アプリパフォーマンス管理において可観測性ツールや生成AIはどれぐらい有効なのか：開発者体験を向上できるのか

専門家らによると、Platform Engineeringの時代において、開発者チームと運用チーム、双方の共通言語として、可観測性にはまだ改善の余地がたくさんあるという。

[Beth Pariseau，TechTarget]

　専門家らによると、プラットフォームエンジニアリングチームが実稼働環境でエンタープライズパフォーマンス管理タスクを担うことが増えるにつれ、開発者にアプリについての洞察を提供する機会が失われているという。

　アプリコードの計測設定は、Kubernetesなどの分散クラウドインフラシステムの複雑さにそれほど慣れていないアプリ開発者に代わって、Platform EngineerやSRE（Site Reliability Engineer）が介入する領域だ。

　またアナリストは、特に開発者のアプリパフォーマンスに関する洞察を基盤となるインフラストラクチャデータと結び付けるプラットフォームエンジニアリング分野において、可観測性（オブザーバビリティ）チームが増加していることにも気付いている。

　「可観測性チームとCoE（Centers of Excellence）の一元化に向けた動きがある。その推進力の一つは、コストコントロールだ。そして、これらのチームがコストをコントロールしようとしている方法の一つは、チームにデータ（ストレージ）割り当てを設定することだ」（IDCのアナリスト、ナンシー・ゴーリング氏）

　また、ゴーリング氏は「このようなチームは、開発者が自身のアプリコードの計測を設定する必要性を置き換えるものではないが、可観測性データの収集に関連する継続的な運用コストを管理する負担を軽減するのに役立っている」と述べている。

　「インフラの監視には、開発者が気にする必要のない側面も幾つかある。それを考慮しても、実稼働環境の可観測性に対するプラットフォームエンジニアリングチームの関心とアプリ開発者の関心の間には依然として溝がある。開発者がより多くの洞察を得られるよう、より詳細なデータへのアクセスを可能にするツールが増えている。おそらくソフトウェアの計測設定の改善につながるだろう。しかし、どのツールにもまだ火がついていない」（Gartnerのアナリスト、グレッグ・ジークフリート氏）

可観測性ツールにおける開発者体験の再考