「Webサイトが突然落ちた！」「アプリが遅くなっている気がする…」
こんなトラブル、IT業界では日常茶飯事です。
でも、問題が起きてから気づくのでは遅いですよね。理想は、問題が起きる前に気づいて、未然に防ぐことです。
そのために必要なのが、監視（モニタリング）という仕組み。そして、Google Cloudで使える監視サービスが、Google Cloud Monitoringなんです。
「監視って何を見るの？」「どうやって問題を見つけるの？」「初心者には難しそう…」
この記事では、そんな疑問に答えながら、Google Cloud Monitoringについて初心者の方にもわかりやすく解説します。クラウドを使っている人、これから使う予定の人、IT業界を目指す人、ぜひ最後まで読んでみてください。
難しい専門用語は身近な例えで説明していくので、安心してくださいね！
Google Cloud Monitoringとは？
まず、Google Cloud Monitoringの基本から説明しましょう。
Google Cloud Monitoringの正式名称
Google Cloud Monitoring（グーグル・クラウド・モニタリング）は、Googleが提供するクラウド監視サービスです。
以前は「Stackdriver Monitoring（スタックドライバー・モニタリング）」という名前でしたが、2020年にGoogle Cloud Monitoringに改名されました。
監視（モニタリング）とは？
「監視」と聞くと、防犯カメラのようなイメージを持つかもしれませんね。
IT業界の監視も、考え方は似ています。
防犯カメラで例えると
- 防犯カメラ：24時間365日、建物を見張る
- 異常検知：不審者が映ったら警報が鳴る
- 記録：何時に何が起きたか記録される
IT監視も同じ
- 監視ツール：24時間365日、システムを見張る
- 異常検知：エラーが起きたら通知が来る
- 記録：いつ何が起きたかログに残る
つまり、Google Cloud Monitoringは、クラウド上のシステムを見守る番人なんです。
何を監視するの？
Google Cloud Monitoringでは、次のようなものを監視できます。
サーバーの状態
- CPU使用率：頭を使いすぎていないか
- メモリ使用量：記憶容量がいっぱいになっていないか
- ディスク容量：ストレージが足りているか
- ネットワーク通信量：通信が集中していないか
アプリケーションの動作
- 応答速度：ユーザーの操作にすぐ反応しているか
- エラー発生率：正常に動いているか
- リクエスト数：どれくらい使われているか
データベース
- クエリの実行時間：データの取得に時間がかかっていないか
- 接続数：同時にアクセスしている人数
これらの情報を、リアルタイムで監視できるんです。
誰が作ったの？
Google Cloud Monitoringは、Googleが開発・提供しています。
Googleは、検索エンジンやYouTubeなど、世界最大規模のサービスを運営していますよね。
その経験を活かして作られた監視ツールなので、信頼性が高いんです。
どこで使われているの？
Google Cloud（GCP）を使っている企業なら、ほぼすべてがGoogle Cloud Monitoringを活用しています。
使われる場面の例
- Webサービスの運営会社
- スマホアプリの開発会社
- ECサイト（ネットショップ）
- 金融機関のシステム
- ゲーム会社
「サーバーが落ちたら困る」すべてのサービスで、必須のツールなんですね。
なぜ監視が必要なのか？
「監視なんて、本当に必要？」
そう思うかもしれません。でも、監視がないと大変なことになるんです。
理由1：問題が起きてから気づくのでは遅い
監視がないと、ユーザーから苦情が来て初めて問題に気づくことになります。
監視なしのシナリオ
- サーバーのメモリが限界に達する
- アプリが重くなる
- ユーザーが「遅い！」とSNSで拡散
- やっと気づいて対応
- でも時すでに遅し…信頼を失う
監視ありのシナリオ
- メモリ使用率が80%を超える
- アラート（警告）が管理者に届く
- すぐにサーバーを増強
- ユーザーは何も気づかず快適に使える
- トラブル回避！
圧倒的に、監視がある方がいいですよね。
理由2：原因の特定が早くなる
トラブルが起きた時、「何が原因か」を突き止めるのは大変です。
監視なしの調査
- いつから問題が起きているのか不明
- どのサーバーが原因か分からない
- ログを手作業で探す（数時間かかる）
- 推測で対応するしかない
監視ありの調査
- グラフで「◯時◯分に異常発生」と一目瞭然
- 問題のあるサーバーが特定できる
- 関連するログがすぐ見つかる
- データに基づいて対応できる
問題解決のスピードが、全然違うんです。
理由3：コストを最適化できる
監視データを分析すると、無駄なコストを削減できます。
例：使われていないサーバー
グラフを見ると、「このサーバー、夜間は全く使われていない」と分かります。
だったら、夜間は自動で停止させれば、コストが下がりますね。
例：性能過剰なサーバー
「CPU使用率がずっと10%以下」なら、スペックが高すぎます。
安いプランに変更すれば、月々の費用を節約できます。
監視は、節約のヒントも教えてくれるんです。
理由4：将来の計画が立てやすい
長期間のデータを見ると、トレンド（傾向）が分かります。
例：ユーザー数の増加
「毎月10%ずつアクセスが増えている」と分かれば、
「3ヶ月後にはサーバーが足りなくなる」と予測できます。
事前に増強すれば、トラブルを防げますね。
監視データは、未来予測のための資料にもなるんです。
理由5：ビジネスへの影響を最小限に
サービスが止まると、お金を失います。
ECサイトの例
- 売上：1時間あたり100万円
- サーバー停止：3時間
- 損失：300万円
でも、監視があれば：
- 事前に問題を検知
- すぐに対応
- 停止時間：5分
- 損失：約8万円
292万円の差が出るんです。
監視への投資は、十分に元が取れますね。
Google Cloud Monitoringの主な機能
Google Cloud Monitoringには、便利な機能がたくさんあります。
機能1：メトリクスの収集と可視化
メトリクスとは、測定可能な数値データのことです。
収集できるメトリクスの例
- CPU使用率（％）
- メモリ使用量（GB）
- ディスク使用率（％）
- ネットワーク送受信量（Mbps）
- HTTPリクエスト数（回/秒）
- エラー発生数（回）
これらのデータを、自動的に収集してくれます。
そして、グラフで表示してくれるんです。
グラフで見るメリット
- 一目で状況が分かる
- 異常値がすぐ見つかる
- 時系列で変化を追える
数字の羅列より、グラフの方が断然分かりやすいですよね。
機能2：アラート（通知）
設定した条件を満たすと、自動で通知が届きます。
アラートの設定例
- CPU使用率が80%を超えたら通知
- エラー発生率が1%を超えたら通知
- ディスク空き容量が10GB以下になったら通知
通知先
- メール
- SMS（携帯電話のショートメール）
- Slack（チャットツール）
- PagerDuty（専門の通知サービス）
24時間監視していなくても、問題があれば教えてくれるんです。
機能3：ダッシュボード
ダッシュボードは、複数のグラフをまとめて表示する画面です。
車の運転席に例えると分かりやすいですね。
車のダッシュボード
- 速度計
- 燃料計
- 水温計
- タコメーター
Google Cloud Monitoringのダッシュボード
- CPU使用率グラフ
- メモリ使用量グラフ
- エラー発生数グラフ
- リクエスト数グラフ
一画面で、システム全体の状態を把握できます。
機能4：ログ管理（Cloud Loggingとの連携）
Google Cloud Monitoringは、Cloud Logging（ログ管理サービス）と統合されています。
ログとは、システムの行動記録のことです。
ログの例
2025-10-26 10:15:23 INFO ユーザーがログインしました（ID: 12345）
2025-10-26 10:15:25 ERROR データベース接続に失敗しました
2025-10-26 10:15:26 WARNING メモリ使用率が高くなっています（85%）こういった記録を残しておくと、問題の原因を調べる時に役立ちます。
機能5：トレース（Cloud Traceとの連携）
Cloud Traceと連携すると、リクエストの流れを追跡できます。
例：ユーザーがWebページを開く
- ユーザーがリンクをクリック（0秒）
- Webサーバーが処理を開始（0.1秒）
- データベースにクエリを送信（0.2秒）
- データベースが結果を返す（0.5秒）← ここが遅い！
- Webサーバーが画面を生成（0.6秒）
- ユーザーに表示される（0.7秒）
「データベースの処理が遅い」と特定できますね。
これがトレースの力です。
機能6：Uptime Check（死活監視）
定期的にシステムにアクセスして、生きているか確認します。
仕組み
- 5分ごとにWebサイトにアクセス
- 正常に応答があるか確認
- 応答がなければアラート
人間で例えると
定期的に「元気？」と声をかけて、返事がなければ「大丈夫？」と駆けつける感じです。
機能7：SLO（Service Level Objective）管理
SLOとは、「サービスレベル目標」のことです。
例：SLOの設定
- 稼働率：99.9%以上を目指す（月3時間以内の停止）
- 応答速度：95%のリクエストを1秒以内に返す
Google Cloud Monitoringは、SLOの達成状況を追跡してくれます。
目標に対して、今どれくらいできているか一目瞭然です。
メトリクス、ログ、トレースの違い
監視には、3つの柱があります。
それぞれの違いを理解しましょう。
メトリクス（Metrics）
数値データの時系列変化を記録します。
特徴
- 定期的に測定される（例：1分ごと）
- 数値で表現される
- グラフ化しやすい
例
- CPU使用率：10時 → 30%、10時1分 → 35%、10時2分 → 40%
用途
- システムの健全性チェック
- トレンド分析
- 容量計画
人間で例えると
体温計や血圧計のような、定期的な健康チェックです。
ログ（Logs）
イベント（出来事）の記録です。
特徴
- イベント発生時に記録される
- テキスト形式
- 詳細な情報を含む
例
ユーザーAがログインしました
エラー：ファイルが見つかりません
データベースへの接続が切れました用途
- トラブルシューティング（原因調査）
- セキュリティ監査
- デバッグ（バグ修正）
人間で例えると
日記や行動記録のようなものです。
トレース（Trace）
リクエストの流れを追跡します。
特徴
- 1つの処理の全体像を可視化
- 各ステップの所要時間を記録
- ボトルネック（遅い部分）を特定
例
Webページ表示（合計500ms）
├ Webサーバー処理（50ms）
├ データベースクエリ（400ms）← ここが遅い
└ 画面生成（50ms）用途
- パフォーマンス最適化
- 遅い処理の特定
- 複雑なシステムの理解
人間で例えると
宅配便の追跡サービスです。荷物がどこにあるか、各地点での滞在時間が分かります。
3つの関係
この3つは、補完し合う関係です。
トラブル発生時の使い分け
- メトリクス：「いつから遅くなったのか」をグラフで確認
- ログ：「その時間に何が起きたか」を詳細に調査
- トレース：「どの処理が遅いのか」を特定
3つを組み合わせることで、問題を素早く解決できるんです。
アラート設定の基本
アラート機能は、Google Cloud Monitoringの要です。
アラートポリシーとは？
「◯◯の条件を満たしたら通知する」というルールを、アラートポリシーと呼びます。
アラートの作り方（基本の流れ）
ステップ1：監視対象を選ぶ
何を監視するか決めます。
例：Compute Engine（仮想サーバー）のCPU使用率
ステップ2：条件を設定する
どうなったらアラートを出すか決めます。
例：CPU使用率が80%を超えた状態が5分間続いたら
ステップ3：通知先を設定する
誰にどうやって通知するか決めます。
例：メールで dev-team@example.com に送信
ステップ4：ドキュメントを書く
アラートが来た時、何をすべきか書いておきます。
例：「サーバーの台数を増やす」「不要なプロセスを停止する」
これで、アラートポリシーの完成です！
アラートの種類
閾値アラート（Threshold Alert）
数値が一定の値を超えたら通知します。
例
- CPU使用率 > 80%
- エラー発生率 > 1%
- ディスク空き容量 < 10GB
一番よく使われるタイプです。
変化率アラート（Rate of Change Alert）
急激な変化を検知します。
例
- リクエスト数が急に50%減った
- エラー数が10分で2倍になった
緩やかな変化は見逃すけど、急変はキャッチしたい時に便利です。
欠測アラート（Missing Data Alert）
データが来なくなったら通知します。
例
- サーバーからのメトリクスが5分間届いていない
サーバーがダウンした可能性がありますね。
良いアラート設定のコツ
コツ1：アラートを出しすぎない
些細なことで通知が来ると、重要なアラートを見逃します。
オオカミ少年効果と呼ばれる現象です。
悪い例
- CPU使用率が50%を超えたら通知 → 頻繁に来る
良い例
- CPU使用率が80%を超えた状態が5分間続いたら通知
本当に重要なものだけ通知しましょう。
コツ2：対応可能なアラートだけ設定する
通知が来ても、何もできないアラートは無意味です。
悪い例
- 「ユーザー数が増えています」→ だから何？
良い例
- 「サーバー負荷が高いのでスケールアップしてください」→ 対応できる
アクションに繋がるアラートを設定しましょう。
コツ3：段階的な通知
重要度に応じて、通知方法を変えます。
例
- 警告レベル：Slackに通知
- 危険レベル：メールとSMSで通知
- 緊急レベル：電話で呼び出し
深夜に些細なアラートで起こされるのは避けたいですよね。
ダッシュボードの作り方
ダッシュボードは、監視の司令塔です。
デフォルトダッシュボード
Google Cloudの各サービスには、自動生成されるダッシュボードがあります。
設定不要で、すぐに使えます。
例：Compute Engineのダッシュボード
- CPU使用率
- ディスク使用量
- ネットワーク通信量
基本的な情報は、これで十分です。
カスタムダッシュボード
自分で好きなようにダッシュボードを作ることもできます。
作成手順
ステップ1：新しいダッシュボードを作る
Google Cloud Consoleで「Monitoring」→「Dashboards」→「Create Dashboard」
ステップ2：グラフを追加する
「Add Chart」ボタンをクリック。
ステップ3：メトリクスを選ぶ
何を表示するか選びます。
例：CPU使用率、メモリ使用量など
ステップ4：グラフの種類を選ぶ
- 折れ線グラフ：時系列の変化を見る
- 棒グラフ：複数の値を比較する
- ヒートマップ：分布を見る
- 数値表示：現在の値だけ表示
ステップ5：保存する
名前を付けて保存すれば完成！
ダッシュボードのベストプラクティス
1枚のダッシュボードに詰め込みすぎない
情報過多は、逆に分かりにくくなります。
目的別に複数のダッシュボードを作りましょう。
例
- 概要ダッシュボード：全体の健康状態
- パフォーマンスダッシュボード：応答速度など
- エラーダッシュボード：エラー発生状況
重要な情報を上部に配置
一番見たい情報を、画面の上の方に置きます。
人間の目は、自然と上から見るからです。
色を効果的に使う
- 緑：正常
- 黄色：警告
- 赤：危険
色で状況が分かると、直感的ですね。
定期的に見直す
時間が経つと、必要な情報が変わります。
月に1回程度、ダッシュボードを見直しましょう。
他の監視ツールとの比較
Google Cloud Monitoring以外にも、監視ツールはあります。
AWS CloudWatch（Amazon）
AWSの監視サービスです。
共通点
- メトリクス収集
- ログ管理
- アラート機能
違い
- 対象：CloudWatchはAWS専用、Google Cloud MonitoringはGCP専用
- 料金体系：若干異なる
- インターフェース：見た目や操作感が違う
基本的には、使っているクラウドに合わせて選びます。
Azure Monitor（Microsoft）
Azureの監視サービスです。
共通点
- 基本機能はほぼ同じ
違い
- Microsoftのエコシステムとの統合
- Application Insightsという独自機能
Azureを使っているなら、Azure Monitorが自然な選択です。
Datadog（サードパーティ）
クラウドを問わず使える、独立した監視サービスです。
メリット
- 複数のクラウドを一元管理できる
- AWS、GCP、Azure、オンプレミス全部OK
- 美しいダッシュボード
- 豊富な統合機能
デメリット
- 料金が高い
- 設定が複雑
マルチクラウド環境なら、Datadogが便利です。
Prometheus + Grafana（オープンソース）
無料で使える監視ツールです。
メリット
- 完全無料
- カスタマイズ性が高い
- コミュニティが活発
デメリット
- 自分で構築・管理が必要
- 学習コストが高い
- サポートがない
技術力がある企業や、コスト削減したい場合に選ばれます。
どれを選べばいい？
Google Cloudを使っている → Google Cloud Monitoring
統合が完璧で、設定も簡単。
複数のクラウドを使っている → Datadog
一元管理が便利。
コストを抑えたい → Prometheus + Grafana
技術力があれば、無料で実現できる。
環境と予算に応じて選びましょう。
Google Cloud Monitoringの料金
気になる料金について説明します。
基本は無料枠がある
Google Cloud Monitoringには、無料枠があります。
無料で使える範囲
- メトリクスの収集：1ヶ月あたり一定量まで無料
- ログの保存：50GBまで無料
- APIコール：100万回まで無料
小規模なプロジェクトなら、無料枠内で十分なケースも多いです。
有料になる場合
無料枠を超えると、従量課金が始まります。
料金の例（2025年時点の概算）
- メトリクス：月額$0.258/メトリクス（無料枠超過分）
- ログ：$0.50/GB（50GB超過分）
- API：$0.01/1,000コール（100万回超過分）
詳細は、Google Cloudの公式料金ページで確認してください。
時期によって変わる可能性があります。
コストを抑えるコツ
不要なメトリクスは収集しない
全部のメトリクスを集めると、料金が膨らみます。
本当に必要なものだけ選びましょう。
ログの保存期間を短くする
古いログは、別の安いストレージに移すか削除します。
アラートを最適化する
不要なアラートを減らすと、APIコール数も減ります。
定期的にコストを確認
Google Cloud Consoleで、毎月の使用量をチェックしましょう。
よくある質問
Q1：Google Cloud Monitoringは無料で使える？
一部無料です。
無料枠があるので、小規模なら無料で使えます。
大規模になると、従量課金が発生します。
Q2：監視データはどれくらい保存される？
メトリクスは最大6週間、ログは最大30日間です。
それ以上長期保存したい場合は、別途設定が必要です。
Cloud Storageなどに転送すれば、永久保存も可能です。
Q3：リアルタイムで監視できる？
ほぼリアルタイムです。
メトリクスは通常1分ごとに更新されます。
より頻繁な更新も可能ですが、コストがかかります。
Q4：Google Cloud以外のサービスも監視できる？
できます。
オンプレミス（自社サーバー）やAWSのサーバーも監視できます。
エージェント（監視ソフト）をインストールすれば、データを送信できるんです。
Q5：初心者でも使える？
基本的な機能は使いやすいです。
デフォルトのダッシュボードやアラートテンプレートがあるので、初心者でも始められます。
ただし、高度なカスタマイズには知識が必要です。
Q6：アラートが鳴らなかったらどうなる？
見逃す可能性があります。
だからこそ、アラート設定が重要なんです。
また、Uptime Check（死活監視）を設定しておけば、サーバーダウンは必ず検知できます。
Q7：モバイルアプリはある？
あります。
Google Cloud Consoleのモバイルアプリで、外出先からも監視状況を確認できます。
緊急時の対応にも便利ですね。
まとめ
Google Cloud Monitoringは、クラウドシステムを安全に運用するための必須ツールです。
24時間365日、システムを見守り、問題があれば即座に知らせてくれる頼もしい存在なんですね。
この記事のポイント
✓ Google Cloud Monitoringはクラウドの監視サービス
✓ メトリクス、ログ、トレースで多角的に監視できる
✓ アラート機能で問題を早期発見できる
✓ ダッシュボードで視覚的に状況を把握できる
✓ 無料枠があるので小規模なら無料で使える
✓ 問題発生前に検知して未然に防げる
✓ コスト最適化やキャパシティプランニングにも活用できる
✓ 他のGoogle Cloudサービスとシームレスに統合される
Google Cloudでシステムを運用するなら、Google Cloud Monitoringは必ず使うべきです。
最初は基本的なメトリクス監視とアラート設定から始めて、徐々に高度な機能を使いこなしていきましょう。
監視があれば、安心してサービスを提供できます。ユーザーに快適な体験を届けるためにも、ぜひ活用してくださいね！
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