OpenResty XRay:アプリケーションパフォーマンス分析とトラブルシューティングのための非侵襲的動的トレーシングツール

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OpenResty XRay

クラウドアプリケーション向けのヘルススキャナー

OpenResty XRay™ の提供内容
非侵入型で高度な可観測性リアルタイムでのトラブルシューティング深いオンライン監視とパフォーマンス分析
OpenResty XRay application analysis illustration

New release: OpenRestyXRay™ 26.9.1 is now available!See details

“OpenResty XRay のトラブルシューティングとパフォーマンス最適化機能により、生産性が大幅に向上し、本番環境のさまざまな難問や謎を、正確に特定できるようになりました。 ”
— Jun Xiao | 子会社マネージャー
OpenResty XRay pdf
OpenResty XRay pdf
OpenResty XRay pdf
OpenResty XRay faq
OSS や Web アプリケーション向けのトラブルシューティングおよびプロファイリングパフォーマンス最適ツール

リソースを最適化し、複雑な問題を迅速にトラブルシューティングおよび解決するのに役立つ、リアルタイムで軽量かつ非侵襲的な監視ツールです。

OpenResty XRay dashboard with CPU flame graph
OpenResty XRay memory usage analysis charts
  • すぐに使用できる軽量なソリューション
  • OpenResty 製品およびほとんどの OSS との完全な互換性
  • 100%非侵襲的な動的トレーシング技術を利用
  • ハードウェアリソースとコードパフォーマンスの両方を最適化
  • コードレベルまでドリルダウンし、タイムリーなトラブルシューティングを実現
  • 豊富な可視化データで詳細なレポートを作成
  • ターミナル操作で即座に分析・トラブルシューティングができる CLI ツール

OpenResty XRay は、以下の分野でお客様に大きく貢献しています

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OpenResty XRay の強み

チュートリアル

OpenResty XRay の仕組み

フレームグラフのAI分析から検証済みの修正へ:OpenResty XRay と Coding Agent で回すパフォーマンス最適化ループ

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OpenResty XRay バージョン 26.9.1 正式リリース

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P99 レイテンシー:平均値に騙される理由と、最も遅い 1% の診断方法

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フレームグラフ徹底解説:CPU フレームグラフの読み方と、CPU を食い潰すコードの特定

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本番環境のメモリリーク特定:RSS 増加からソースコード行番号までの階層的な原因分析

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Off-CPU 分析の実践:CPU 使用率が低いのにレイテンシが高い 4 つの根本原因と特定方法

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OpenResty XRay バージョン 26.7.15 正式リリース

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OpenResty XRay AI アシスタント:すべての分析データに語らせる

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OpenResty プライベートライブラリ:高性能 Lua & Nginx モジュール

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OpenResty XRay バージョン 26.5.11 正式リリース

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バイナリ脆弱性スキャン:バックポート済みパッチを検知し、誤検知を削減

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OpenResty XRay バージョン 26.2.1 正式リリース

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コード変更・サービス再起動なし:OpenResty XRay による本番環境での動的トレーシング実践法

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OpenResty XRay 入門:コードを変更せずに、システム深層の「鼓動」を聴く

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OpenResty の隠れたメモリリークを無停止で特定する手法(Zero Downtime)

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Nginx リバースプロキシの QPS が 15 分の 1 に低下:upstream keepalive の欠落と -O0 ビルドが原因だった

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OpenResty における LuaJIT RSS メモリリークの修正:再起動なしで OOM Kill を防ぐ

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50万 QPS の OpenResty ゲートウェイで発生した「謎の 244ms 遅延」の原因を特定した話

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プラグインが CPU の 45% を食い潰した際、ソースコードなしで Lua の 93 行目を特定した方法?

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本番環境で Java メモリリークを特定する方法——ヒープダンプも再起動も不要

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多言語対応パフォーマンスアナライザー

OpenResty XRay は、Nginx、Envoy、Kong などの主要な Web サーバーやプロキシを包括的にサポートしています。LuaJIT、Python、PHP、Go、Java、Erlang、Perl、Ruby、Rust など、さまざまなプログラミング言語やランタイムともシームレスに連携します。さらに Redis などのデータベースシステムにも対応しており、真に汎用的な分析ツールです。

Programming languages supported by OpenResty XRay
Operating systems supported by OpenResty XRay

Linux とコンテナのサポート

OpenResty XRay は、Ubuntu、Debian、Fedora、Red Hat Enterprise Linux (RHEL)、CentOS、openSUSE、AlmaLinux、Amazon Linux、Alibaba Cloud Linux、Rocky Linux、Tencent Linux、Kylin などの主要な Linux ディストリビューションを包括的にサポートし、Docker と Kubernetes によるコンテナデプロイにも完全に対応しています。

活用シーン

パフォーマンスのボトルネックを解消する

OpenResty XRay は、CPU 時間、待機時間、I/O 時間、ディスクスループット、メモリ、ネットワーク帯域などのリソースが、アプリケーションのすべてのコード、データ参照、ソフトウェア層にどのように分散しているかを表示します。

OpenResty XRay performance metrics dashboard
OpenResty XRay custom analyzer editor
活用シーン

専門家チームによるオンラインサポート

OpenResty XRay は、既存の追跡および分析機能にとどまらず、専門家チームによる詳細な分析を通じて、オンライン問題の根本原因を的確に特定します。さらに、お客様のニーズに合わせたカスタム分析器の開発にも対応します。

活用シーン

本番環境での再現困難な問題を特定する

OpenResty XRay は、極めて少ないリソース消費と非侵入的な手法、例外インジケータをトリガーとしたサンプリングにより、本番環境でも再現が困難な問題を捕捉できます。

OpenResty XRay CPU flame graph analysis
OpenResty XRay analysis report
活用シーン

独自ライブラリでパフォーマンスを引き上げる

OpenResty XRay は、複雑なパフォーマンスボトルネックや課題を解決するための独自ライブラリを提供します。お客様の具体的なニーズに合わせて、専用コードとライブラリをカスタマイズすることも可能です。

活用シーン

オンラインアプリケーションのパフォーマンスメトリクスを収集する

ユーザーは、OpenResty XRay で収集されたメトリクスデータを閲覧したり、他のデータ分析プラットフォームにエクスポートして視覚化することができます。

OpenResty XRay monitoring dashboard
OpenResty XRay agent installation page
活用シーン

旧バージョン OS もサポート

OpenResty XRay は、CentOS 6、Ubuntu 14.04 Trusty、Debian 8 Jessie などの旧バージョン OS をサポートしており、アプリケーションの移行は不要です。

活用シーン

ソースコード不要で問題を迅速に把握

OpenResty XRay は、動的追跡技術を採用し、実行中のアプリケーションを直接分析します。高度な機械学習アルゴリズムにより、デバッグシンボルやシンボルテーブルのない Stripped バイナリ実行ファイルであっても自動的に解析し、問題の所在を迅速に把握することができます。

OpenResty XRay performance suggestions report
xray mobile screenshot
モバイルアプリ

OpenResty XRay のモバイルアプリをダウンロードする

iOS と Android 用の OpenResty XRay アプリを使って、どこからでも、いつでもアプリケーションを監視できます。

“OpenResty XRay は、インストールが簡単かつ迅速で、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなく、簡単に操作できます。また、パフォーマンス最適化のための強力なモニタリング機能を備えているため、当社にとって強力な武器です。 ”
Jinyong Hu | CTO | Yundun
“OpenResty XRay のおかげで、パフォーマンスの問題を分析・特定が大幅に容易になりました。正規表現マッチングや Lua テーブルの初期化サイズなど、多くの既存問題を修正し、パフォーマンスを大幅に向上させることができました。 ”
Leo | ソフトウェアエンジニア | XiaoBu
料金

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