パイプラインでデータを処理する 🔗

Use pipelines in your Collector’s config file to define the path you want your ingested data to follow. Specify which components you want to use, starting from data reception using receivers, then data processing or modification with processors, until data finally exits the Collector through exporters. For an overview of all available components and their behavior refer to Collector コンポーネント. For general recommendations and guidelines for using processors, see the OpenTelemetry processor documentation .

パイプラインは、ログ、トレース、メトリクスの 3 種類のデータで動作します。Splunk Observability Cloud のデータについて詳しくは、Splunk Observability Cloud のデータ型を参照してください。

注釈

Collector で一般的なアクションやタスクを実行する方法については、Collector を使用します：一般的なタスクの実行方法を参照してください。

パイプラインを定義する 🔗

パイプラインは、Collectorの起動時にCollectorの設定ファイルに基づいて構築されます。

詳細は、次を参照してください：

以下が該当します：

パイプライン設定でデータ型を指定する必要があります。パイプラインで使用するすべてのレシーバー、エクスポーター、プロセッサーが特定のデータ型をサポートしていなければなりません。そうでない場合、設定がロードされたときに ErrDataTypeIsNotSupported というエラーメッセージが表示されます。
パイプラインは、1つ以上のレシーバーを含むことができます。
すべてのレシーバーからのデータは、最初のプロセッサーにプッシュされ、プロセッサーはそのデータに対して処理を行い、次のプロセッサーにプッシュし、パイプラインの最後のプロセッサーが、データファンアウトコネクターを使用して、データを複数のエクスポーターにファンアウト（分配）するまで、これを繰り返します。
- プロセッサーの種類によっては、次のプロセッサーに渡す前にデータを「変異」（複製）させるものがあることに注意してください。
パイプラインが複数のエクスポーターを使用する場合、各エクスポーターは最後のプロセッサーから各データエレメントのコピーを受け取ります。
- 失敗した場合、残りのエクスポーターは独立して作業を続行します。
- エクスポーターは、受信したデータを「変異」（複製）するように設定できます。Splunk OTel Collectorでは、このオプションは有効になっていません。

パイプラインをコネクターと接続する 🔗

コネクターを使用して2つのパイプラインを接続できます。コネクターは、あるパイプラインの終了時にエクスポーターとしてデータを消費し、別のパイプラインの開始時にレシーバーとしてデータを排出します。同じデータ型または異なるデータ型のデータを消費および送信できます。コネクターは、すでに消費したデータを要約したデータを生成して出力したり、単にデータを複製したりルーティングしたりするために使用します。

詳しくは Collectorコンポーネント；コネクターを参照してください。

パイプライン設定の例 🔗

パイプラインのコンフィギュレーションは通常次のようになります：

service:
  pipelines:
  # Pipelines can contain multiple subsections, one per pipeline.
    traces:
    # Traces is the pipeline type.
      receivers: [otlp, jaeger, zipkin]
      processors: [memory_limiter, batch]
      exporters: [otlp, splunk_hec, jaeger, zipkin]

この例では、3台のレシーバー、2台のプロセッサー、4台のエクスポーターで、traces のパイプラインを定義します。次の表に、この例で使用するレシーバー、プロセッサー、およびエクスポーターを示します。

コンポーネント	説明	パイプラインの種類
レシーバー	`otlp`:OTLP形式でgRPCまたはHTTP経由でデータを受信します。	トレース、メトリクス、ログ
レシーバー	`jaeger`:Jaeger 形式のトレースデータを受信します。	トレース
レシーバー	`zipkin`:Zipkin（V1とV2）からスパンを受け取ります。	トレース
プロセッサー	`memory_limiter`: メモリ不足を防止します。	メトリクス、トレース、ログ
プロセッサー	`batch`:スパン、メトリクス、またはログを受け入れ、それらをバッチに配置します。バッチ化することで、データをより適切に圧縮し、データ伝送に必要な発信接続数を減らすことができます。	メトリクス、トレース、ログ
エクスポーター	`otlp`:OTLPフォーマットを使ってgRPC経由でデータをエクスポートします。デフォルトでは、このエクスポーターはTLSを必要とし、キュー再試行機能を提供します。	トレース、メトリクス
エクスポーター	`HEC`:Splunk HTTP Event Collector (HEC) エンドポイントにデータを送信します。	メトリクス、ログ
エクスポーター	`jaeger`:gRPCを通してJaeger宛にデータをエクスポートします。デフォルトでは、このエクスポーターはTLSを必要とし、キュー再試行機能を提供します。	トレース
エクスポーター	`zipkin`:データをZipkinサーバーにエクスポートします。デフォルトでは、このエクスポーターはTLSを必要とし、キュー再試行機能を提供します。	トレース

メタデータの変換 🔗

メタデータとは、テレメトリデータに付加される名前と値のペアを指します。OpenTelemetryデータモデルでは、タグは属性として提供されます。Splunk Observability Cloudが属性付きでトレースをインジェストした後、これらはタグとして利用できます。また、属性を使用して、アラートの作動に使用できる、Monitoring Metric Setsを作成することもできます。詳しくは OpenTelemetryでタグや属性を使用するを参照してください。

次のステップ：取り込んだデータの確認と管理 🔗

Collector を使用してデータを取り込み、処理した後、Splunk Observability Cloud で最終的なエクスポートバージョンを確認できます。

ログの確認と管理 🔗

ログの確認と管理には、Splunk Log Observer Connect を使用してください。

メトリクスの確認と管理 🔗

Splunk Observability Cloud には、メトリクスを追跡・管理するためのツールがいくつか用意されています：

メトリクス・ファインダーとメタデータ・カタログを検索する。
メトリクスを管理するには、Splunk Infrastructure Monitoring のメトリクスパイプライン管理を参照してください。
Splunk Observability Cloud が生成するメトリクスについては、Splunk Observability Cloudの組織のメトリクスを表示するも参照してください。

スパン、トレース、タグの確認と管理 🔗

Splunk APMでサービス、スパン、トレースを管理するおよび OpenTelemetryでタグや属性を使用するを参照してください。

このページは 2025年05月05日に最終更新されました。

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