セルフサービスのオブザーバビリティ基盤をOpenTelemetryで作る
セッション概要
AI Nativeなプラットフォームでは、テレメトリーを読み書きするのは人間だけではありません。LLMアプリケーションやエージェントが観測対象として増える一方で、障害調査や運用判断を担うAIもテレメトリーの消費者になります。観測する側とされる側の両方にAIが入るこの状況では、各チームが思い思いに計装したテレメトリーは人間にもAIにも読めません。プラットフォームチームがOpenTelemetryを共通言語としたオブザーバビリティ共通基盤を整備し、開発者がそれに乗るだけで一貫したテレメトリーを得られる状態を作ることが、組織のAI活用力を高める前提条件になります。 本セッションでは、その基盤の全体像を3つの構成要素に分けて示します。1つ目は、SDKディストリビューションと自動計装の配布です。開発者が数行の設定でトレース、メトリクス、ログを送り始められる状態を、どう作り維持するかを扱います。2つ目は、プラットフォームが管理するOpenTelemetry Collector層です。エージェントとゲートウェイの構成パターン、テナント分離、テレメトリー量とコストの制御を説明します。3つ目は、セマンティック規約のガバナンスです。標準の規約に社内独自の属性をどう重ね、チーム間で一貫した意味づけをどう保つかを扱います。それぞれの構成要素について、開発者に何をセルフサービスとして提供し、何をプラットフォーム側で統制するのかという線引きを議論します。 そのうえで、この基盤をAIワークロードへ広げます。生成AIセマンティック規約を使えば、LLMアプリケーションやエージェントも従来のマイクロサービスと同じレールに乗せられます。また、スキーマが統制された機械可読なテレメトリーは、AIによる障害調査や自律的な運用の前提条件でもあります。オブザーバビリティ共通基盤が、AIを観測する基盤とAIが観測に使う基盤を兼ねることを示します。 OpenTelemetryコミュニティでの継続的な活動と、業務上での顧客のオブザーバビリティ基盤支援の経験に基づき、自社の基盤設計にそのまま使える構成要素と判断材料を解説します。OpenTelemetryの実装経験は前提としません。