The SRE Guide to Kubernetes Observability: Red vs. Use Methods
This guide explains two key SRE monitoring methods—RED (Rate, Errors, Duration) and USE (Utilization, Saturation, Errors)—and how they apply to Kubernetes observability. It covers when to use each approach, how they complement each other for different layers of the stack, and practical tips for implementing both in cloud-native environments.
背景メモ
Kubernetes（コンテナ化されたアプリケーションを自動デプロイ・管理するためのオープンソース・プラットフォーム）の運用現場では、システムの状態把握＝「オブザーバビリティ（可観測性）」が重要。この記事が扱うのは、そのための二つの有名なフレームワーク。
- **RED（Rate・Errors・Duration）**：GoogleのSRE（サイト信頼性エンジニア）Tom Wilkieが提唱。マイクロサービス（細かく分割されたサービスの連携）の「ユーザー目線」の健全性を測る。Rate＝リクエスト数、Errors＝エラー数、Duration＝応答時間。
- **USE（Utilization・Saturation・Errors）**：オラクルのエンジニアBrendan Greggが提唱。インフラ（CPU・メモリ・ディスクなど）の「リソース目線」の健全性を測る。Utilization＝使用率、Saturation＝過負荷状態、Errors＝エラー。
Kubernetes環境はコンテナ・Pod・ノードなど多層構造で複雑なため、REDとUSEをどう使い分けるか、そもそも両者をどう測定可能にするかがSREチームの実践的課題になっている。本記事はLinkerd（著名なサービスメッシュ＝Kubernetes上のトラフィックを可視化・制御する軽量プロキシ層）の開発元Buoyantが執筆しており、Kubernetesオブザーバビリティのベストプラクティスをサービスメッシュ視点で解説している。