Amazon CloudWatch のお客様

EA Sports は AWS と提携して Amazon CloudWatch Internet Monitor のベータテストを実施し、EA Sports のいくつかの主要な優先事項に対処するのに役立てました。これらの優先事項の 1 つは、インターネット接続の問題によって引き起こされるユーザードロップを正確かつ確実に特定することで、インターネットの問題を検出する平均時間を短縮することでした。また、アプリケーションのパフォーマンス問題がインターネットの変動によるものか、AWS ネットワークによるものかを検出し、ゲームスタックへの影響を理解することも求めていました。最後に、ユーザーがどこでどのように接続しているかを理解するために、EA ゲームにグローバルに流入する特定のトラフィックパスを分析することが重要でした。ユーザーへの影響の異常検出は、通常、多くの時間を要し、問題の診断も頻繁に行われています。

Samsung Cloudは、すべてのGalaxyデバイスでスムーズなバックアップ、同期、復元、アップグレードを実現します。AWS X-Ray は、Samsung クラウドの新機能を開発するための非常に便利なツールです。特に、複数のサーバー間の通信を必要とするユースケースを開発する場合、X-Rayは特定のサーバーで発生するボトルネックや問題を特定するのに非常に役立ちます。X-RayはEnvoy proxyやAmazon DynamoDBなどの外部コンポーネントと簡単なコードでリンクでき、X-Rayコンソールに表示されるサブセグメントはデータベースクエリのチューニングに非常に役立っています。エラー内容や HTTP ステータスコードなどの追加情報をX-Rayのセグメントに追加できます。この情報は、1つのトレース ID だけでコンソール上で簡単に見つけることができます。これにより、開発者は問題を迅速に解決し、サービスの安定性を高めることができます。

Amazon CloudWatch Metrics は、すべての AWS サービスにすぐに使用できる豊富で包括的なメトリクスのセットを提供します。ただし、SonarCloud SRE チームにとって最も重要なのは、機能の観点からサービスのパフォーマンスを測定およびモニタリングすることです。これは、SonarCloud のユーザーが認識していることだからです。これを実現するために、当社のアプリケーションサービスは CloudWatch Embedded Metric Format を使用して機能メトリクスを生成します。これにより、基本的に JSON ログエントリが CloudWatch カスタムメトリクスのデータポイントにリアルタイムで変換されます。これは実装が非常に簡単で、インフラストラクチャとの相性も抜群です。必要なのはログだけです。 これにより、アプリケーションサービスがどのように機能し、このデータを使用して問題を改善し、対応するかについての全体像がわかりました。

Amazon CloudWatch は、その多彩な機能、特にメトリクス、ログ、トレースのログ記録とモニタリングにおいて、Solaris の運用で重要な役割を果たしています。CloudWatch のクロスアカウントオブザーバビリティにより、すべての AWS アカウントで実行されているマイクロサービスアーキテクチャとアプリケーションに関する貴重なインサイトを得ることができます。CloudWatch Logs を利用すると、効率的なデバッグと詳細な根本原因分析が可能になり、システムが円滑に機能するようになります。また、CloudWatch Metrics により、リソース消費に関連する継続的な問題をモニタリングし、高いエラー率や異常値に基づいてアラームをトリガーするための入力として機能します。CloudWatch Alarms は、Slack や PagerDuty などのさまざまなチャネルを通じて迅速にアラートを送信し、重大な状況にタイムリーに対応できるようにする上でも極めて重要な役割を果たします。さらに、CloudWatch の包括的な機能により、システムをプロアクティブに管理し、問題を検出して、リソースを効果的に最適化できます。

お客様は当社の最も重要な財産です。Amazon CloudWatch は、開発者やサイトリライアビリティエンジニアに、システムや製品のリアルタイムな可観測性を提供することで、お客様への影響を軽減します。私たちは、多くの事業部門と協力し、アプリケーションとインフラストラクチャをリアルタイムに統合、監視し、トラブルシューティングするための Amazon CloudWatch の機能をテストしました。これにより、メトリクス、ログ、トレースなどのデータの可観測性と相関性が飛躍的に向上しました。コンテキストのないデータは意味がありません。CloudWatch は、データをコンテキスト的に相関させて、有意義で、影響をもたらすことができるものにするのをサポートしています。

JPMC では何千ものコンテナが使用されており、オブザーバビリティが強化された Amazon CloudWatch Container Insights によって提供されるようになった詳細なメトリクスは、お客様に信頼できるサービスを提供し続けるうえで、迅速にトラブルシューティングするための強力なツールとして歓迎されています

Amazon CloudWatch のクロスアカウントオブザーバビリティにより、当社のすべてのマイクロサービスのイベントを 1 か所でリアルタイムにモニタリングおよび分析することができます。これは AWS Organizations と統合されているため、組織単位を使用して簡単に設定および管理できます。各マイクロサービスに AWS アカウントを持つことで、より速く、より安全に開発することができます。クロスアカウントメトリクスを使用し、重要なアラームを 1 か所で設定できることは、当社のオブザーバビリティを次のレベルに引き上げてくれるとともに、サービスレベルアグリーメントと継続的改善の保証に役立ちます。

Thomson Reuters は、顧客重視の姿勢から、アラート、モニタリング、ディザスタリカバリなど、さまざまな取り組みの集約を開始しました。Amazon CloudWatch は、集中型ロギング、カスタマイズされたダッシュボード、ヘルスチェックによる自動フェイルオーバー、Thomson Reuters の 25,000 人の全従業員のための重要なディレクトリサービスの最小特権モデルによって、これらすべてを最適にまとめました。AWS Secrets Manager と AWS Key Management Service を使用してライセンスとデータベースキーの暗号化によりセキュリティ体制を改善し、Route 53 は Amazon Elastic Kubernetes Service のセルフヒーリングとオートスケーリング機能でディザスタリカバリを提供しました。その結果、CloudWatch と関連サービスによって、セキュリティコンプライアンスと義務付けられた技術ガバナンスを満たすという目標をすべて達成することができました。

Amazon CloudWatch Internet Monitor のエッジオブザーバビリティは、特に誤検出を最小化するためにカスタマイズされており、役立っています。AWS との提携により、カスタマイズされたソリューションを進化させ、AWS 上のエッジインフラストラクチャに一貫したインターネットモニタリングを提供することができます。

Amazon CloudWatch ですぐに使用できるモニターを活用することで、CloudWatch Metrics でインフラストラクチャの使用状況をモニタリングし、単純なワークロードでコンピューティングについては約 12% の削減の機会、より複雑なワークロードではさらに大きな削減の機会を特定できました。

Tech Mahindra は、Amazon CloudWatch Internet Monitor の正式リリースを心待ちにしています。当社では、重要なお客様向けアプリケーションに追加し、インテリジェントな根本原因分析 (RCA) を可能にするために、Amazon CloudWatch Internet Monitor を利用する予定です。私たちのオペレーターとサービスエンジニアは、ベータ版で Internet Monitor が CloudWatch Logs に公開した測定結果を使用して、強化されたトラブルシューティングを既に行うことができます。カスタムメトリクスを導き出し、アラームを設定して私たちの顧客の特殊なユースケースをサポートできます。Internet Monitor は、グローバルな AWS インフラストラクチャの状態をモニタリングおよび分析し、発生し得るローカルなネットワークレイテンシーの問題と関連付けることで、ネットワークやインフラストラクチャの不具合による障害を未然に防ぐのに役立ちます。

Amazon CloudWatch Evidently は、新機能をロールアウトする前に意図しない結果を特定し、それによって本番環境のリスクを軽減するのに役立っています。Evidently を使用すると、新機能で見つかった脆弱性を管理し、主要な指標をモニタリングして、より幅広い顧客ベースに展開できます。Evidently が当社にもたらす重要な利点は、異なるバージョン間でトラフィックを分割し、新機能に関するユーザーフィードバックを取得できるということです。

Amazon CloudWatch のクロスアカウントオブザーバビリティを使用することで、Tech Mahindra は、F500 のお客様が単一のダッシュボード表示と、すべてのアカウントの主要メトリクスについての統合アラームを使用して、一元的なモニタリングを実現するのをサポートできます。クロスアカウントオブザーバビリティにより、F500 の企業が複数のアカウントを管理し、アカウント間で一貫した設計でモニタリング機能を構築する際に直面する課題を軽減することができます。さらに、クロスアカウントオブザーバビリティにより、複数の開発環境と QA 環境を 1 つのモニタリングアカウントで容易に管理でき、一貫した方法で使用状況をモニタリングし、コンプライアンスを実施することが可能になります。当社は、クロスアカウントオブザーバビリティを使用することで、カスタマイズされながらも、統一された RCA メカニズム、標準化された企業規模のコスト分析ソリューション、アプリケーショントランザクションのモニタリングと分析をお客様に提供する機会が得られると強く信じています。

マネージドサービスの運用やコンサルティングのエンゲージメントをサポートするため、AWS のすべてのシステムのモニタリングとログ記録のために Amazon CloudWatch を利用しています。クロスアカウントオブザーバビリティ機能により、追加のツールや最小限の設定なしで、単一ビューですべてのプロジェクトを一目で確認できます。

クロスアカウントログ記録は、お客様が求めていた機能です。Amazon CloudWatch のクロスアカウントオブザーバビリティにより、最小限の労力ですぐに統合することができます。一元化されたダッシュボードは、サポートチームがより広い範囲に影響を及ぼしている問題を迅速に特定し、修正するのに役立っています。CloudWatch のクロスアカウントオブザーバビリティにより、一元的なログ記録のためのサードパーティーツールの統合は必要ありません。

Rego SaaS の目的は、クライアントにホワイトグローブのサービスとサポートを提供することです。当社は、クライアントに影響が生じる前に、問題を特定して解決するよう努めています。CloudWatch Synthetics を使用すると、本番環境の 5 つの主要なメトリクスをモニタリングできます。この 1 年間、CloudWatch Synthetics と、Amazon CloudWatch Alarms、Amazon SES、および AWS Lambda 関数に基づくシンプルなシステムにより、お客様のアプリケーションとインフラストラクチャの問題に積極的に対応することができました。CloudWatch Synthetics を使用すると、DevOps とサポートチームは、お客様が問題を通知する前でも、問題の分析と解決を開始できます。CloudWatch Synthetics は、お客様のために SLA/SLO を超え、最終的には当社が成功を収めるための重要なコンポーネントです。

当社は、製品の重要なコアウェブメトリクスを収集するために、迅速に立ち上げて実行できる、簡単でシームレスな統合を求めていました。当社は Amazon CloudWatch RUM を使用して、ウェブサイトのパフォーマンス、特にページのロード時間、JavaScript エラー、その他の主要なウェブの重要なメトリクスをモニタリングしています。RUM を使用することで、チームはウェブサイトの実際のパフォーマンスメトリクスを収集および測定するのに役立つと同時に、そのデータを収集および分析するための統一された方法がもたらされました。RUM は、当社の製品や CloudWatch の他の部分とシームレスに統合される方法において他とは一線を画していました。これにより、当社は、接続が失われることや、データ不足を余計に心配することなく、収集したデータをさらに処理するために利用できました。

CloudWatch RUM による AWS のイノベーションは、Cognizant がサードパーティーのソリューションを必要とすることなく、クライアントが必要とする詳細な可視性とコントロールを提供することで、オペレーションのオートメーションフレームワークを次のレベルに進めることを可能にしました。CloudWatch RUM のオンボーディングは簡単でシームレスであり、現在利用しているネイティブサービスと統合されていました。さまざまなブラウザからのアプリケーション応答のロード時間による分類、カスタム日付のページロードガントチャート、時間ごとのアプリケーションのロード結果、pdf を使用してレポートを生成する機能など、優れた可視性を実現するための機能を見出しました。

アプリケーションのマイクロサービスアーキテクチャのオブザーバビリティとモニタリングに多額の投資を行ってきましたが、製品がお客様にとって安定していて信頼できるようにするための外部モニタリングが欠けていました。Amazon CloudWatch Synthetics を使用して、実際のユーザーをシミュレートして稼働時間の可用性をモニタリングし、可観測性スタックのギャップを埋めることができるようになりました。当社は、製品のユーザージャーニーを反映する Canary を作成しており、お客様の前で問題が発生していることのアラートを受け取っています。CloudWatch Synthetics を使用すると、トリアージとデバッグが可能になるため、サービスレベルアグリーメント (SLA) を取得し、解決までの平均時間 (MTTR) を短縮できます。CloudWatch Synthetics は、セットアップが非常に簡単です。Synthetics Recorder を利用すると、エンジニア以外のチームメンバーも Canary を生成して、EBSCO 内のサービスの関連性と価値を大幅に高めることができます。

Mapbox では、社内のすべてのモニタリング、ログ記録、メトリクス、アラートといった処理を 1 つのツールの下に統合する手段を求めていました。CloudWatch のおかげで、サードパーティーシステムの設定、構成、学習といった業務負担が軽減されています。社内の各チームでは、複数の重要なワークロードに関するエラー率やステータスコードのモニタリングに、CloudWatch を幅広く活用しています。また、CloudWatch を使って Auto Scaling アクションを自動化することで、Amazon ECS クラスターを実行する Amazon EC2 インスタンスタイプのコスト最適化が可能となりました。CloudWatch Events は、使用状況や料金情報を各チームに提供することを可能にしてくれました。これにより、各チームでは、アカウントセキュリティの監査、コンプライアンスとセキュリティに関するユースケースでの AWS Lambda アクションのトリガー、クラウドを使用する社内リソースのスケジューリングが可能となっています。CloudWatch は新しいレベルの自動化を実現するサービスであり、社員一人一人の生産性を高めてくれています。

当社の現在のログ分析ソリューションは、設定やメンテナンスのオーバーヘッドが必要であり、保持要件も異なるため、莫大なコストがかかります。これにより、エンジニアリングチームは、開発環境とテスト環境の両方のログにアクセスしたり、クエリしたりできなくなっています。CloudWatch Logs Insights を使うことで、CloudWatch Logs 内のログにクエリすることが可能となり、業務の複雑さも軽減されています。クエリごとのデータ量に応じて支払う料金システムにより、自社ペースでの柔軟なスケールが可能であることに加え、社内エンジニアは、現行のソリューションで業務を行うための設定、統合、データの取り込みを待つことなくログを使用し、クエリできるようになりました。メトリクスやログを確認できるため、迅速なトラブルシューティングが可能になるというメリットもあります。Logs Insights では、単一の AWS コンソールからアプリケーションをモニタリングし、ログ調査を実行できるため、当社のエンジニアにとって効果的で低コストのソリューションとなっています。

CloudWatch を利用することで、Amazon EC2、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon API Gateway などの AWS のサービスからメトリクスを、AWS Lambda 関数からログを収集できます。自社でスタックを管理したりサードパーティーの SaaS ベンダーに頼ったりすることなく、ネイティブな統合が実現できることに感謝しています。そのおかげで、アラート、Auto Scaling、容量計画を非常に迅速に開始することができました。主要なユースケースの迅速で簡単な処理を実現してくれた CloudWatch は、本当にすばらしいソリューションです。

CloudPassage が毎日数十ギガバイトのログのインデックス付きサーチを実行できるのは、Amazon CloudWatch があってこそです。CloudWatch Logs を使用することで、同社はログの管理と分析を一元化しています。ログが Amazon ECS、AWS Fargate、AWS CodeBuild、またはカスタムソースのいずれに由来するものでも問題はありません。「CloudPassage では、マイクロサービスベースのアーキテクチャを使用しています。Amazon CloudWatch はインフラストラクチャのセットアップやメンテナンスを必要としない、即座に使用できるソリューションでした。また、スケールする際に問題が生じることもなく、数々のツールを統合し管理するという業務負担を取り除いてくれています。当社にとって最重要なメリットは MTTR (平均修復時間) の短縮です。社内の DevOps チームは、CloudPassage のコンテナインフラストラクチャ全体の中から、問題点を迅速に発見することができています。潜在的バグの迅速な発見と修正、そして機能開発のスピードアップが実現することで、プラットフォームは安定したものとなり、それを利用する当社のお客様も CloudWatch の恩恵を受けているといえるでしょう。既存の機能に潜むバグを見つけて修正する時間を短縮できるということは、デベロッパーがより多くの時間を新しい機能の構築に費やすことができることを意味します。

Amazon CloudWatch を利用することで、Canva マイクロサービスのバックエンドアーキテクチャをログフレームワークとシームレスに統合できました。CloudWatch を選択したのは、さまざまな AWS サービスからさまざまなタイプのログストリームを集約することでプロセスを簡素化し、一般的にログ管理に関連する間接費と複雑さを軽減できたからです。また、CloudWatch は、ログストリームを介して特定のログをエクスポートする機能もサポートしています。これにより、当社は外部の自動化されたログ分析パイプラインを設定でき、明らかな優位性を確立できました。

インフラストラクチャを制御するために AWS のサービスを採用しました。Amazon CloudWatch は、問題の詳細をリアルタイムで可視化するので、この問題に真正面から取り組むことができます。CloudWatch ではパターンを分析し、データを綿密にモニタリングすることにより、業務時間内に潜在的な問題を検出して回避することができます。アラートやスケーリングなど、自動化されたイベント駆動型アクションにより、検出時間を数日から数分に短縮しました。また、Amazon CloudWatch Logs Insights を使用して、システム内の問題点を特定し、大規模な管理を困難にする潜在的な問題を積極的に解決することができます。最終的に CloudWatch を使用して、インフラストラクチャリソースを動的に管理できるようになり、(ウェブインフラストラクチャ単独で) 毎月 70% のコストを削減できるようになりました。

CloudWatch を使用し、デプロイされたリソースの自動監査チェックをモニタリングおよびトリガーしています。各チームはそれぞれの AWS 環境を管理する必要があります。CloudWatch を使用することによって、各チームのアカウントに関する固有のガードレールを構築できます。AWS リソースでのタグの変更をモニタリングしたりタグの状態を追跡したりできるため、タグのコンプライアンスを 50% 向上させることができました。これは、AWS のコストについてのレポート作成時に役立っています。一元化されたガバナンスや分散された運用により、コストを劇的に削減し、IT のコンプライアンスや監査の準備に関するすべての要件を満たすことができました。

当社は、ログを保存し、ログからメトリクスを収集するための一元化されたサービスを必要としていたため、CloudWatch を実装しました。例えば、Amazon CloudWatch Logs を使用することで、"エラー" が検出されたログの行数をアラート通知することができます。 また、Amazon CloudWatch Logs Insights により、大量のログを検索するプロセスを劇的に簡素化できました。今では、こうしたデータから実用的なインサイトを導き出し、組織全体で運用上の問題に対処したりアプリケーションのパフォーマンスを改善したりできます。このソリューションによりデベロッパーは、サービスとしての Arctic Wolf SOC のためにより多くの時間を費やすことができるようになりました。

Amazon CloudWatch は、AWS およびオンプレミスのインフラストラクチャをモニタリングするための自然な選択でした。アプリケーションチームと開発者は、単一のプラットフォームからすべてのアカウントとリージョンのログとメトリックを介して、すべてのパフォーマンスデータと運用データを収集し、アクセスすることができます。この利点は、お客様をサポートするために構築するアプリケーションの回復力を高めることができるため、日常的な業務に好影響を与えています。

当社は CloudWatch を利用して、Amazon Simple Queue Service 用のアラートや、EC2 Auto Scaling グループのスケーリングアクション用のアラートを作成しています。ここから得られるインサイトはスケーリングの決定に役立つため、お客様のエクスペリエンスに影響を与えることなく、AWS コンピューティングリソースから最も効率的な使用法を取得することができます。CloudFormation を使用すると、お客様向けのアプリケーションで使用される AWS リソースの論理スタックをデプロイできるため、AWS アカウント全体にわたって、繰り返し可能で一貫したデプロイが可能になります。その結果、一貫性がないためにエラーが発生しやすい手動設定に依拠するのではなく、Configuration-as-Code を使用してアプリケーションスタックを簡単に構成することができます。