Flaskパフォーマンス監視を完全解説！APMで可観測性を高める手法まとめ

Flaskのパフォーマンス監視を行う手法まとめ（APM活用）

先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「Flaskで作ったアプリの動きが、たまに遅くなるんです。どこが原因か調べる方法はありますか？」

先生

「そんな時は『APM』というツールを使ってみましょう。アプリの健康診断をして、どの処理に時間がかかっているか教えてくれる心強い味方ですよ。」

生徒

「健康診断ですか！難しそうですが、初心者でも使いこなせますか？」

先生

「大丈夫です。基本的な考え方から、実際にツールを動かす流れまで、一歩ずつ分かりやすく説明しますね！」

1. APM（アプリケーション・パフォーマンス管理）とは？

ウェブアプリを運営していると、画面の表示に時間がかかったり、エラーが出て止まってしまったりすることがあります。APMとは「Application Performance Monitoring」の略で、日本語では「アプリケーション性能管理」と訳されます。

簡単に例えると、APMは病院の「心電図」や「血液検査」のようなものです。プログラムのどこが遅いのか、どのタイミングで失敗したのかを、人間がコードを一行ずつ読まなくても勝手に計測してくれます。このAPMを活用することで、アプリの「可観測性（オブザーバビリティ）」が飛躍的に高まります。可観測性とは、外から見て「今、中で何が起きているか」が手に取るようにわかる状態のことです。パソコンの操作に慣れていない方でも、まずは「アプリ専用の見守りカメラ」を導入するイメージで考えてみましょう。

2. パフォーマンス監視が必要な理由

なぜ、わざわざ手間をかけて監視を行うのでしょうか。それは、アプリが遅いと利用者がすぐに離れていってしまうからです。あなたがウェブサイトを見ていて、画面がなかなか変わらなかったらイライラしますよね。それを防ぐために、あらかじめ「どこが詰まっているか」を発見する必要があります。

また、大きなプログラムになると、原因が自分のコードにあるのか、それとも繋いでいるデータベースにあるのかを判断するのが難しくなります。APMを使うと、処理の一つ一つに「ストップウォッチ」を当てて時間を計ってくれるので、迷わず問題箇所を特定できるようになります。これが、スムーズな運営には欠かせない大切なステップなのです。

3. FlaskでAPMを使うための準備

Flaskは非常に自由度が高いので、いろいろなAPMツールと連携できます。代表的なものには「Elastic APM」や「Datadog」、「Sentry」などがあります。これらを使うためには、まずPythonのプログラムに専用の「部品（ライブラリ）」を追加する必要があります。

例えば、世界中でよく使われているElastic APMを導入する場合、以下の命令をパソコンのコマンド入力画面（ターミナル）で実行します。これにより、FlaskがAPMツールとおしゃべりできるようになります。


pip install elastic-apm[flask]

インストールが終わったら、準備完了です。次に、自分のプログラムにこの部品を組み込んでいきましょう。

4. FlaskとElastic APMを連携させる基本コード

それでは、実際にFlaskアプリにAPMを組み込むコードを書いてみましょう。驚くほど簡単に、アプリ全体の監視が始まります。


from flask import Flask
from elasticapm.contrib.flask import ElasticAPM

app = Flask(__name__)

# APMの設定を行います
# 本来は専用のサーバーURLなどが必要ですが、ここでは基本形を紹介します
app.config['ELASTIC_APM'] = {
    'SERVICE_NAME': 'my-flask-app',
    'SERVER_URL': 'http://localhost:8200',
}

# APMをアプリに登録！これで見守り開始です
apm = ElasticAPM(app)

@app.route('/')
def index():
    return "APMがあなたのアプリを見守っています！"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

このコードを書くだけで、サイトに誰かがアクセスした時の「反応速度」や「エラーの回数」が、自動でグラフ化されるようになります。プログラミング未経験の方でも、数行の追加で本格的な監視ができるのはFlaskの素晴らしいところです。

5. トランザクションとスパンを理解しよう

APMの画面を見ると「トランザクション」や「スパン」という難しい言葉が出てきます。ここもしっかり解説しますね。

トランザクションとは、一回のリクエスト（サイトを開く、ボタンを押すなど）の一連の流れ全体を指します。一方、スパンはその中の細かい「作業単位」のことです。例えば、「カレーを作る」という全体がトランザクションなら、「野菜を切る」「お肉を炒める」という一つ一つの作業がスパンです。どの作業に一番時間がかかっているかを見抜くことで、料理（プログラム）全体の完成スピードを上げることができるのです。

6. エラー情報を自動でキャッチして記録する

パフォーマンスだけでなく、プログラムのミス（バグ）を見つけるのも監視の重要な役割です。APMは、アプリがエラーで真っ白になってしまったとき、その瞬間の「証拠」を詳しく記録してくれます。


from flask import Flask
from elasticapm.contrib.flask import ElasticAPM

app = Flask(__name__)
apm = ElasticAPM(app)

@app.route('/error-test')
def cause_error():
    # 0で割り算をするという、わざとエラーになる処理です
    result = 1 / 0
    return "計算完了！"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

このページにアクセスすると画面にはエラーが出ますが、APMの管理画面には「〇行目で、ゼロ除算エラーが起きました」という報告が、パソコンを触ったことがない人でも読めるような形で届きます。これがあれば、どこを直せばいいかすぐにわかりますね。

7. 分散トレーシングで繋がりの可視化

現代のアプリは、一つのプログラムだけで動いているわけではありません。別のサービスからデータを取ってきたり、外部のAIと連携したりすることも多いです。これを「分散システム」と呼びます。

分散トレーシングという機能を使うと、自分のFlaskアプリを飛び出して、外部のサービスでどれくらい時間がかかったのかまで一本の線で繋いで表示してくれます。まるで荷物の「追跡サービス」のように、今データがどこを旅していて、どこで足止めを食らっているのかが丸わかりになります。これが実現できると、監視のレベルはプロ級です。

8. 監視を楽にするための「通知」設定

24時間ずっと監視画面を眺めているわけにはいきませんよね。そこで活用したいのが「アラート（通知）」機能です。「アプリの反応が1秒を超えたらメールを送る」「エラーが10回連続で起きたらチャットで知らせる」といった設定が可能です。APMを導入すれば、トラブルが起きた時にだけ対応すれば良くなるので、精神的にもとても楽になります。これも大切なパフォーマンス監視の手法の一つです。

9. ダッシュボードで全体の健康状態を把握する

最後に、集めた情報を一つの大きな画面（ダッシュボード）にまとめましょう。折れ線グラフでアクセス数の推移を見たり、円グラフでエラーの種類を分けたりして、視覚的にアプリの「元気度」をチェックします。


import time
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

# この関数は少し時間がかかる処理をシミュレートしています
@app.route('/heavy')
def heavy_task():
    # 2秒間お昼寝（待機）します
    time.sleep(2)
    return "重い処理が終わりました。"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

このような「重い処理」も、ダッシュボードで見れば一目瞭然です。グラフがピョコっと飛び出しているのを見つけたら、そこを改善するチャンスです。初心者の方も、まずは自分の作ったFlaskアプリがどんなグラフを描くのか、楽しむ気持ちでAPMを使ってみてください！

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