ソフトウェア開発における根本原因分析（RCA）とは何か？
根本原因分析とは
根本原因分析（RCA）は、対症療法を試すのではなく、ソフトウェア開発チームが問題の核心から問題を特定して解決するために使用する、実績のあるトラブルシューティング手法です。根本原因分析とは、構造化された段階的なプロセスであり、関連データを収集、分析し、それに対処する解決策をテストすることによって、主要な根本原因を探し出すように設計されています。
根本原因分析が重要である理由
根本原因分析がソフトウェア開発において不可欠なのは、体系的なアプローチによって、チームがより効率的にトラブルシューティングを行い、問題の再発を防ぐ長期的な解決策を開発できるからです。エラーや不具合の根本原因に対処することで、開発者はシステムの安定性、信頼性、効率性を確保し、コストのかかるダウンタイムを減らし、開発プロセスをスピードアップすることができます。また、RCAは開発者が問題の影響度と重大性に基づいて優先度を設定し、最も重大な問題に最初に取り組めるようにします。
根本原因分析を実行する方法
科学や工学から製造や医療に至るまで、あらゆる業種や分野で問題解決の手法として応用されている根本原因分析では、システムの欠陥や障害の根本的な要因を特定、理解するために、特定の一連のステップを実行する必要があります。ソフトウェア開発における根本原因分析の実施に関わるステップは、同じ普遍的なRCAの原則に従います。
- 手順1：問題を定義し、アラートを設定する（可能な場合）
RCAの最初のステップは、問題を定義し、それを明確に理解することです。これには、アプリケーションの異常動作、システムパフォーマンスの低下、セキュリティインシデントなどの潜在的な問題を監視するためのアラートの設定が含まれます。 - 手順2．データを収集して分析し、潜在的な原因を判定する
問題が定義された後は、次のステップはデータの収集と分析です。これには、システムログ、アプリケーションパフォーマンスメトリック、ユーザーフィードバック、その他の関連するデータソースのレビューが含まれます。データ評価によって、問題の原因となりうる潜在的な要因が一覧化されます。 - 手順3．根本原因を判定する
ステップ2のデータ分析が完了したら、いくつかのRCA手法のいずれかを使用してデータと潜在的な原因要因を分析し、問題の実際の根本原因を発見します。根本原因分析により、是正措置が示されるはずです。 - 手順4．解決策を実装し、行動を文書化する
根本原因が特定された後、最後のステップは問題に対処するための解決策を実行することです。これには、コードの変更、構成設定、さまざまなシステム調整が含まれます。問題に対処するために実行されたすべての行動を文書化し、その行動が効果的であり、必要に応じて繰り返せることを保証することが重要です。
ソフトウェアの世界以外での根本原因分析の方法と手法
効果的なRCAを実現するために開発された便利なツールが数多くあります。ブレーンストーミングや潜在的な原因を分析する際、これらの方法を使えば、情報を可視化し、問題解決に使えるフレームワークに整理できます。根本原因分析の一般的な手法には、以下のようなものがあります。
- 5 Whys
「5 Whys」は、問題の直接的な原因が特定されるまで、「なぜ」という質問を繰り返すことによって、根本原因を突き止めるのに役立つ問題解決戦略です。チームが「なぜ」を何度も問いかけ、それぞれの問いが次の問いに論理的につながるようにすることで、批判的思考と深堀りが進み、表面的な解決策や表面的な解決策を防ぐことができます。 - パレート図
パレート図とは、棒グラフと折れ線グラフを組み合わせたもので、問題の最も一般的な根本原因の頻度を、可能性の高いものから順にマッピングしたものです。影響の80%は原因の20%から生じるというパレートの原理に基づき、この図は原因を重要度の高い順に列挙し、それぞれの累積的影響を示すことで、チームが問題に最も大きな影響を与える原因に優先度を設定するのに役立ちます。 - 散布図
散布図は、点を使用して、チームが問題の原因となりうるデータのパターンを特定します。2つの数値変数をグラフにプロットすることで、両者の相関関係を簡単に見つけることができます。この手法は、変数間の有意な関係をすばやく特定し、探している潜在的な原因の可能性がある異常値を特定するのに役立ちます。 - 特性要因図
魚の骨格を模したこの視覚的ツールは、問題の原因となる可能性のある要因を図式化したものです。頭は問題を、骨は潜在的な原因のカテゴリを表しています。チーム間のコラボレーションを推進するのに特に効果的で、問題をより包括的に理解するのに役立ちます。 - 故障モード影響解析（FMEA）
FMEAは、潜在的な障害とその影響を特定するのに役立つ、構造化された経験的アプローチです。これは、潜在的な障害モードを特定し、その重要度を評価して、発生と検出の確率を決定し、潜在的なリスクスコアでランク付けする体系的な方法です。チームが最初に取り組むべき最も重要な問題に集中し、問題が発生する前に予防するのにも役立ちます。
ソフトウェア開発者向けの根本原因分析ツール
ソフトウェアの世界では、RCAはコードの奥深くにある根本的な問題を明らかにすることができます。しかし、クラウドネイティブテクノロジーの使用や、今日の最新アプリケーションの複雑化により、問題の根本原因を特定することがますます難しくなっています。オブザーバビリティとセキュリティツールを使用すると、次の例のような強力なRCA結果を達成できます。
オブザーバビリティ
オブザーバビリティは、データ収集と分析を通じて、ソフトウェアのパフォーマンスと動作に関するリアルタイムのインサイトを提供します。メトリック、ログ、トレースを監視し、AIOpsとオブザーバビリティなどのツールを通じて、問題を特定し、根本原因を可視化できます。
- 機械学習とAIOps
検索、可視化、そして機械学習は、異常を特定し、問題の根本原因を浮き彫りにするのに役立ちます。これにより、十分な情報に基づいた決断を下し、迅速に是正措置を講じることができます。 - 分散トレーシング
分散トレーシングで複雑な分散システムを通過するリクエストのフローを追跡、分析することで、コンポーネントやサービス間の連携についてのインサイトが得られ、問題を引き起こしている可能性のあるボトルネックやその他の問題を特定するのに役立ちます。 - ログパターン分析
アプリケーションとインフラストラクチャーによって生成されたログのパターンとトレンドを分析し、問題の根本原因を特定するだけでなく、ソフトウェアのパフォーマンスに影響を与える可能性のある異常、エラー、その他の問題を検出します。 - サービス依存関係マッピング
システム内の異なるコンポーネント間の関係と依存関係を特定することで、問題を引き起こしている可能性のあるサービスの依存関係を自動的にマッピングし、あるコンポーネントの変更がシステムの残りの部分にどのような影響を与えるかを理解することができます。 - レイテンシとエラーの相関
レイテンシとエラー率に関連するデータを分析し、両者の相関関係を特定することで、エラーとパフォーマンス問題の間のパターンと関係を見つけ、根本原因を突き止めることができます。
セキュリティ
システムの脆弱性や弱点を特定するためにセキュリティ関連データを分析することは、根本原因分析の重要な要素です。セキュリティ侵害や、ソフトウェアのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるその他の問題を防ぐのに役立ちます。
- 教師なし異常検知は防御層を追加する
包括的なセキュリティには、脅威から保護するための複数の層が必要です。教師なし機械学習は、何が異常かを特定することなく、データ内の正常なアクティビティからの逸脱を特定し、脅威ハンティングの標準的なアプローチでは見逃しがちな攻撃を捕捉できます。 - 脅威を調査し、相関関係を探る
検出されたイベントに関連するセキュリティデータを分析することで、それが実際の脅威なのか、無視できるものなのかを判断できます。セキュリティアナリストは、セッションのパターン、イベントのタイムライン、ホストからの診断情報を見て、悪意のある活動を認識します。
根本原因分析で回避すべき一般的な間違い
根本原因分析は、問題を特定し解決するために非常に効果的ですが、注意すべきいくつかの一般的な間違いがあります。
- データ検証の欠如：分析に使用したデータの検証を怠ると、誤った結論や効果のない解決策につながる可能性があります。
- 解決策を原因と選択する：トレーニングやサポートの不足、予算の制約といった問題が、問題の根本原因であることは稀です。解決策になることの方がはるかに多いです。問題の根源を探るには、より深く掘り下げることが重要です。
- 1つの原因を見つける必要がある：問題を引き起こす要因にはさまざまなものがあり得えますが、都合の良い1つの要因に着地するのではなく、すべてを特定することが重要です。
- 適切な人物が関与しない：有効で真に効果的なRCAには、ソフトウェア開発者、テスト担当者、ビジネスアナリストなど、すべての関係者からの入力が必要です。
根本原因分析の利点
ソフトウェア開発における根本原因分析の利点は、トラブルシューティングの強化、コストの削減、効率の改善です。そのすべてが、より優れた製品、顧客満足度の向上につながります。根本原因分析は、ソフトウェア開発において重要な要素であり、基本的なエラーの原因を特定し、それを修正する方法を支援します。RCAによって、問題の再発を阻止することもできます。
- 問題の再発防止を支援する：RCAによって、チームは、症状だけではなく、根本原因に対処する解決策を実行できるようになります。問題の再発を防ぐことで、時間を節約し、コストを削減し、ソフトウェア全体の品質を改善できます。たとえば、ソフトウェアチームは、アプリケーションの特定の機能が常にクラッシュしていることに気づくかもしれません。RCAを実施することで、問題が適切に処理されていない特定のユーザー入力に起因していることが判明するかもしれません。この情報があれば、問題を未然に防ぐ正しい解決策を講じることができます。
- プロセスの効率を改善する：根本原因を特定することで、同じような問題が発生しないようにプロセスを最適化することができ、効率の改善、ダウンタイムの削減、開発プロセスの合理化につながります。開発チームが、テストスイートの問題が原因で継続的統合パイプラインが何度も失敗していることに気づいた場合、RCAを実行して、パイプラインのタイムアウトの原因となっているテストの実行速度が遅いことが問題なのかどうかを突き止めることができます。これでテストスイートを最適化し、将来同様の問題が発生しないようにすることができます。
- 顧客の不満足を防止する：根本原因分析は、顧客満足度に影響を与える可能性のある問題に対処するのに役立ちます。たとえば、ある機能の読み込みが遅すぎるというユーザーからの苦情を受けた場合、RCAを使って、その問題が最適化されていないデータベースクエリであると判断するかもしれません。クエリを最適化してパフォーマンスを向上させるなど、問題の再発を防ぐための解決策を導入することで、よりポジティブなユーザー体験を提供することができます。ソフトウェアが一貫して顧客の期待に応えていれば、信頼とロイヤリティの構築に大きく貢献し、最終的には収益の増加と長期的な成長につながります。
根本原因分析を実施するためのヒント
- 複数のソースから情報を取得し、データを理解する
根本原因分析を行う場合、データの品質、可視性、理解力が最も重要です。Elasticは、すべてのデータを1つのシステムに統合するソリューションを提供します。Kibanaでデータを可視化し、オブザーバビリティの問題を深く掘り下げ、セキュリティインシデントを調査できるインタラクティブなツールを提供します。 - チームと協力することで、データと問題を複数の目で見ることができる
Elasticは、KibanaとO11yでパーソナライズされたコラボレーションのサポートを拡張し、ワークフローを合理化し、チームとのエスカレーションを容易にします。 - メモを取る
Elasticは、合理化されたアラートとケース管理を提供し、KibanaのElasticsearchクエリから動的に注釈を取得するなど、データと可視化のリッチなコンテキストでより迅速にインサイトを得られるようにします。クエリベースの注釈では、Kibana Lensの可視化に手動で注釈を付けることもできます。
Elasticの根本原因分析
Elasticsearchプラットフォームとその組み込みソリューションであるElasticエンタープライズ サーチ、Elasticオブザーバビリティ、Elasticセキュリティは、連携しながら、根本原因分析を容易にするジェットエンジンとして機能します。広範な導入実績を誇り、メトリックやログ、トレースをアクション可能なITインサイトへ変換し、デジタルエコシステム全体に一元的なオブザーバビリティを構築するソリューションです。さらにアナリストは、Elasticセキュリティをセキュリティ分析とSIEMのリーダーとして評価しました。
具体的には、以下のような機能が、さまざまな段階での根本原因分析を加速させます。
- Elastic Agentと数百の統合でデータを取り込みます。
- 事前に設定されたアラートと異常検知を使用して、潜在的な問題に関する自動通知を受信し、「オートパイロット」で効果的に監視します。
- 機械学習とAIOpsを適用して大規模なデータセットを処理し、APM相関関係やログレートスパイクの説明などのオブザーバビリティの目的や、セッションビュー、イベントタイムライン、Osqueryを使用したホストへの診断情報の照会などの機能を備えたセキュリティ調査の目的で、RCAを推進するためにカスタマイズされたインタラクティブな機能を備えています。
- ガイド付きジャーニーを使用して原因となる要因を特定し、Elasticケース管理を使用して問題を修正および予防するための根本原因と適切な解決策について共同作業を行います。
チームが根本原因分析を最大限に活用できるように、無料トライアルを開始し、Elasticで何ができるのかをご覧ください。