主要なポイント

このワークショップを通じて、Splunk Observability Cloud と OpenTelemetry シグナル（メトリクス、トレース、ログ）の組み合わせが、検出までの平均時間（MTTD）と解決までの平均時間（MTTR）をどのように短縮できるかを見てきました。

• メインユーザーインターフェイスとそのコンポーネント、ランディング、インフラストラクチャ、APM、RUM、Synthetics、ダッシュボードページ、そして設定ページについて理解を深めました。
• 時間に応じて、インフラストラクチャの演習を行い、Kubernetes ナビゲーターで使用されるメトリクスを確認し、Kubernetes クラスターで見つかった関連サービスを見ました：

• ユーザーが何を体験しているかを理解し、RUM と APM を使用して特に長いページ読み込みのトラブルシューティングを行いました。フロントエンドとバックエンド全体でトレースをたどり、ログエントリーまで追跡しました。 RUM のセッション再生と APM の依存関係マップを使用し、ブレークダウン機能を使って問題の原因を発見しました：

• RUM と APM の両方でTag Spotlightを使用して、影響範囲を理解し、パフォーマンス問題とエラーのトレンドやコンテキストを検出しました。APM のトレースウォーターフォールでスパンを詳しく調べ、サービスがどのように相互作用し、エラーを見つけました：

• 関連コンテンツ機能を使用して、トレースからトレースに関連するログへの直接のリンクをたどり、フィルターを使用して問題の正確な原因まで掘り下げました。

• 次に、Web とモバイルトラフィックをシミュレートできる Synthetics を調べ、利用可能な Synthetics テストを使用して、まず RUM/APM と Log Observer での発見を確認し、次にテストの実行時間が SLA を超えた場合にアラートを受け取るためのディテクターを作成しました。

• 最後の演習では、開発者と SRE のために TV スクリーンで継続的に表示するヘルスダッシュボードを作成しました：