はじめに
概要
本記事では、AWSが公式に提供するOpenTelemetryディストリビューション「AWS Distro for OpenTelemetry（ADOT）」についてわかりやすく解説します。ADOTの目的、主な特徴、対応サービスや導入メリット、具体的な利用例まで幅広く扱います。
なぜ読むべきか
クラウドアプリケーションの観測性（モニタリングやトレース、メトリクス収集）は運用と開発の要です。ADOTはOpenTelemetryの互換性を保ちながらAWS環境で使いやすく整備された配布物です。本記事を読めば、導入を検討するための基礎知識を得られます。
読者対象
- ADOTをこれから調べるエンジニアや運用担当
- 既存のOpenTelemetry導入をAWS環境に拡張したい方
- どのようなメリット・注意点があるか知りたい技術者
本記事の進め方
各章で概念、構成要素、対応言語、導入手順、注意点を順に解説します。専門用語はできるだけ噛み砕いて説明しますので、まずは第2章でOpenTelemetryの基本からご覧ください。
OpenTelemetryとは何か
概要
OpenTelemetryは、アプリケーションの挙動を「見える化」するためのオープンソースのフレームワークです。メトリクス（数値）、ログ（記録）、トレース（処理の流れ）といったテレメトリーデータの収集・生成・出力を標準化します。開発者と運用者が同じ仕組みで情報を扱えるため、問題の特定や性能改善が早く行えます。
主な要素（かんたん説明）
- API／SDK：アプリ内からデータを作るための道具です。言語ごとのライブラリがあります。
- インストゥルメンテーション：手動や自動で処理の始まり・終わりを記録します。例えば「HTTPリクエストの開始・終了」を記録します。
- エクスポーター／コレクター：集めたデータを外部の解析ツールや保存先へ送ります。
使い方イメージ
ウェブアプリで「ユーザーがページを開く」処理をトレースすれば、どの処理で時間がかかっているかが分かります。メトリクスでリクエスト数やエラー率を監視し、ログで詳細な原因を追えます。
なぜ重要か
ベンダーに依存しない共通の仕組みを使うと、ツールを変えても手戻りが少なく、チーム間の連携がスムーズになります。
背景
OpenTelemetryはCNCFのプロジェクトで、OpenCensusとOpenTracingの統合から生まれました。
AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT)とは
概要
AWS Distro for OpenTelemetry（ADOT）は、OpenTelemetryをベースにAWSが公式に配布・サポートするディストリビューションです。OpenTelemetryの互換性を保ちつつ、AWSの監視サービスと連携しやすく調整されています。初心者でも使いやすいプリセットや、プロダクションで求められるセキュリティ対策が特徴です。
主な特徴
- AWSとの親和性が高い: トレースはAmazon X-Ray、メトリクスはCloudWatchやManaged Service for Prometheusへ簡単に送れます。例として、アプリのリクエスト遅延をADOTで収集し、X-Rayで可視化できます。
- 公式サポート: AWSがメンテナンスとサポートを提供します。運用面で安心感があります。
- 軽量で配布しやすい: Collectorや各言語向けのコンポーネントがパッケージ化され、コンテナやEC2、EKSなどに導入しやすい形です。
- セキュリティと安定性: プロダクション利用を想定した設定やパッチが組み込まれています。
活用のイメージ
マイクロサービス環境で、アプリ側のライブラリはOpenTelemetry互換にし、収集はADOT Collectorが担当します。CollectorはAWS向けのエクスポーターにデータを送るため、設定を最小化して監視基盤へ接続できます。
ADOTのアーキテクチャと主な構成要素
概要
ADOTの主な構成要素は、ADOT CollectorとADOT SDKの二つです。Collectorがデータの受け渡しと転送を担い、SDKがアプリケーション内で計測データを生成します。
ADOT Collector（収集・転送層）
- ベース: OpenTelemetry CollectorをAWS向けに最適化した実装です。
- 役割: 受信（receivers）、処理（processors）、エクスポート（exporters）を組み合わせて動作します。
- 対応バックエンド: CloudWatch、X‑Ray、Prometheus、OpenSearchなどへ転送できます。
- デプロイ形態: サイドカー（ECS/EKS）やDaemonSet、ゲートウェイ、Lambdaレイヤーなどで動かせます。
- 特長: マルチバックエンドへの同時エクスポートや、各種フィルタリング・バッチ処理で効率化できます。
ADOT SDK（アプリケーション層）
- 内容: 各言語向けOpenTelemetry SDKにAWS向け拡張やパッチを加えたものです。
- 役割: トレースやメトリクス、ログをアプリ側で生成し、Collectorや直接AWSサービスへ送ります。
- 便利機能: 自動計測（自動インストルメンテーション）、コンテキスト伝搬、リソース検出、AWS認証連携があります。
データの流れ（簡単な例）
- アプリがADOT SDKでトレースを作成。
- SDKがCollectorへ送信（または直接X‑Rayへ送る設定も可能）。
- Collectorが必要な処理を行い、CloudWatchやOpenSearchへエクスポート。
運用のポイント
- 小規模環境ではサイドカーやDaemonSetでCollectorを常駐させると安定します。
- 大規模環境ではゲートウェイ型で集約し、転送先ごとに処理を分けるとコスト管理がしやすくなります。
- サンプリングやバッチ設定で通信量とコストを調整してください。
対応言語・プラットフォーム・バージョン
ADOTは幅広い言語とプラットフォームをサポートしており、既存のアプリへ導入しやすい点が特徴です。主な対応言語は次の通りです。
- .NET：.NET 8、9 と .NET Framework 4.6.2 以降に対応しています。※.NET 6 は ADOT SDK v1.7.0 が最後のサポート版です。具体例として、.NET 8 で動く Web API にも問題なく計測を組み込めます。
- Node.js：バージョン 14、16、18、20、22 をサポートしています。例えば Node.js 18 の Express アプリには自動計測の仕組みを入れやすいです。
- その他の言語：Java、Python、Go、Ruby、PHP など主要言語を含みます。各言語ごとに SDK や自動インストルメンテーションが用意され、手動計測と自動計測を選べます。
対応プラットフォームは主に Linux（x64 / ARM64）と Windows Server（2019 / 2022 x64）です。コンテナ環境や ARM ベースのインスタンスでも動作するため、クラウドやオンプレミス問わず利用できます。
導入時のポイント：
– ランタイムと ADOT のバージョン互換性を確認してください。SDK やコレクタの対応表を参照すると安心です。
– 本番導入前にステージングで動作確認を行ってください。言語ごとの設定方法やパッケージ名が異なるため、実際の環境でテストすることをおすすめします。
ADOTの導入メリットと活用シナリオ
導入メリット
- AWSサービスとの親和性が高い
- CloudWatchやX-Rayへ簡単にデータを送れます。例えば、アプリのリクエスト遅延をTraceでX-Rayに送り、異常箇所を可視化できます。
- 複数バックエンドへの同時エクスポート
- 同じデータをCloudWatchと外部ツール（例：PrometheusやDatadog）へ同時に送れます。運用チームと開発チームで好みのツールを使い分けられます。
- カスタムCollectorが作れる
- 自社向けの加工やフィルタをCollectorに組み込み、不要データを除去したり特定形式で出力できます。
- マルチクラウド・ハイブリッド対応
- AWS外の環境でも同じ計測方式を使えるため、一貫した監視が可能です。
活用シナリオ
- マイクロサービスの障害切り分け：トレースでサービス間の遅延原因を特定します。
- リソース最適化：メトリクスを基にスケール設定やコスト削減策を検討できます。
- 開発時の品質向上：ローカルやステージングでも同じ計測を行い、早期に問題を発見できます。
- 法令対応や監査：監視データを長期保存し、説明資料として利用できます。
これらにより、AWS環境でのオブザーバビリティが高まり、運用効率が向上します。
ADOTの導入方法・利用例
概要
ADOTはCollectorをサイドカー（ECS/Fargate）やDaemonSet（EKS）で動かせます。AWS LambdaではLambdaレイヤーとして使えます。Collectorレス運用も可能で、アプリ側SDKから直接OTLPエンドポイントへ送る方法もあります。
導入手順（簡単な流れ）
- デプロイ方式を決める：サイドカー、DaemonSet、Lambdaレイヤー、あるいはCollectorレス。
- CollectorまたはSDKを入手：ADOTのCollectorイメージや各言語のOpenTelemetry SDKを用意します。
- 設定を作る：exporterのエンドポイントやリソース属性、サンプリングを設定します。
- デプロイと検証：ログやメトリクスが期待通り届くか確認します。トレースはスパンを送って可視化します。
利用例
- EKS：DaemonSetでCollectorを立て、全Podのテレメトリを集約します。
- ECS/Fargate：タスクにサイドカーを追加して同じホスト内で収集します。
- Lambda：ADOTのLambdaレイヤーを追加し、初期化でデータを送ります。
- Collectorレス：軽量な環境ではSDKから直接OTLPへ送信して運用コストを抑えます。
注意点とヒント
設定ミスでデータが欠けやすいので、まず小さなサービスで検証してください。メトリクスの粒度とコストを意識してサンプリングやバッチ設定を調整すると良いです。
参考
導入手順やサンプルはAWS公式ドキュメントやGitHubリポジトリに詳しいサンプルがあります。
注意点・制限事項
対応状況は必ず確認する
ADOTは言語やバージョンごとにサポート状況が異なります。例えば.NET 6のサポート終了のように、あるバージョンが急に利用できなくなることがあります。まず自分のアプリが対象のバージョンで動くかを公式の互換表で確認してください。
AWS最適化版のみの機能がある
一部のエクスポーターや拡張は、AWS向けに最適化されたバージョンでしか提供されないことがあります。例として、特定のAWSサービス向けのネイティブ統合がADOT限定というケースです。別ベンダーのOpenTelemetry実装では同じ機能が使えない場合があります。
CollectorとSDKで設定が異なる
Collector（データ収集コンポーネント）と各言語のSDKは役割が違います。監視対象や導入形態により、Collector側で処理するかSDK側で処理するかを設計して設定を変えます。例えばサンプリングや属性追加は、どちらで行うかで負荷やデータ量が変わります。
運用上の影響とコスト
詳細なトレースや高いサンプリング率はネットワークとストレージを増やします。テスト環境で負荷やデータ量を試し、モニタリングコストを見積もってから本番へ移行してください。
セキュリティと権限管理
エクスポート先やCollectorに機微な情報が含まれる場合は、送信先の権限設定やデータマスキングを必ず検討してください。IAMロールや鍵の管理を誤ると情報漏えいのリスクが高まります。
ドキュメント確認は必須
環境やバージョンで挙動が変わるため、導入前に必ず公式ドキュメントやリリースノートを確認してください。設定例や制限事項が随時更新されます。
まとめ
AWS Distro for OpenTelemetry（ADOT）は、OpenTelemetryの標準的な計測基盤をAWS環境で使いやすくした公式ディストリビューションです。可観測性を高め、トレースやメトリクスを一元的に扱うことで問題の早期発見や運用負荷の軽減に役立ちます。
- 主な利点
- 計測の標準化：複数のサービスで統一したデータが取れます。例：マイクロサービス間の遅延を統一的に追跡できます。
- AWS連携：CloudWatchやX-Rayなどとスムーズに連携します。
-
拡張性：必要に応じてメトリクスやトレースの収集対象を増やせます。
-
導入の第一歩（具体例）
-
小さなサービス1つからトレースとメトリクスの送信を始める。問題が見える化できたら範囲を広げます。
-
注意点
- 対応言語やコスト、設定の検討が必要です。運用ルールを作ると安定します。
最後に、ADOTはAWSでの観測基盤を強化する有力な選択肢です。段階的に導入し、効果を確認しながら運用を整えてください。
