Edge画像配信オブザーバビリティ 2025 — Web制作会社のSLO設計と運用手順

Web 制作会社がエンタープライズ案件を引き受ける際、「画像配信の SLO (Service Level Objective) をどこまで可視化しているか」が新しい競争軸になっています。クライアントは Core Web Vitals の改善だけでなく、リージョンごとのエッジノードで画像が意図通り表示されるか、ICC プロファイルやメタデータが破損していないかまで要求するようになりました。本稿では、Edge 配信を前提にしたオブザーバビリティ設計を段階的に解説します。

Core Web Vitals 実践モニタリング 2025 — エンタープライズ案件のSREチェックリスト の続編として、画像配信特化の SLO 設計を掘り下げます。

TL;DR

• SLOは3軸で定義: (1) LCP/INP を支える画像ロード時間、(2) メタデータ保全率、(3) 色管理の再現性。
• サンプル採取は Edge で: CDN ログと RUM (Real User Monitoring) を組み合わせ、国別 & デバイス別に分解する。
• バジェットを自動チューニング: dynamic-ogp の API を利用して、配信帯域とビットレートのバランスを自動調整する。
• 色ずれは早期検知: color-pipeline-guardian と連携し、ICC プロファイル欠損をアラート化する。
• 透明性レポートを公開: 週次で SLO の達成率をレポートし、クライアントと共有。トラストスコア向上につながる。

画像 SLO 設計のベースライン

Edge デプロイ構成のリファレンス

以下は、Next.js 14 + Edge Runtime + GraphQL API を組み合わせた構成例です。

graph LR
  A[Next.js App Router] -- Request --> B[Edge Function]
  B -- Locale Lookup --> C[KV Storage]
  B -- Signed URL --> D[S3 Origin]
  B -- Observability Span --> E[OpenTelemetry Collector]
  E --> F[BigQuery]
  E --> G[Grafana]

Edge 関数で計測した span は OpenTelemetry Collector を介して BigQuery にストリーミングします。サンプリング率は 20% 程度を目安にし、ピーク時のコストを抑えます。

OpenTelemetry 計測のコード例

import { trace } from "@opentelemetry/api"
import { NextRequest, NextResponse } from "next/server"

const tracer = trace.getTracer("edge-image")

export async function middleware(req: NextRequest) {
  return tracer.startActiveSpan("edge.image", async (span) => {
    span.setAttributes({
      "region": req.geo?.region ?? "unknown",
      "device": req.headers.get("sec-ch-ua-platform") ?? "other",
      "locale": req.cookies.get("NEXT_LOCALE")?.value ?? "en"
    })

    const response = await fetchWithCache(req)

    span.setAttributes({
      "cache.hit": response.headers.get("x-cache") === "HIT",
      "image.bytes": Number(response.headers.get("content-length"))
    })

    span.end()
    return response
  })
}

これにより、リージョンやデバイス単位でキャッシュヒット率、レスポンスサイズを可視化できます。

SLO ダッシュボードの構築フロー

1. 指標定義: 上記 4 指標を KPI として Looker Studio or Grafana に定義。
2. データソース連携: BigQuery (Edge span), Cloud Storage (metadata レポート), GraphQL API (ビルド時データ) を接続。
3. 可視化: p75/p95 のヒストグラム、地域別の色再現スコアを表示。
4. アラート: SLO 違反 (目標値の 90% 超過) で Slack / PagerDuty に通知。
5. レポート公開: 週次 PDF をクライアントに共有。透明性指標としてトラストスコアを算出。

メタデータ監査と統合するパイプライン

metadataAuditDashboard の CLI で出力した JSON を Grafana Loki に送信し、アラート条件に活用します。

npx uit-metadata-audit \
  --input public/hero/ja/hero.avif \
  --output reports/hero-ja.json \
  --format loki | \
  curl -X POST $LOKI_ENDPOINT -H "Content-Type: application/json" -d @-

これにより、「権利情報の欠損が 30 分以内に解消されなかった」などの条件で警告を出せます。

色管理のオブザーバビリティ

color-pipeline-guardian で生成した JSON を自動分析し、ΔE や ICC 有無を SLO に取り込みます。

{
  "id": "hero-ja",
  "iccCoverage": 0.92,
  "issues": [
    {
      "type": "gamutLoss",
      "from": "Display P3",
      "to": "sRGB",
      "severity": "medium",
      "recommendation": "ソフトプルーフで再評価"
    }
  ]
}

ΔE が 3.0 を超える場合は、ローカルのデザインチームに再調整を依頼しましょう。

RUM + Synthetic のハイブリッド計測

Synthetic 計測では、Playwright + Lighthouse CI を利用し、image-trust-score-simulator のスコアが 80 未満の場合にテストを失敗させるルールを組み込むことができます。

SLA とインシデントレスポンス

1. 通知: SLO 違反検知時に Slack / PagerDuty に通知。
2. 一次対応: Edge キャッシュのクリア、バックエンドのリトライ、画像差し替え。
3. ポストモーテム: Root Cause を Ops Deck に記録し、再発防止策を 48 時間以内に策定。
4. クライアント報告: SLO 違反の影響範囲、解決時間、再発防止策をレポートとして共有。

ケーススタディ: EC サイトのキャンペーン運用

• 背景: 20 ヶ国展開の EC サイトで、キャンペーン期間中の画像配信品質を担保したい。
• 施策:
  • dynamic-ogp を活用し、帯域に応じて JPEG/AVIF のビットレートを自動調整。
  • Edge span を BigQuery に蓄積し、国別のキャッシュヒット率をトラッキング。
  • image-trust-score-simulator で権利とプロヴェナンスのスコアを公開。
• 成果: キャンペーン期間中の LCP 達成率が 88% → 97% に改善。SLO レポートが透明性施策として評価され、翌年の契約継続率が 120% に。

まとめ

• Edge 配信の SLO は、パフォーマンス・メタデータ・色再現の 3 軸で定義し、RUM と Synthetic を組み合わせて計測する。
• OpenTelemetry で Edge 関数を計測し、Grafana/Looker Studio で可視化。アラートとレポートを自動化してクライアントと共有する。
• metadataAuditDashboard, color-pipeline-guardian, image-trust-score-simulator といったツールを統合し、透明性のあるオブザーバビリティを構築する。

Web 制作会社が Edge 時代に求められるのは、「美しい画像を作る」だけでなく、「その品質を証明し続ける」ことです。SLO を武器にクライアントの信頼を獲得し、2025 年の制作ビジネスを加速させましょう。