1日20万件のうち失敗は404件でした。記録を1%に間引くと、残った失敗は6件です。
失敗だけ全部残して成功を1%に間引くと、保存量は1.2%で失敗は404件すべて残りました。
一律に間引くと、失敗も同じ割合で消えます。残った数が少なすぎて原因を追えません。
LLM可観測性で最初に削られるのが記録の量です。間引くと何が失われるのかを、実際に走らせて測りました。
1日の要求を20万件、そのうち失敗を0.2%としました。実際に失敗したのは404件です。
1日の要求 200000件。うち失敗 404件(0.20%) 間引き方 残した件数 捕まえた失敗 失敗の捕捉率 1日の保存量の比 一律 0.1% 212件 2件 0.5% 0.1% 一律 1.0% 1906件 6件 1.5% 1.0% 一律 5.0% 9810件 25件 6.2% 4.9% 一律 10.0% 19997件 43件 10.6% 10.0% 一律 100.0% 200000件 404件 100.0% 100.0% 失敗は全部+成功 0.1% 606件 404件 100.0% 0.3% 失敗は全部+成功 1.0% 2432件 404件 100.0% 1.2%
一律1%に間引くと、残った失敗は6件です。404件のうち1.5%しか手元にありません。
6件では、共通点があるのかどうかも判断できません。同じ入力で起きているのか、たまたまなのかが分かりません。
右2列を並べて見てください。捕捉率と保存量の比がほぼ同じ数字になっています。
失敗かどうかを見ずに間引いているので、当然の結果です。保存量を10分の1にすれば、失敗も10分の1になります。
出典もこの弱点を先頭での間引きの主な難点は、トレース全体のデータにもとづいて間引きの判断ができないことであると述べています。
一律に間引くと、失敗も同じ割合で消える。
The primary downside to head sampling is that it is not possible to make a sampling decision based on data in the entire trace.原文OpenTelemetry「Sampling」 この内容の有効期限2027-02-18
残す条件を変えるだけで、量と捕捉率の関係が切れます。同じ費用でも中身が変わります。
LLM可観測性の費用は保存量で決まります。量を減らしても見えるものを減らさないのが、間引きの目的です。
出典もこの位置づけを間引きは、可視性を失うことなく可観測性の費用を減らす、最も効果的な方法の1つであると述べています。
同じ表の下2行が、その形です。失敗した処理は全部残し、成功した処理だけ間引きます。
成功を1%に間引いた場合、残るのは2432件です。1日の保存量の比は1.2%で、一律1%とほとんど変わりません。
それでいて失敗は404件すべて残ります。同じ費用で、見えるものが67倍になった形です。
失敗だけ残せばよさそうに見えます。比べる相手がないと、失敗の何が違うのかを言えません。
成功を0.1%にすると保存量は0.3%まで下がりますが、比較に使える成功例は202件です。日によっては足りません。
どちらを選ぶかは、失敗の件数と調べ方で決まります。トレース設計の記事では、1件あたりに残す記録の個数を測っています。
同じ保存量でも、残す条件を変えれば中身が変わる。
Sampling is one of the most effective ways to reduce the costs of observability without losing visibility.原文OpenTelemetry「Sampling」 この内容の有効期限2027-02-18
失敗と呼べない悪化があります。何を残すかは、あとで何を調べたいかから決めます。
LLM可観測性では、失敗として記録されない悪さが多くあります。応答は返っているのに中身が薄い、といった場合です。
2番目から4番目は、失敗として数えられていないことが多い項目です。条件に入れておかないと、一律の間引きで消えます。
出典もこの判断の必要性を記録を間引かざるをえない大きめのシステムでは、データ量とその有用性を釣り合わせるために、末尾での間引きを使うことがほぼ常に必要になると述べています。
1番目がないと、悪化がいつ始まったのかを絞り込めません。版が変わった時刻と突き合わせるための鍵です。
残す条件は、失敗の定義より広く取る。
失敗は各件が独立して0.2%で起きるという置き方です。実際の失敗は特定の入力や時間帯に固まるので、一律の間引きでも運よく複数が残ることがあります。逆に、固まっている分だけ丸ごと消えることもあります。ここで見せているのは、一律の間引きでは捕捉率が保存量を超えられないという関係です。
For larger systems that must sample telemetry, it is almost always necessary to use Tail Sampling to balance data volume with the usefulness of that data.原文OpenTelemetry「Sampling」 この内容の有効期限2027-02-18
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