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    Application Real-Time Monitoring Service:アプリケーションの概要

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    Application Real-Time Monitoring Service:アプリケーションの概要

    最終更新日:Mar 25, 2025

    アプリケーションに Application Real-Time Monitoring Service (ARMS) エージェントをインストールすると、ARMS はアプリケーションの監視を開始します。 アプリケーション詳細ページの 概要 タブで、リクエスト数、エラー数、消費時間、およびインスタンス数を確認できます。

    前提条件

    ARMS エージェントがアプリケーションに インストールされている こと。

    重要

    Application Monitoring は、新しい請求モード を有効にしているユーザー向けに、新しいアプリケーション詳細ページを提供します。

    新しい請求モードを有効にしていない場合は、[新しいバージョンに切り替える]アプリケーション一覧 ページで をクリックして、新しいアプリケーション詳細ページを表示できます。

    手順

    1. ARMS console にログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリケーション監視] > [アプリケーションリスト] を選択します。

    2. [アプリケーションリスト] ページで、上部のナビゲーションバーでリージョンを選択し、管理するアプリケーションの名前をクリックします。

      説明

      [言語] 列に表示されるアイコンは、アプリケーションが記述されている言語を示します。

      Java图标：Java アプリケーション

      image：Go アプリケーション

      image：Python アプリケーション

      ハイフン ([-]): Managed Service for OpenTelemetry で監視されるアプリケーション。

    3. 上部のナビゲーションバーで、概要 タブをクリックします。

    ダッシュボード

    [概要] タブには、アプリケーションが Elastic Compute Service (ECS) インスタンスまたは Container Service for Kubernetes (ACK) クラスタにデプロイされているかどうか、および環境が Managed Service for Prometheus で監視されているかどうかに基づいて、ダッシュボードデータと CPU 情報が表示されます。

    アプリケーションが Managed Service for Prometheus で監視されている ACK クラスタにデプロイされている場合、Managed Service for Prometheus のデータがダッシュボードに表示されます。Managed Service for Prometheus を使用して ACK クラスタを監視する方法については、「ACK クラスタを監視する」をご参照ください。

    ACK クラスターが Managed Service for Prometheus で監視されていない場合は、ARMS エージェントのバージョンが 4.1.0 以降であることを確認してください。その後、アプリケーションモニタリングのデータが表示されます。ARMS エージェントのリリースノートについては、「Java 用 ARMS エージェントのリリースノート」をご参照ください。

    ECS インスタンス

    セクション

    視覚化スタイル

    説明

    リクエスト

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの総リクエスト数を表示します。

    前日比：当日指定期間のリクエスト数の、前日の同じ期間のリクエスト数に対する増減率。

    エラー数

    ティッカーボード

    指定された期間の総エラー数を表示します。

    前日比：当日指定期間のエラー数の、前日の同じ期間のエラー数に対する増減率。

    平均所要時間

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの平均消費時間を表示します。

    前日比：当日指定期間のアプリケーションの平均消費時間の、前日の同じ期間の平均消費時間に対する増減率。

    インスタンス数

    ティッカーボード

    指定された期間の総インスタンス数を表示します。

    前日比：当日指定期間のインスタンス数の、前日の同じ期間のインスタンス数に対する増減率。

    リクエスト

    縦棒グラフ

    指定された期間のリクエスト数の傾向を示します。 異なる呼び出しタイプの列が互いに積み重ねられています。

    エラー

    傾向線付き縦棒グラフ

    エラー：縦棒グラフを使用して、指定された期間のエラー数の傾向を示します。 左側の Y 軸はエラー数を表します。

    エラー率：縦棒グラフに傾向線を追加して、指定された期間のエラー率の傾向を示します。 右側の Y 軸はエラー率を表します。

    所要時間

    傾向グラフ

    指定された期間におけるアプリケーションの消費時間の傾向を示します。 サポートされる値：平均消費時間、消費時間の 99 パーセンタイル、消費時間の 90 パーセンタイル、および消費時間の 75 パーセンタイル。

    ピーク CPU 使用率

    ハニカム

    指定された期間におけるホストのピーク CPU 使用率を示します。

    色：

    • 緑：CPU 使用率は正常です。

    • 黄：CPU 使用率が 60% を超えています。

    • 赤：CPU 使用率が 70% を超えています。

    リクエストの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスリクエストがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    エラーの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスエラーがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    平均所要時間の提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くの時間を消費した上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    ピーク CPU 使用率インスタンスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も高い CPU 使用率を持つ上位 5 つのホストを表示します。

    Managed Service for Prometheus で監視されている ACK クラスタ

    セクション

    視覚化スタイル

    説明

    リクエスト

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの総リクエスト数を表示します。

    前日比：当日指定期間のリクエスト数の、前日の同じ期間のリクエスト数に対する増減率。

    エラー数

    ティッカーボード

    指定された期間の総エラー数を表示します。

    前日比：当日指定期間のエラー数の、前日の同じ期間のエラー数に対する増減率。

    平均所要時間

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの平均消費時間を表示します。

    前日比：当日指定期間のアプリケーションの平均消費時間の、前日の同じ期間の平均消費時間に対する増減率。

    インスタンス数

    ティッカーボード

    指定された期間の総インスタンス数を表示します。

    前日比：当日指定期間のインスタンス数の、前日の同じ期間のインスタンス数に対する増減率。

    リクエスト

    縦棒グラフ

    指定された期間のリクエスト数の傾向を示します。 異なる呼び出しタイプの列が互いに積み重ねられています。

    エラー

    傾向線付き縦棒グラフ

    エラー：縦棒グラフを使用して、指定された期間のエラー数の傾向を示します。 左側の Y 軸はエラー数を表します。

    エラー率：縦棒グラフに傾向線を追加して、指定された期間のエラー率の傾向を示します。 右側の Y 軸はエラー率を表します。

    所要時間

    傾向グラフ

    指定された期間におけるアプリケーションの消費時間の傾向を示します。 サポートされる値：平均消費時間、消費時間の 99 パーセンタイル、消費時間の 90 パーセンタイル、および消費時間の 75 パーセンタイル。

    ピーク CPU 使用率

    ハニカム

    指定された期間におけるアプリケーションの CPU 使用率を表示します。 アプリケーションが複数の ACK クラスタにデプロイされている場合、データが報告された最初のクラスタのデータが表示されます。

    リクエストの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスリクエストがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    エラーの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスエラーがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    平均所要時間の提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くの時間を消費した上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    ピーク CPU 使用率インスタンスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も CPU 使用率の高い上位 5 つのアプリケーションインスタンスを表示します。 アプリケーションが複数の ACK クラスタにデプロイされている場合、データが報告された最初のクラスタのデータが表示されます。

    Kubernetes クラスタ (カスタムデータ収集)

    image

    セクション

    視覚化スタイル

    説明

    リクエスト

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの総リクエスト数を表示します。

    前日比：当日指定期間のリクエスト数の、前日の同じ期間のリクエスト数に対する増減率。

    エラー数

    ティッカーボード

    指定された期間の総エラー数を表示します。

    前日比：当日指定期間のエラー数の、前日の同じ期間のエラー数に対する増減率。

    平均所要時間

    ティッカーボード

    指定された期間におけるアプリケーションの平均消費時間を表示します。

    前日比：当日指定期間のアプリケーションの平均消費時間の、前日の同じ期間の平均消費時間に対する増減率。

    インスタンス数

    ティッカーボード

    指定された期間の総インスタンス数を表示します。

    前日比：当日指定期間のインスタンス数の、前日の同じ期間のインスタンス数に対する増減率。

    リクエスト

    縦棒グラフ

    指定された期間のリクエスト数の傾向を示します。 異なる呼び出しタイプの列が互いに積み重ねられています。

    エラー

    傾向線付き縦棒グラフ

    エラー：縦棒グラフを使用して、指定された期間のエラー数の傾向を示します。 左側の Y 軸はエラー数を表します。

    エラー率：縦棒グラフに傾向線を追加して、指定された期間のエラー率の傾向を示します。 右側の Y 軸はエラー率を表します。

    所要時間

    傾向グラフ

    指定された期間におけるアプリケーションの消費時間の傾向を示します。 サポートされる値：平均消費時間、消費時間の 99 パーセンタイル、消費時間の 90 パーセンタイル、および消費時間の 75 パーセンタイル。

    ピーク CPU 使用率

    ハニカム

    指定された期間におけるアプリケーションの CPU 使用率を表示します。

    リクエストの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスリクエストがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    エラーの提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くのインターフェイスエラーがあった上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    平均所要時間の提供サービスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も多くの時間を消費した上位 5 つのサービスを表示します。

    呼び出しタイプ：

    • HTTP

    • Dubbo

    • HSF

    • DSF

    • user_method

    • MQ

    • Kafka

    • Server

    • Producer

    • gRPC

    • Thrift

    • Sofa

    • Schedulerx

    • Spring_Scheduled

    • JDK_Timer

    • XXL_Job

    • Quartz

    ピーク CPU 使用率インスタンスランキング

    トップ 5

    指定された期間に最も CPU 使用率の高い上位 5 つのアプリケーションインスタンスを表示します。

    パネル

    アクション

    傾向グラフの上にある image をクリックして、グループと時間でデータを比較できます。

    image

    • グループによる比較：[グループ] のオプションは、[基本フィールド] と [インスタンスタグ] です。グループ基本フィールド[インスタンス タグ]

      image

      • 基本フィールド：すべてのメトリックで共有されるタグ。グループ比較のサーバー IP アドレスを指定します。

      • インスタンスタグ：デフォルトのインスタンスタグに加えて、インスタンスタグをカスタマイズして、グループに基づく比較機能を強化することもできます。 詳細については、「タグを追加して使用する」をご参照ください。

    • 時間による比較：比較する時間範囲を指定できます。

    クエリステートメント

    セクションの上にある image をクリックすると、Prometheus Query Language (PromQL) ステートメントを表示できます。 Managed Service for Prometheus または Managed Service for Grafana では、取得した PromQL ステートメントを直接使用して設定をカスタマイズできます。

    image

    • Managed Service for Prometheus では、PromQL ステートメントを実行して、[メトリックエクスプローラー] ページでメトリックを表示できます。 詳細については、「Managed Service for Prometheusメトリックス エクスプローラーメトリック探索」をご参照ください。

    • Managed Service for Grafana では、PromQL ステートメントを直接使用してダッシュボードを設定できます。 データソースの統合については、「クラウドサービスを統合する」をご参照ください。

    よくある質問

    99 パーセンタイルのデータが表示されないのはなぜですか？データが表示されない場合

    デフォルトでは、パーセンタイルメトリックは無効になっています。 パーセンタイルデータを表示するには、[カスタム設定] ページでパーセンタイル統計機能を有効にします。 詳細については、「カスタム構成Java アプリケーションの設定をカスタマイズする」をご参照ください。

    古いコンソールの概要ページの総リクエスト数が、過去 5 分間の実際のデータと一致しないのはなぜですか？過去 5 分間の実際のデータと一致しないのはなぜですか?

    古い ARMS コンソールの [概要] ページに表示されるデータには、選択した時間範囲の 1 分前のデータが含まれています。 5 分の時間範囲を選択した場合、過去 6 分間のデータが表示されます。 30 分の時間範囲を選択した場合、過去 31 分間のデータが表示されます。

    古いコンソールの概要ページの低速 SQL ステートメントの数が、POP API を使用してクエリされた数と一致しないのはなぜですか？POP API を使用してクエリされた数ですか？

    POP API を使用して低速 SQL ステートメントをクエリする場合、ARMS でサポートされているデータベース、NoSQL データベース、およびキャッシュに関連する低速リクエストが取得されます。 ただし、ARMS コンソールは、ARMS でサポートされているデータベースに関連する低速リクエストのみをクエリするため、不一致が発生します。

    POP API によってクエリされたデータが古い ARMS コンソールの 概要 ページに表示されるデータと一致するようにするには、クエリに rpcType のフィルター条件を追加できます。

    サンプルコード：

    QueryMetricByPageRequest.Filters filters2 = QueryMetricByPageRequest
.Filters
.builder() 
.key("rpcType") // rpcType をキーとして使用
.value("60|62|63|65|66|67|68|69|58|59") // 有効値
.build();

    クエリされたインスタンスの数が、実行中のインスタンスの数よりも多いのはなぜですか？

    クエリに時間がかかる場合、破棄されたインスタンスもインスタンスの総数に含まれます。

    新しいコンソールの概要ページの総リクエスト数が、古いコンソールの総リクエスト数と一致しないのはなぜですか？

    新しいコンソールの [概要] ページには、スケジュールされたタスクのデータが含まれています。 一方、古いコンソールの [概要] ページにはそのようなデータは含まれていません。