モニタリングは、システムやデータの状態を継続的に観測し、異常の早期発見と安定運用につなげる取り組みです。CPU・メモリなどのリソース、APIの遅延やエラー率、ジョブの成功率といった指標を定点で追います。観測結果をアラートと運用手順に結び付け、SLOを守る仕組みにするのが肝になります。
データ基盤では、データの到着遅延、件数の急変、スキーマ変更、品質チェックの失敗を監視対象に含めるべきです。ログとメトリクスを同じ相関IDで追えるようにし、どの工程で止まったかを切り分けやすくします。閾値アラートだけでなく、季節性を考慮した異常検知や、再処理の自動起動まで用意すると復旧が速くなるでしょう。
機械学習を本番運用する場合は、入力分布のドリフト、予測の偏り、ラベル遅延による評価の遅れも監視に入ります。アラートの優先度、担当者のエスカレーション、一次対応の手順書を整備し、通知疲れを起こさない設計が欠かせません。監視の目的が品質なのかコストなのかセキュリティなのかを明確にし、ダッシュボードとレビューの場をセットで回すと定着しやすいです。
