパフォーマンス監視は、Kafkaクラスターやその周辺に存在するデータ・パイプラインと依存アプリケーションとの相互作用に関連するメトリックを中心に行われます。Instanaは、関連するメトリックを自動的に識別して収集します。以下は、InstanaのKafkaダッシュボードのスクリーン・ショット例です。
InstanaのKafkaモニタリングには、トラッキングされた構成、パフォーマンスメトリック、ヘルス・シグネチャの3種類のデータが含まれます。
追跡された構成
- バージョン
パフォーマンス・メトリック
- ブローカー・トラフィック
- リクエストの待ち時間とスループット
- ブローカー故障
- ブローカー・ステート・メトリック
- 平均アイドル時間
- パーティション
ログ・フラッシュ
ヘルス・シグネチャ
- アクティブなコントローラー数
- isrShrinks、isrExpansions
- リーダー選出
- クリーンでないリーダー選出
- ネットワークプロセッサーのローアイドル状態
- オフライン・パーティション
- 要求処理プログラムのローアイドル状態
複製されたパーティションの下
Apache Kafkaはオープンソースであるため、クラウドやオンプレミスでApache Kafkaを運用するソリューションは数多く存在しています。Instanaは、次のような一般的な導入戦略をサポートしています。
- 専用の仮想または物理ハードウェアへのインストール（Windows、Linux）
- オンプレミスまたは管理されたKubernetes環境へのインストール
- オンプレミスまたは管理されたOpenShift環境へのインストール
- オンプレミスまたは管理されたPivotal Cloud Foundry環境へのインストール
- ホスト型KafkaサービスAmazon MSK（Amazon Managed Streaming for Apache Kafka）
さらにInstanaは、以下を含むApache Kafkaの複数の配布に対応しています。
- Vanilla Apache Kafka
- Confluent Kafka
- Cloudera Kafka
- Amazon MSK