パイプラインでデータを処理する 🔗

Collectorの設定ファイルでパイプラインを使用して、取り込んだデータがたどるパスを定義します。レシーバーを使用したデータ受信から始まり、プロセッサーを使用したデータ処理または変更、エクスポーターを使用したデータのCollectorからの排出まで、使用するコンポーネントを指定します。使用可能なすべてのコンポーネントとその動作の概要については、Collector コンポーネントを参照してください。

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。

Learn more at Collectorコンポーネント；コネクター.

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02月11日に最終更新されました。

Related Topics