ログ、メトリクス、トレースの違いと使い分け：可観測性徹底ガイド
ログ、メトリクス、トレース：違いと使い分けを徹底解説 モダンな分散システムを構築し、運用する中で、「オブザーバビリティ（可観測性）」というキーワードを頻繁に耳にすることがあります。その根幹を支えるのが、ログ（Logs）、メトリクス（Metrics）、トレース（Traces）の3つの柱です。 これらはすべてシステムの状態を把握するためのデータですが、そのデータの粒度、目的、そして活用方法が根本的に異なります。この記事では、それぞれの違いを明確にし、どのような状況でどれを使うべきかを解説します。 1. ログ（Logs）— 「何が起きたか」という記録 ログは、システム上で「イベントが発生した」という具体的な出来事の記録です。時間軸に沿って蓄積される、生々しいテキストデータが特徴です。 例を挙げると、「ユーザーAが2023年10月27日10:30:15に、パスワードの変更を試みた」といった、具体的な行動やシステムが出力したメッセージがログです。 ログの主な特徴 データ形式: テキスト（ログメッセージ）。 粒度: 極めて細かい（イベント単位）。 用途: 特定のエラー原因の特定、デバッグ、過去の実行経路の追跡。 ログは「履歴書」のようなものです。何が、いつ、どのように起こったのかという経緯を詳細に教えてくれます。しかし、ログが大量に発生すると、何が重要なのかを絞り込むのが困難になるという欠点があります。 2. メトリクス（Metrics）— 「どれくらいの状態か」という数値 メトリクスは、システムの状態を定量的に把握するための、時系列の数値データです。「平均応答時間」「CPU使用率」「リクエスト数」といった、数式化できる指標がメトリクスです。 メトリクスは、ログのようにイベントの発生自体を記録するのではなく、「一定時間あたりの値の変化」を監視するのに最適化されています。 メトリクスの主な特徴 データ形式: 数値（時系列データ）。 粒度: 集約された統計値（平均、合計、最大値など）。 用途: システムの健全性の監視、傾向分析、アラート設定（例：「CPU使用率が80...