QCon London 2026: オントロジー駆動のオブザーバビリティ：Netflix規模でのエンドツーエンド知識グラフ構築

Netflix のエンジニアである Prasanna Vijayanathan と Renzo Sanchez-Silva は、QCon London 2026 で「Ontology‐Driven Observability: Building the E2E Knowledge Graph at Netflix Scale」と題した発表を行い、ユーザー体験をユーザー、クライアント、サービス、インフラのつながったグラフとしての相互作用としてモデル化するエンドツーエンドの知識グラフ（End-to-End Knowledge Graph）の設計と実装について議論しました。 エンドツーエンド（E2E）観測性（Observability）とは、一端のフロントエンドでのユーザー体験から、バックエンドサービスを経て、他端の基盤となるクラウドインフラに至るまで、複雑なシステムの全体状態を監視し、理解し、デバッグする能力のことです。 Vijayanathan は発表の前半で、聴衆に以下の機能を備えたシステムを想像するように求めました：即座に問題を検知すること、インシデントの影響度を優先順位付けしてトリアージを行うこと、根本原因を自動的に特定すること、そして先回りして予測することです。 Netflix での最近のインシデント調査では、最初のアラートから解決に至るまでに 4 時間かかりました。その間にはトリアージ、デバッグ、および根本原因の特定が行われました。このインシデントと関連する 3 つのインシデントを解決するために動員されたリソースは、合計で 9 チーム、30 名を超えるエンジニアに及びました。 E2E 観測性における典型的な課題としては、多数かつサイロ化されたデータソース；文脈のない断片的なアラート通知；トリアージとトラブルシューティングの複雑さ；および不十分な検知方法が挙げられます。 接続性（Connectedness）の概念には、ギャップを埋め、サイロを打破することが含まれます。Netflix におけるエンドツーエンド（E2E）の観測可能性における接続されたデータとは、真実の単一ソースとなるためのデータ拡張、作業の重複最小化、集約された洞察と根本原因を提供する複雑な事象の優先順位付けおよびトラブルシューティング能力、ならびに診断精度の向上を指します。 Vijayanathan 氏は、ユーザー、デバイス、サービス向けの統一された観測可能性レイヤーとして MELT レイヤー（Metrics, Events, Logs, Events）を紹介し、これがインシデントの解決時間を短縮できることを示しました。 Sanchez-Silva 氏は、自身の発表パートをオントロジー（Ontology）の概念紹介から始めました。これは、型・プロパティ・関係性の形式仕様として定義されます。オントロジーは知識を符号化する方法であり、単なるデータではなく、関係性そのものに焦点を当てたものです。 オントロジーデータ構造である「トリプル（Triple）」は、知識グラフ内の事実を定義し照会可能なタプル（主語 | 述語 | 対象）です。 このようなトリプルの例は以下の通りです： api-gateway | rdf:type | ops:Application api-gateway | ops:ownedBy | "Team Bedrock" INC-5377 | rdf:type | ops:Incident INC-5377 | ops:affects | api-gateway 12 の運用名前空間（Operational Namespaces）は、Netflix インフラストラクチャ内のすべての要素を接続します。これには、Slack、アラート、メトリクス、ログ、インシデント、E2E、Harvest が含まれます。 サンチェス＝シルバ氏は、インシデントの知識が12 の運用名前空間に散在していることで運用上の混乱を招く可能性があると述べました。しかし、オントロジーは機械可読なトリプルデータ構造を捕捉し、構造化し、保存することで秩序をもたらします。 ナレッジ・フライホイールは、適応のための入力として「観測（Observer）」「拡張（Enrich）」「推論（Infer）」の3 つの状態を特徴とする1 回転によってレジリエンスを構築します。各回転は、より賢明な次の回転のために知識を符号化します。 Claude を共同開発者として使用し、各収穫プロセスは独自の git worktree で実行されます。2 つのフライホイールが1 つのシステム内で「同時に回転」することもあります。例えば： フライホイール 1: ナレッジ Slack --> Enrich --> Infer --> Adapt フライホイール 2: コード (git worktree) Worktree --> Claude --> PR--> Review --> Merge 両方のフライホイールは連携して動作し、Claude がプルリクエスト（PR）を提案し、人間がその PR をレビューしてマージできるようにします。 サンチェス＝シルバ氏は、オントロジーは混沌と理解の間の契約であると主張しました。その結果は、インシデントのオントロジー可視化において示されています。 今後、Netflix は以下の計画を進めます：根本原因分析の自動化、自動修復（auto-remediation）の提供、自己修復型インフラストラクチャの構築です。 著者について マイケル・レッドリッチ マイケル・レッドリッチは、過去 25 年間にわたり Java コミュニティにおいて活発な活動を行ってきました。彼は 2001 年に Garden State Java User Group（旧 ACGNJ Java Users Group）を設立し、現在も継続して運営されています。 2016 年以来、マイクは InfoQ の Java コミュニティニュース編集者を務めており、その貢献には月次ニュース記事、技術文書の作成、技術レビューが含まれます。Oracle Code One、Enterprise Emerging Technologies、Trenton Computer Festival（TCF）、TCF IT Professional Conference、および多数の Java User Group などで登壇しています。マイクは Jakarta NoSQL および Jakarta Data の仕様におけるコミッターを務め、Jakarta EE Ambassadors のリーダーシップ評議会にも参加しています。2023 年 4 月には Java Champion に選出されました。 ニュージャージー州クリントンにある ExxonMobil Technology & Engineering では、33 年半にわたる勤務を経て、最近退職しました。同社ではカスタム科学実験室用アプリケーションおよび Web アプリケーションの開発に従事していました。また、Ai-Logix, Inc.（現 AudioCodes）のテクニカルサポートエンジニアとしても経験を積んでおり、顧客向けに技術サポートを提供し、電話通話アプリケーションを開発した実績があります。 もっと見る 表示しない

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