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第21章：ローカルでの検証（負荷・失敗・遅延）🧪📈✨

この章は「メトリクスって…ほんとに“反応する”の？」を、手で壊して👊→目で見て👀→納得する😳ための回です！

今日のゴール🎯💖​

次の3つを “自分の目で” 確認できるようになります👇

  1. 負荷（Traffic）が増えたとき：リクエスト数が上がる📈
  2. 失敗（Errors）が増えたとき：成功率が落ちる💥
  3. 遅延（Duration）が増えたとき：P90/P99が伸びる🐢➡️🚀

そして最後に、**「どのグラフを見ればいいか」**が迷子にならない型も作ります🧭✨

まずは可視化の“観測窓”を用意しよ🪟👀​

ローカル検証は、最短でいくならこの2択がおすすめ！

A案：Aspire Dashboard（いちばん楽）🪄✨​

Dockerで起動して、OTLPで送ったログ/メトリクス/トレースを一気に見れるやつです。 開発者向けで、セットアップ少なめなのが強い💪✨ (Microsoft Learn)

起動（PowerShell）👇（そのままコピペOK）

docker run --rm -it `
  -p 18888:18888 `
  -p 4317:18889 `
  --name aspire-dashboard `
  mcr.microsoft.com/dotnet/aspire-dashboard:latest
  • 起動ログにログイン用トークンが出ます（毎回変わるよ）🔑
  • URLの 0.0.0.0 を localhost にして開けばOK、みたいな流れです (Microsoft Learn)

Aspire Dashboardは ヒストグラムを P50/P90/P99 で描いてくれるし、外れ値に「点（exemplar）」が出て クリックでトレースに飛べるのが神✨ (Microsoft Learn)

B案：Prometheus（収集）＋Grafana（可視化）🧰📊​

王道構成。後で運用に寄せるならこっちが筋良し。 .NET 側は Prometheus Exporterで /metrics を生やすのが基本ムーブです (Microsoft Learn)

（この章では、A案で進めつつ、B案の差分も最後に置きます🫶）

題材アプリに「反応するメトリクス」を入れる🧩📈​

ここでは、わざと壊せるように、1つの /work で全部起こせる設計にします😈✨

  • ms：遅延を増やす（例：500ms）🐢
  • failRate：失敗率を増やす（例：0.2で20%失敗）💥

1) NuGet（例）📦​

Aspire Dashboard（OTLP）に投げるなら、OTLP Exporter入りが便利です (Microsoft Learn)

2) Program.cs（サンプル）🧑‍💻✨​

using System.Diagnostics;
using System.Diagnostics.Metrics;
using OpenTelemetry.Metrics;
using OpenTelemetry.Resources;
using OpenTelemetry.Trace;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// OpenTelemetry（メトリクス＋トレース）をまとめて設定
builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .ConfigureResource(r => r.AddService("DemoApi"))
    .WithMetrics(m =>
    {
        m.AddAspNetCoreInstrumentation();
        m.AddHttpClientInstrumentation();

        // 自作メトリクス（Meter）
        m.AddMeter(DemoMetrics.MeterName);

        // ASP.NET Core 側のメトリクスも拾う（例）
        m.AddMeter("Microsoft.AspNetCore.Hosting");
        m.AddMeter("Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel"); // .NETの例でも使われます
    })
    .WithTracing(t =>
    {
        t.AddAspNetCoreInstrumentation();
        t.AddHttpClientInstrumentation();
    });

// OTLP exporter は “環境変数/設定” で指定した時だけON（例に合わせた形）
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(builder.Configuration["OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"]))
{
    builder.Services.AddOpenTelemetry().UseOtlpExporter();
}

var app = builder.Build();

app.MapGet("/work", async (int? ms, double? failRate) =>
{
    return await DemoMetrics.WorkAsync(ms ?? 30, failRate ?? 0);
});

app.Run();

static class DemoMetrics
{
    public const string MeterName = "DemoApi";
    private static readonly Meter Meter = new(MeterName);

    private static readonly Counter<long> Requests =
        Meter.CreateCounter<long>("work_requests", description: "Requests for /work");

    private static readonly Counter<long> Failures =
        Meter.CreateCounter<long>("work_failures", description: "Failures for /work");

    private static readonly Histogram<double> DurationMs =
        Meter.CreateHistogram<double>("work_duration_ms", unit: "ms", description: "Duration of /work");

    public static async Task<IResult> WorkAsync(int ms, double failRate)
    {
        var start = Stopwatch.GetTimestamp();
        Requests.Add(1);

        await Task.Delay(ms);

        var isFail = Random.Shared.NextDouble() < failRate;
        if (isFail)
        {
            Failures.Add(1);
            DurationMs.Record(Stopwatch.GetElapsedTime(start).TotalMilliseconds);
            return Results.Problem("boom", statusCode: 500);
        }

        DurationMs.Record(Stopwatch.GetElapsedTime(start).TotalMilliseconds);
        return Results.Ok(new { ok = true, ms, failRate });
    }
}

3) OTLP の行き先を設定🧷​

Aspire Dashboard コンテナを使う場合、例では OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT を http://localhost:4317 にします (Microsoft Learn)

{
  "OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT": "http://localhost:4317",
  "OTEL_SERVICE_NAME": "DemoApi"
}

負荷をかける道具：k6 を入れる🧨🧪​

画像を挿入予定

Windowsなら、winget か choco でOKです✨ (Grafana Labs)

winget install k6 --source winget
## または
choco install k6

3つの検証シナリオ🔥（この章のメイン！）​

シナリオ0：ベースライン（平常運転）🌤️​

まず「何もしてない時」の形を見ます👀

  • failRate=0、ms=30 くらいでOK

k6スクリプト（baseline.js）👇

import http from "k6/http";
import { sleep } from "k6";

export const options = { vus: 5, duration: "20s" };

export default function () {
  http.get("http://localhost:5000/work?ms=30&failRate=0");
  sleep(0.1);
}

実行👇

k6 run baseline.js

見るところ（Aspire Dashboard想定）👀✨

  • work_requests：右肩上がり📈
  • work_failures：ほぼ0
  • work_duration_ms：P50/P90/P99 が「30ms付近」に集まる（だいたい）

Aspire Dashboardはヒストグラムを P50/P90/P99 で描いてくれます (Microsoft Learn)

シナリオ1：負荷（Traffic）を増やす📈💨​

「ユーザー増えた！」を再現✨

  • VU（仮想ユーザー）を増やすだけでOK！
// load.js
import http from "k6/http";

export const options = { vus: 30, duration: "20s" };

export default function () {
  http.get("http://localhost:5000/work?ms=30&failRate=0");
}
k6 run load.js

期待する見え方👀✨

  • work_requests：増える📈📈
  • work_failures：0のまま😊
  • work_duration_ms：もしCPU/スレッドが詰まると、P90/P99がじわっと上がる🐢（上がらないなら健康👍）

📌ここで覚える“型”🧭

  • Trafficが上がったのに Duration が上がらない → まだ余裕あり💪
  • Trafficが上がったら Duration も上がる → 飽和近いかも⚠️（次の章の話につながる✨）

シナリオ2：失敗（Errors）を増やす💥🚨​

「外部API死んだ」「DB接続落ちた」みたいなのを再現😈

// errors.js
import http from "k6/http";

export const options = { vus: 10, duration: "20s" };

export default function () {
  http.get("http://localhost:5000/work?ms=30&failRate=0.3"); // 30%失敗
}
k6 run errors.js

期待する見え方👀✨

  • work_failures：増える📈💥
  • work_requests：増える（失敗でもリクエスト自体は来てる）
  • work_duration_ms：大きくは変わらないことも多い（失敗が即死なら）
  • もし「失敗＝リトライ地獄」だと Duration も上がることあり🔥

💡ポイント：Errorsは「率」で見ると気持ちいい

  • 例：Failures / Requests を自分で計算して「失敗率」を作ると、アラート設計に直結します🚨✨

シナリオ3：遅延（Duration）を増やす🐢⏱️​

「なんか遅い…」を再現😇（これが一番“体感”しやすい！）

// latency.js
import http from "k6/http";

export const options = { vus: 10, duration: "20s" };

export default function () {
  http.get("http://localhost:5000/work?ms=500&failRate=0");
}
k6 run latency.js

期待する見え方👀✨

  • work_duration_ms：P90/P99がグワッと伸びる🐢➡️🚀
  • work_requests：同じVUでも「処理が遅いと回転数が落ちる」ので、増えにくいこともある
  • Aspire Dashboardなら、ヒストグラムがP50/P90/P99で見えて分かりやすいです (Microsoft Learn)
  • 点（exemplar）が出たら、クリックして「この遅いやつ何？」をトレースで追えるのが最高✨ (Microsoft Learn)

“見る順番”テンプレ（迷子防止）🧭✨​

検証でも障害でも、この順が強いです👇

  1. Traffic（量）：来てる？増えた？減った？📈
  2. Errors（失敗）：失敗率が跳ねた？💥
  3. Duration（遅延）：P90/P99が伸びた？🐢
  4. （余裕あれば）Saturation（詰まり）：CPU/スレッド/コネクションが限界？⚠️

よくある「出ない😵」チェックリスト✅​

  • Dashboard側：コンテナ起動できてる？ポート合ってる？（OTLPは localhost:4317 の形が例） (Microsoft Learn)
  • アプリ側：OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 入ってる？（設定がDevelopment側に入ってる？） (Microsoft Learn)
  • メトリクス：work_requests みたいなCounterは「叩けば増える」ので、まずそこから確認👀

（おまけ）Prometheus でやる場合の差分🧰📊​

「/metrics を生やして Prometheus が scrape」する形です (Microsoft Learn)

.NET 側の例（要点だけ）👇

var otel = builder.Services.AddOpenTelemetry();

otel.WithMetrics(metrics =>
{
    metrics.AddAspNetCoreInstrumentation();
    metrics.AddPrometheusExporter(); // /metrics に出す
});

var app = builder.Build();
app.MapPrometheusScrapingEndpoint(); // /metrics
app.Run();

この “AddPrometheusExporter + MapPrometheusScrapingEndpoint” の流れが基本になります (Microsoft Learn)

ミニ課題🎒✨（やると定着するやつ）​

  1. failRate=0.05（5%）→ 0.2（20%）にして、失敗率が跳ねる瞬間をスクショ📸
  2. ms=30 → ms=1000 にして、P99だけが暴れるのを観察👀
  3. 「Traffic↑なのにDuration↑しない」ケースを作る（VU少なめ）→ 「Traffic↑でDuration↑」になるまでVUを上げて境界を探す🎯

AI活用プロンプト（コピペOK）🤖💬✨​

  • 「k6で“徐々にVUを増やす（ramp up）”シナリオを書いて。/work に当てたい」
  • 「work_failures / work_requests をメトリクスとして出す設計案を出して（ラベル爆発しない形で）」
  • 「P50/P90/P99 の読み方を、1枚のチートシートにして」

次の章（22章）は、この章で選んだ指標を “アラート向き/向かない” に仕分けして、鳴らし方まで型にします🚨💖