リクエスト/レスポンスの外側へ —— 長時間ワーカーの Observability 設計

従来から、バッチ処理やワーカーなど長時間動き続けるワークロードは存在していました。近年では、目標に向けてタスクを継続するコーディングエージェントのように、数十分から数時間、場合によっては数日間動き続けるワークロードも出てきています。

こうした処理を短時間のリクエストと同じ粒度で計測し、完了後の分析を中心に観測すると、実行中の状態や処理のつながりを捉えづらくなります。さらにAI Agentでは、LLMによる非決定的な実行経路や再試行、待機なども加わり、観測はより複雑になります。

本セッションでは、長時間動作するワークロードを観測するための複数のアプローチを、メリット・デメリットとともに整理します。Trace の分割と Span Links による関連付け、ログによる状態・進捗の記録などの手法を紹介します。あわせて、Ai Workforce で実際に採用している観測手法も共有します。

参加者には長時間ワークロードのObservabilityを設計する際のヒントを持ち帰っていただくことを目指します。