Amazon Web Services ブログ

Category: Management Tools

Amazon CloudWatch がダッシュボードにアラームを追加

Amazon CloudWatch は、AWS のリソースに関するメトリックス、ログ、イベントをリアルタイムで提供および収集することで、アマゾン ウェブ サービスで実行しているアプリケーション、システム、ソリューションをモニタリングできるサービスです。CloudWatch では、リソースのレイテンシー、エラー発生率、CPU 使用率などの主要メトリックスが自動的に測定されます。さらにお客様から提供されたログやシステムデータに基づくカスタムメトリックスのモニタリングも可能です。昨年 11 月、Amazon CloudWatch に新しいダッシュボードウィジェットが追加され、すべてのメトリックスのデータを視覚化できるようになりました。CloudWatch に追加されたダッシュボードのアラームにより、お客様は AWS で実行しているソリューションやリソースの状態を把握しやすくなりました。このアラームの追加により、アラームとメトリックスを同じダッシュボードウィジェットで確認して、データに基づくトラブルシューティングと分析を行うことができます。 CloudWatch のダッシュボードは、複数のリージョンにまたがる AWS リソースを統合されたビューでモニタリングする際の可視性を高めるためのものです。CloudWatch のダッシュボードは高度にカスタマイズ可能であるため、ユーザーは独自のダッシュボードを作成して使用率、パフォーマンス、請求予定額、そして今回のアラーム状態など、さまざまなメトリックスのデータをグラフィカルに表示できます。アラームは、各メトリックスの値と指定したしきい値の関係を経時的に追跡します。アラームの状態が変わると、Auto Scaling ポリシーなどのアクションが実行されます。または、Amazon SNS に通知が送信されます。ダッシュボードにアラームを追加するという新たな方法により、CloudWatch のユーザーは、複数のリージョンにまたがって AWS のリソースやアプリケーションをモニタリングして事前にアラートを受け取る手段が増えました。さらに、ダッシュボードに追加されたアラームでは、メトリックスのデータをグラフで確認できます。アラームには次の 3 つの状態があります。 OK: アラームのメトリックス値はしきい値に達していない INSUFFICIENT DATA: データ不足。最初にトリガされたアラームのメトリックス値は、データ不足のため、[OK] 状態か [ALARM] 状態か判定できない ALARM: アラームのメトリックス値はしきい値に達している ダッシュボードでは、[ALARM] 状態は赤、[INSUFFICIENT DATA] 状態はグレイ、[OK] 状態は無色で表示されます。ダッシュボードのアラームは、Line、Number、Stacked area の各ウィジェットで表示できます。 Number ウィジェット: 目的のメトリックスの最新の値をすばやく効率的に確認できます。最新のメトリックスデータに応じてアラームの状態が変わるたびに背景色が変わります。 Line ウィジェット: 選択したメトリックスのコレクションの実値を線グラフで表示します。ダッシュボードにアラームのしきい値と状態が水平線で示されます。この水平線を境に、しきい値に達しているかどうかが一目でわかります。 Stacked area ウィジェット: […]

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AWS Microsoft ADとオンプレミスの資格情報を使用してAWS管理コンソールにアクセスする方法

これは、AWS Security blogに投稿された「How to Access the AWS Management Console Using AWS Microsoft AD and Your On-Premises Credentials」の翻訳記事です。   AWS Microsoft ADと略される、AWS Directory Service for Microsoft Active Directory は、AW​​Sクラウドにホストされた管理されたMicrosoft Active Directory(AD)です。オンプレミスのAD管理ツールを使用して、AWSリソースを管理する権限をユーザに簡単に付与できます。AWS Microsoft ADを使用すると、Identity and Access Management(IAM)を利用してAWSリソースへのアクセス管理をしたり、セキュリティアサーションマークアップ言語(SAML)でADフェデレーションサービス(AD FS)を構成する代わりに、オンプレミスユーザーにAWS管理コンソールなどのリソースへのアクセス許可を与えることができます。 このブログ記事では、AWS Microsoft ADを使用してオンプレミスのADユーザーがオンプレミスのADユーザー資格情報を使用してAWS管理コンソールにサインインし、IAMロールを通じてAWSリソースにアクセスして管理する方法を示します。   概要 AWSのお客様は、オンプレミスADを使用してユーザーアカウントを管理し、グループメンバーシップを管理し、オンプレミスリソースへのアクセスを制御します。 多くのAWS Microsoft ADのお客様がいる場合は、オンプレミスのAD資格情報を使用してAWS管理コンソールにサインインして、 Amazon EC2 、 Amazon RDS 、 Amazon S3などのAWSリソースを管理できるようにすることもできます。 このようなサインインパーミッションを有効にすると、主に4つの利点があります。 オンプレミスのADグループ管理者は、IAMの代わりに標準のAD管理ツールを使用して、AWSリソースへのアクセスを管理できるようになります。 […]

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AWS クイックスタートの更新 – Tableau、Splunk、Compliance、Alfresco、Symantec

AWS クイックスタートは AWS で人気のソリューションのデプロイをサポートします。各クイックスタートは AWS のソリューションアーキテクトやパートナーが設計し、セキュリティや高可用性における AWS のベストプラクティスを活用しています。テストまたは本番稼働環境ですぐにクイックスタートをご利用いただけます。シングルクリックで起動できるクイックスタートには、広範囲にわたる内容を取り上げたデプロイメントガイドと テンプレートが含まれています。クイックスタートは次の 7 つのカテゴリに分類されています。 開発運用 データベースとストレージ ビッグデータと分析 セキュリティ & コンプライアンス Microsoft & SAP ネットワークとアクセス その他 過去 2 か月間で 6 つの新しいクイックスタートをコレクションに追加し、合計数は 42 件になりました。次に、新しいクイックスタートの各カテゴリの概要をご紹介します。 Tableau Server (ビッグデータと分析) AWS クイックスタートの Tableau Server は で完全に機能する Tableau Server のデプロイをサポートします。デフォルト VPC でシングルノードを起動したり、新規または既存の VPC でマルチノードクラスターのデプロイメントができます。クラスターアーキテクチャについてはこちらをご覧ください: CloudFormation テンプレートは Tableau アクティベーションキーについてもプロンプトを表示します。 Splunk Enterprise (ビッグデータと分析) AWS クイックスタートの Splunk […]

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AWSでの疎結合データセットの適合、検索、分析

あなたは刺激的な仮説を思いつきました。そして今、あなたは、それを証明する(あるいは反論する)ためにできるだけ多くのデータを見つけて分析したいと思っています。適用可能な多くのデータセットがありますが、それらは異なる人によって異なる時間に作成され、共通の標準形式に準拠していません。異なるものを意味する変数に対して同じ名前を、同じものを意味する変数に対して異なる名前を使用しています。異なる測定単位と異なるカテゴリを使用しています。あるものは他のものより多くの変数を持っています。そして、それらはすべてデータ品質の問題を抱えています(例えば、日時が間違っている、地理座標が間違っているなど)。 最初に、これらのデータセットを適合させ、同じことを意味する変数を識別し、これらの変数が同じ名前と単位を持つことを確認する方法が必要です。無効なデータでレコードをクリーンアップまたは削除する必要もあります。 データセットが適合したら、データを検索して、興味のあるデータセットを見つける必要があります。それらのすべてにあなたの仮説に関連するレコードがあるわけではありませんので、いくつかの重要な変数に絞り込んでデータセットを絞り込み、十分に一致するレコードが含まれていることを確認する必要があります。 関心のあるデータセットを特定したら、そのデータにカスタム分析を実行して仮説を証明し、美しいビジュアライゼーションを作成して世界と共有することができます。 このブログ記事では、これらの問題を解決する方法を示すサンプルアプリケーションについて説明します。サンプルアプリケーションをインストールすると、次のようになります。 異なる3つのデータセットを適合させて索引付けし、検索可能にします。 事前分析を行い、関連するデータセットを見つけるために、データセットを検索するための、データ駆動のカスタマイズ可能なUIを提示します。 Amazon AthenaやAmazon QuickSightとの統合により、カスタム解析やビジュアライゼーションが可能です

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AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, Amazon ECR, AWS CloudFormationを利用したAmazon ECSへの継続的デプロイメント

同僚のJohn PignataがAmazon ECSに対する継続的デプロイメントパイプライン作成方法について素晴らしいブログを書いてくれました。 — 今日のビジネス環境では、新しいソフトウェアの反復を高速で提供することは競合に対するアドバンテージになります。企業がイノベーションを顧客に提供するスピード、変化する市場に適応するスピードは、ますます成功と失敗の違いを生む重要な要素になっています。 AWSは、企業がアプリケーションやサービスを高速に提供する組織の能力を向上させるDevOpsと呼ばれる文化哲学、実践、ツールの組み合わせを企業が採用できるように設計された一連の柔軟なサービスを提供します。 このポストでは、継続的デプロイメントと呼ばれるデプロイの実行方法について説明し、AWS CodePipeline、 AWS CodeBuild、および AWS CloudFormationを使用してAmazon ECS上のDockerコンテナとして提供されるアプリケーションの自動デプロイメントパイプラインを実装するためのリファレンスアーキテクチャの概要を説明します。 継続的デプロイメントとは? 俊敏性は、ITリソースのトラディショナルな提供方法に比べてクラウドコンピューティングが持つ重要な利点としてよく引用されています。他の部門が新しいサーバーをプロビジョニングするのに数週間か数ヶ月待つ代わりに、開発者はシングルクリックやAPIコールで新しいインスタンスを作成することができ、数分で使用開始することができます。この新たな速度と自律性は、開発者が新しい製品や機能を試し、できるだけ早く顧客に提供するこを可能にします。 製品の市場投入期間を短縮し、コードの品質を向上させ、より信頼性の高い製品やサービスのリリースを実現するために、開発チームはクラウド上でDevOpsの実践を採用しています。 継続的デプロイは、新しいソフトウェアリビジョンが自動的にビルドされ、テストされ、パッケージ化され、本番環境にリリースされる、DevOpsの実践です。 継続的デプロイにより、開発者は完全に自動化されたソフトウェアリリースプロセスを通じて機能や修正を出荷できます。開発者は、数週間や数ヶ月にわたる大規模なリリースをバッチ処理し、手動で展開する代わりに、新しいソフトウェアリビジョンが準備され次第、自動化されたプロセスを使用してアプリケーションのバージョンを1日に何回も配信することができます。クラウドコンピューティングがリソースの調達期間を短縮するのと同様に、継続的デプロイは新しいソフトウェアのリリースサイクルを数週間~数ヶ月から数分間に短縮します。 このスピードと敏捷性を活用することには、次のような多くの利点があります。 新機能やバグ修正を迅速にすることができる :  ソースコードリポジトリに置いてあるコードは、ビジネス価値をもたらしたり、顧客に利益をもたらすものではありません。新しいソフトウェアリビジョンをできるだけ早くリリースすることで、顧客はより迅速に利益を享受できるようになり、チームはより集中的なフィードバックを得ることができます。 変更セットが小さくなる : 大きな変更セットは、問題、バグ、およびその他の退化の根本原因を突き止める際に問題を引き起こします。より小さな変更セットを頻繁にリリースすることで、チームは発生した問題をより簡単に特定して修正することができます。 自働デプロイによりベストプラクティが促進される : ソースコードリポジトリにコミットされた変更は即座に自動プロセスによってデプロイすることができるため、チームはその変更が十分にテストされ、運用環境が厳重に監視されていることを確実にする必要があります。 継続的デプロイはどのように動くのか? 継続的デプロイは、ソフトウェアのリリースに関連する活動を調整する自動化されたパイプラインによって実行され、プロセスの可視性を提供します。プロセスの最中に、リリース可能な成果物が構築され、テストされ、パッケージ化され、本番環境にデプロイされます。リリース可能な成果物には、実行可能ファイル、スクリプトファイルのパッケージ、コンテナ、または最終的にプロダクションに配信されなければならないその他のコンポーネントが含まれます。 AWS CodePipelineは、新しいソフトウェアリビジョンができるたびにコードのビルド、テスト、およびデプロイを実行する継続的デプロイおよび継続的デリバリーのサービスです。 CodePipelineは、コード変更の統合、可視化を行い、ワークフローを介して最終的にユーザーの提供します。このパイプラインは、ソースコードリポジトリからのコード取得、ソースコードのビルド、テスト、および本番環境へのデプロイといったステージを定義し、これらのステージが順番に実行されること、障害が発生した場合には停止することを保証します。 CodePipelineはデリバリパイプラインを強化し、プロセスを統合しますが、ソフトウェア自体をビルドまたはテストする機能はありません。このステージでは、CodePipelineは、フルマネージドのビルドサービスであるAWS CodeBuildなど、いくつかのツールと統合されます。 CodeBuildはソースコードをコンパイルし、テストを実行し、デプロイする準備が整ったソフトウェアパッケージを生成します。このサービスは継続的なデプロイパイプラインの構築とテストに最適です。CodeBuildはDockerコンテナのビルドを含む多くの異なる種類のビルド環境をネイティブサポートしています。 コンテナは、予測可能で再現可能な環境を実現し、ある環境でテストされた変更が正常に展開できるという高いレベルの信頼性を提供するため、ソフトウェア提供の強力なメカニズムです。 AWSは、Dockerコンテナイメージを実行・管理するためのいくつかのサービスを提供しています。 Amazon ECSは、非常に高い拡張性とパフォーマンスを持つコンテナ管理サービスで、Amazon EC2インスタンスのクラスタ上でアプリケーションの実行環境を提供します。  Amazon ECRは、フルマネージドのDockerコンテナレジストリで、開発者は簡単にDockerコンテナイメージの格納、管理、およびデプロイが可能です。 最後に、CodePipelineはデプロイメントを容易にするために、AWS Elastic Beanstalk、AWS CodeDeploy、AWS OpsWorksや、AWS LambdaまたはAWS CloudFormationを使用した独自のカスタムデプロイメントコードやデプロイプロセスなど、いくつかのサービスと統合されます。これらのデプロイアクションを使用してパイプラインの最後に新しく構築された変更を本番環境にプッシュすることができます。 Amazon ECSへの継続的デプロイ これらのコンポーネントを組み合わせて、Dockerアプリケーションの継続的なデプロイパイプラインをECSに提供するためのリファレンスアーキテクチャを次に示します。 このアーキテクチャーは、CodePipelineを使用してECSおよびECRにコンテナをデプロイし、AWS上でフルマネージドの継続的デプロイパイプラインを構築する方法を示しています。この継続的デプロイのアプローチは、完全にサーバーレスであり、ソフトウェアの統合、ビルド、およびデプロイにマネージドサービスを使用します。 リファレンスアーキテクチャで作成されたパイプラインは、次のようになります。 このポストでは、このリファレンスアーキテクチャの各ステージについて説明します。開発者がランディングページの原稿を変更し、その変更をソースコードリポジトリにプッシュするとどうなるでしょう? まず、Source ステージでは、ソースコードリポジトリシステムにアクセスするための詳細がパイプラインに設定されます。リファレンスアーキテクチャでは、GitHubリポジトリにホストされているサンプルアプリケーションがあります。 CodePipelineはこのリポジトリをポーリングし、新しいコミットごとに新しいパイプラインを実行開始します。 […]

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AWS Managed Services – エンタープライズ向けのインフラストラクチャ操作管理

大規模なエンタープライズデータセンターは慣例に従うのが一般的です。ポリシー、ベストプラクティス、操作手順は IT マネジメントが担う責任の一部として開発、改善、キャプチャ、体系化する作業が行われています。そしてその際に ITIL モデルに目を向けることは少なくありません。すべてのインフラストラクチャの改善や設定変更そしてプロビジョニングなどのリクエストは必要以上に複雑であったり大幅に時間を要することなく、データセンターのオペレーションがある程度の規律を守り、段階を追って処理することが理想と言えるでしょう。IT スタッフはハードウェアのプロビジョニング、ソフトウェアのインストール、パッチの適用、操作のモニタリング、バックアップやその復元、予期していなかった操作上の問題やセキュリティ関連の問題の対応に追われるといったように、その作業量はかなりのものです。多くの企業がこれまで以上に俊敏性を備えコスト節約を実現でき、スケールや革新性に優れた AWS クラウドが提供するメリットを活用できないかと考えていました。クラウドへの移行を計画する上で、こうした企業はすでに使用しているシステムやプラクティスを破棄せずに、クラウドが提供する利点をすべて取り入れることを望んでいます。日常的な操作をできる限り減らすことでスタッフの負担を減少するため、自動化の追加や 1 回以上の使用が可能な標準コンポーネントの利用を希望しています。 AWS マネージドサービスのご紹介 本日、AWS は をリリースしました。Fortune 1000 および Global 2000 向けに設計したこのサービスはクラウド導入を迅速化します。Amazon の社員で構成された専任のチームがサポートする同サービスは、自動化や機械学習を使用することでデプロイ、移行、管理を簡略化します。AWS で構築される は、既存のサービス管理システムの接続用となる一連の統合ポイントを提供しています。エンタープライズが必要としている幅広い要件を満たせるサービスを実現するため、AWS は過去数年に渡り AWS エンタープライズをご利用されているお客様やパートナーと協力してきました。 は 1 つ以上の AWS アカウントとリンクしている仮想データセンターの概念をもとに構築されました。Virtual Private Cloud (VPC) から成る VDC は、DMZ のマルチ AZ サブネットや共有サービス、顧客のアプリケーションを含む複数のデプロイグループを含んでいます。各アプリケーションまたはアプリケーションコンポーネントはマネージド型のスタックでパッケージ化されています。一連の機能概要は次の通りです: インシデントのモニタリング & 解決 – は AWS のモニタリングシステムが検出したインシデントまたは当社の顧客が報告したインシデントを管理します。この機能は複数の アラームを関連付け、実行中のアプリケーションの正常な状態に影響を与える可能性を持つ失敗したアップデートやセキュリティイベントを探します。調査用にインシデントが 内で作成され、AWS のエンジニアが自動または手動で解決します。システムやプロセスの改善に誤検出を使用します。広範囲に渡りデータを収集することで徐々に を改善していくことができます。コントロールの変更 – はすべての操作とリソースを連係させます。変更は変更リクエスト (RFC – […]

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アプリケーションパフォーマンスのパーセンタイルと AWS アプリケーションロードバランサーへのリクエストのトレース

本日のゲストポストでは、同僚の Colm MacCárthaigh が新しいCloudWatch パーセンタイル統計およびロードバランサーの意味と利点について語ります。 また、個別のリクエストがロードバランサーに到着した時点からその進行を追跡でき、そのリクエストがアプリケーションに繋がるための新しいリクエストのトレース機能も紹介します。 アプリケーションパフォーマンスのパーセンタイルメトリクス AWS Elastic Load Balancer はすでに以前から Amazon CloudWatch メトリクスに含まれ、ロードバランサーのバックグラウンドで実行しながらインスタンスとソフトウェアのヘルス状態とパフォーマンスの可視化を提供します。たとえば、ELB はアプリケーションに送られたすべてのリクエストが負荷分散される応答時間を測定します。多くのカスタマーはアプリケーションのパフォーマンスを監視するために、ビルトインの平均と最大レイテンシーメトリクスを使用しています。また、インスタンスやコンテナを負荷の変動として追加や削除するためのきっかけとしてこういったメトリクスを使用することも一般的です。新しい CloudWatch パーセンタイルサポートに基づき、ELB Classic and Application Load Balancer(ALB) はアプリケーションの応答時間によりきめ細かなデータを提供します。こういった測定により範囲内のパフォーマンスをより正確に掴むことができます。たとえば、10 番目のパーセンタイルが 2 ミリ秒とすると、10% のリクエストは 2 ミリ秒以下かかることになり、99.9 番目のパーセンタイル値が 50 ミリ秒とすると、99.9% のリクエストは 50 ミリ秒以下かかっているという具合です。 パーセンタイルがどれだけ役に立つかという現実的な例としては、ほとんどのリクエストを 1 から 2 ミリ秒で高速キャッシュから処理するアプリケーションの場合、キャッシュが空になるとリクエストの処理はさらにずっと遅くなり、100 ミリ秒 から 200 ミリ秒の範囲までも落ちてしまいます。従来の最大メトリクスでは 200 ミリ秒台の最低速の案件のみが反映され、平均には高速と低速の回答が混合して示されることになり、どれだけのリクエストが高速または低速で処理され、そしてそれぞれがどれだけの速度であったかについての詳細はほとんど提供されませんでした。パーセンタイルメトリクスは、アプリケーションのパフォーマンスをリクエストの範囲を通して映し出し、より分かりやすい情報を提供します。パーセンタイルのメトリクスはアプリケーションに対してより有意義で積極的なパフォーマンスとして使用できます。たとえば、99番目のパーセンタイルを Auto Scaling のトリガーあるいは CloudWatch アラームとして使用すると、スケーリングのターゲットを設定できるために十分なリソースが提供されて 1% を超えないリクエストのみで 2 […]

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AWS の値下げ – CloudWatch メトリクスの料金

2011 年と同じに 私は CloudWatch 用のカスタムメトリクスと、お客様のアプリケーションやスクリプトからそれらのメトリクスを発行する方法について説明しました。そのときに、最初の 10 個のカスタムメトリクスは無料で、追加のメトリクスは、発行したメトリクスの数にかかわらず、1 か月あたり、1 メトリクスあたり 0.50 USD でした。本日は、CloudWatch メトリクスの料金変更と数量割引について発表いたします。毎月お客様が発行するメトリクスの数に基づいて、最大 96% の節約を実現できます。 リージョンの新料金を次に示します (最初の 10 個のメトリクスは引き続き無料です)。 階層 下限 上限 1 か月あたり、1 メトリクスあたりの料金 現在の料金に対する割引率 最初の 10,000 メトリクス 0 10,000 0.30 USD 40% 次の 240,000 メトリクス 10,001 250,000 0.10 USD 80% 次の 750,000 メトリクス 250,001 1,000,000 0.05 USD 90% 残りの全メトリックス 1,000,001 – 0.02 USD […]

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CloudTrail の更新 – Amazon S3 オブジェクトレベルの API アクティビティのキャプチャと処理

AWS の複数のサービスを組み合わせることで、多くのお客様が直面している問題に対処できることを示したいと思います。ここでは、本日発表される新しい 機能を紹介し、この機能を CloudWatch イベントと合わせて使う方法について説明します。 課題 お客様はさまざまな種類のミッションクリティカルなデータを に保存しており、これらのデータに対するオブジェクトレベルのアクティビティを追跡できることを望んでいます。S3 アクセスログには、アクティビティの一部がキャプチャされて保存されますが、その詳細レベルは限定的でログ配信に何時間もかかる場合があります。お客様は、より充実した詳細とタイムリーな配信を求めています。金融サービスなどの規制業界では特にそうです。たとえば、特定の IAM ユーザーが S3 バケットの特定箇所に保存されている機密情報にアクセスした時間を確認したいというような要望があります。このようなお客様のニーズを満たすために、S3 オブジェクトに対するオブジェクトレベルのアクティビティをキャプチャする機能を に追加します。この機能はデータイベントと呼ばれます (CloudTrail の元のイベントは今後、管理イベントと呼びます)。データイベントは、”読み取り” オペレーション (GET、HEAD、Get Object ACL など) と “書き込み” オペレーション (PUT、POST など) で構成されます。これらのオペレーションでキャプチャされる詳細のレベルは、セキュリティ、監査、ガバナンス、コンプライアンスのさまざまなユースケースに対応するよう意図されています。たとえば、この詳細のレベルに基づいて、個人識別情報 (PII) 用に新しいアップロードされたデータのスキャン、保護されたバケット内のデータに対するアクセス試行の監査、適切なアクセスポリシーが適用されていることの確認ができます。 オブジェクトレベルの API アクティビティの処理 以上のすべてを考慮して、選択されたバケット内のオブジェクトやバケット内の選択されたフォルダーに対して S3 オペレーションが実行されるたびに、それをカスタムアクションで処理する Lambda 関数を簡単に設定できます。この投稿に着手する前に、jbarr-s3-trail という新しい CloudTrail 追跡を作成しておきました。 この追跡を使用して、S3 バケットの 1 つ (jbarr-s3-trail-demo) に対するオブジェクトレベルのアクティビティを記録することにします。そのためには、この追跡にイベントセレクターを追加する必要があります。このセレクターは S3 専用であり、対象のイベントに集中してログを記録できます。イベントセレクターは CloudTrail の新しい機能です。本日、発表の一部として紹介されますのでご注目ください。読み取りイベントと書き込みイベントの両方を記録することにして、対象のバケットを指定します。プレフィックスを指定することでバケットの一部のみを対象としてイベントを記録したり、複数のバケットを対象としてイベントを記録したりできます。また、管理イベントのログ記録を設定することもできます。 CloudTrail では、追跡ごとに最大 5 つまでイベントセレクターを追加できます。各イベントセレクターは、最大 […]

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Amazon CloudWatch 更新 – パーセンタイル統計およびダッシュボードの新ウィジェット

最近は 関連の動きが非常に活発です!今月前半には、メトリクスから関連するログへ移動する方法をご紹介し、またメトリックス保存期間の延長とユーザーインターフェイスの更新についてお知らせしました。本日、CloudWatch は再び改良され、パーセンタイル統計および 2 つの新しいダッシュボードウィジェットが追加されました。 のおかげで時間がほとんどないため、簡潔に説明します。 パーセンタイル統計 ウェブサイトやクラウドアプリケーションを大規模に実行する場合、必要なレベルのパフォーマンスをお客様の大多数にお届けできていることを確認する必要があります。数字で平均を確認することも大切ですが、全体像が分かりにくい場合もあります。平均値によってパフォーマンスの異常値が隠れてしまうことがあり、たとえば、お客様の 1% に不便をおかけしていることがわからない場合があります。カスタマーエクスペリエンスを適切に伝える方法でパフォーマンスや挙動を理解し視覚化するために、パーセンタイルは便利なツールです。たとえば、パーセンタイルを使用して、ウェブサイトに対するリクエストの 99% が 1 秒以内に満たされていることを確認できます。Amazon ではパーセンタイルを広範に使用しており、今やお客様にも同様に使用していただけるようになりました。プレフィックスとして「p」を付け、サイトやサービスの応答時間の目標と実際のパフォーマンスを p90、p99、および p100 (最低の場合) として表現します。長年の経験で、当社ではロングテールにおける応答 (p99 以上) が、データベースのホットスポットおよびその他のトラブルスポットを検出するために使用できることが判っています。パーセンタイルのサポートは、EC2、RDS、Kinesis、および新しく作成された Elastic Load Balancer および Application Load Balancer で利用できます。また、カスタムメトリクスでも利用できます。CloudWatch (カスタムダッシュボード含む) にパーセンタイルを表示できるほか、アラームを設定することもできます。パーセンタイルは他のメトリクスと組み合わせて表示できます。たとえば、オレンジと緑の線は p90 および p95 CPU 使用率を表します。 CloudWatch コンソールに、任意のパーセンタイルを設定できます。 新しいパーセンタイルメトリクスを使用してアプリケーションのパフォーマンスにさらに可視性を追加する方法について詳しくは、Elastic Load Balancing: Support for CloudWatch Percentile Metrics をご覧ください。新しいダッシュボードウィジェット Stacked Area ウィジェットおよび Number ウィジェットを CloudWatch のカスタムダッシュボードに追加できるようになりました。 […]

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