Trace Explorer でスパンからメトリクス、グループ、アラートを取得する方法
Article by: Will McMullen どこかで、わずかに引っかかるアプリを開発した経験は、誰しも一度はあるでしょう。あるいは、どうしてもうまく最適化できないクエリに悩まされたことがあるかもしれません。Chrome の DevTools にあるネットワークウォーターフォールでは、その裏側で実際に何が起きているのかを完全に把握することは困難ですし、OTelによるトレーシング（正直に言えば、Sentryでのトレーシングも）も、やはり難解でした。 しかし本日から状況が変わります。私たちはトレーシングデータのための全く新しい Explore ビューをリリースしました。これにより、スパンデータを分類、絞り込み、並べ替えることで、パターンや具体的なトレース事例をこれまで以上に容易に見つけ出すことができます。 また、デフォルトまたはカスタムのスパン属性を使って、pXX（パーセンタイル）などのスパンベースのメトリクスを作成し、それをもとにアラートやカスタムダッシュボードウィジェットを構成することも可能となりました。 さらに、スパンをタイムスタンプ順に並べ替えることが、ついに可能になりました。ただし、これだけではありません。さっそく詳細を見ていきましょう。 ※この機能は Sentry のアーリーアダブタープログラムに参加しているすべてのセルフサーブ（自己登録）ユーザーに提供されています。まだ参加していない場合は、Sentry の設定画面から有効にしてください！ Sentry の Trace Explorer における新機能 アプリケーションがますます複雑化する中で、わずかなパフォーマンスの低下でも深刻なユーザー影響を引き起こす可能性が高まっています（最終的にユーザーの離脱という深刻な事態につながることもあります）。遅延の原因を簡単に特定できず、それを特定のサービス、エンドポイント、API、あるいはデータベース呼び出しに関連付ける手段がなければ、生のトレースデータを注意深く確認する（最悪の場合はログを手作業で確認する）必要があり、複数のツールに分断された断片的なデータを手動で追いかけることになります。 このような課題を解決するのが、新しい Trace Explorer です。スパンデータの活用方法が大幅に刷新され、以下の機能が追加されました。 スパンベースのメトリクススパン属性を集計し、p95(measurements.lcp) のようなメトリクスとして扱うことができます。これにより、パフォーマンスにおける境界ケースの検出や、大量の API ペイロードの追跡、さらにはアラートやダッシュボードの設定が可能となり、アプリケーションのシグナルを常に把握できるようになります。 クエリ可能なカスタム属性token_usage、region、cart_value など、アプリケーションに関連するカスタム属性をクエリおよび測定することが可能です。これにより、共通パターンを特定し、ユーザーにとって最も重要な体験に焦点を当てたアラートやダッシュボードを設計できます。 アクションにつながる Trace Explorerスタック全体にわたるトレースデータを迅速にフィルタリングおよびグループ化し、クエリを保存・共有することができます。「なぜチェックアウトページの読み込みが遅いのか？」といった問いに即座に対応できるだけでなく、どのユーザーが影響を受けているかもすばやく把握できます。 これらの機能は、パフォーマンスモニタリング・アラート・ダッシュボードの高度なセットアップを素早く構築できるように設計されており、トレースデータの価値を最大限に引き出すことができます。しかも、最小限のコストと構成で実現可能です。 技術的に見ても非常にスマートな仕組みですが、実用面においてはさらに高い効果を発揮します。ベータ版で多数の企業と連携を行う中で、以下のような代表的なユースケースが明らかになりました。 CDN画像のパフォーマンス分析image_url や cdn_provider のような属性を付加し、プロバイダー別に画像の遅延を並べ替えて分析できます。事前のメトリクス変換や処理は不要であり、クエリ実行時に動的に処理できます。 AI消費量の追跡APIコール数、トークン使用量、モデル名などを測定可能です。スパイクが発生した際には、対象のトランザクション、ユーザー、環境、リポジトリを正確に特定できます。 ECサイトにおけるチェックアウト追跡cart_value や payment_method といった属性を用いてチェックアウトフロー全体を追跡できます。これにより、高額な取引でパフォーマンスが遅延しているケースを特定し、即座にトリアージすることが可能です。 新しい Trace Explorer でスパンメトリクスを設定・活用する 1：重要な箇所にコードを計測挿入する（インストゥルメントする） Sentry […]
Javaにおけるロギングとデバッグのガイド
Article by: Abdul D なぜロギングとデバッグが重要なのか？ プログラムの開発中、プログラムの実行フローを追跡し、コード内の問題を特定するために、単純な println() ステートメントを使っているかもしれません。しかしプロジェクトが大きくなり、複雑になるにつれて、プリント文はすぐに散らかってしまいます。プログラムの実行を追跡するためのより良い方法はロギングです。ロギングはアプリケーションの動作を一貫して整理された方法で追跡する手段を提供し、問題を体系的に特定し、解決できるようにします。 このガイドでは、Java でのロギングの設定方法、基本的なデバッグツールを効果的に使用する方法、そして安定した保守可能なアプリケーションを作成するためのベストプラクティスについて探ります。 また、Sentry が Java アプリケーションでエラーを監視し管理する手助けをどのようにするかについても見ていきます。基本と合わせて、高度なテクニックを理解することで、Javaプロジェクト内の問題に自信を持って取り組むための準備が整います。 Java でロギングを設定する方法 もしかするとコードのロギングとデバッグのために System.out.println() を使用したことがあるかもしれません。 次のように出力されます。 Debugging: Starting the programDebugging: Result is 8 このようなコンソールロギングは、小規模なプロジェクトや簡単なテストには役立つことがありますが、いくつかの制限があります。保存されていないコンソールログはプログラムが停止すると消えてしまい、何が起こったのかの履歴を保持することが難しくなります。また、ログメッセージを重要度別に分類することができず、出力結果で重要な問題を見逃しやすくなります。 Javaでの基本的なロギングは、組み込みの java.util.logging パッケージを使用することで実現できます。この組み込みフレームワークを使用すると、アプリケーション内で情報メッセージ、警告、エラーなど、さまざまなイベントを簡単に記録して出力できます。 java.util.logging を使用すると、各メッセージの重要度を示すためにログレベルを指定できます。 SEVERE：アプリケーションが正しく動作しない可能性のある重大なエラーを示します。 WARNING：注意が必要な潜在的な問題を示します。 INFO：アプリケーションの実行進行状況に関する一般的な情報を提供します。 CONFIG：設定関連のメッセージを示します。 FINE, FINER, FINEST：デバッグ目的で詳細な情報を提供します。 これらのログレベルは次の構文を使って使用できます。logger.<LEVEL>(“<YOUR_MESSAGE_HERE>”) ロギングを有効にするには、module-info.java ファイルに以下を追加する必要があるかもしれません。 requires java.logging; 以下はロガーを設定し、異なるレベルでメッセージをログに記録する方法です。 以下が出力されます。 ロギング例の出力 ログメッセージがタイムスタンプで記録され、ログステートメントが呼ばれたクラス名とメソッド名が含まれている点に注目してください。この情報は、複雑なアプリケーションでバグを追跡する際に非常に貴重です。 Javaでのログレベルの設定 上記の例では、INFO、WARNING、SEVEREメッセージのみがログに記録され、CONFIG と FINE メッセージは記録されていないことに気付くかと思います。 これはデフォルトのログレベルが […]