Tag: Amazon CloudWatch

本記事では、Container Insights や Amazon EventBridge 、あるいはその両方を使用して、Amazon CloudWatch Logs Insights のクエリを通じて Amazon ECS のサービスイベントを効果的に分析する方法を紹介します。Container Insights は Amazon ECS のライフサイクルイベントを Amazon CloudWatch Log Group に保存することができ、イベントを遡って分析することが可能となり、運用効率が向上します。これにより、Amazon CloudWatch Logs Insights を使用したインシデント後の分析が可能になります。

本ブログでは、2024 年 11 月 1 日に実施した「AWS 秋の Observability 祭り ~明日使えるアセット祭り~」のイベントについて内容を簡単にご紹介しつつ、アセット資料を紹介致します。今回のイベントでは、すぐデプロイできるアセットを活用し Observability の高度化をジャンプスタートすることをテーマに様々なアセットをご紹介しました。アセットは生成 AI を活用した Observability での障害分析の効率化 、負荷試験における可視化や異常検知といった Observability で試験の速度と品質の改善、Amazon CloudWatch をさらに高度に活用するためのネットワーク監視、ログ異常検知機能による運用改善と複数のユースケースをカバーしています。

このブログでは、Protective DNS (PDNS) サービスを活用して AWS ワークロードのセキュリティを強化する方法を解説しています。PDNS がDNS 要求を分析し、ルールに基づいて応答を制御することで、ネットワークの基礎レベルからセキュリティを強化できることを説明します。また、AWS サービスとサードパーティの PDNS を組み合わせた具体的な実装例を紹介し、セキュリティ強化の実現方法を紹介します。

クラウドで複雑な分散システムを運用する際、問題の原因を迅速に特定し、インシデントを解決することは大変な課題です。トラブルシューティングには、複数の AWS サービスからメトリクス、ログ、トレースをさらけずる必要があり、問題の全体像を把握することが難しくなります。しかし、この Alarm Context Tool (ACT) を使えば、効果的なインシデント解決に必要な時間と労力を削減できます。このブログでは、Amazon CloudWatch アラームに追加のコンテキストを提供する ACT ソリューションを紹介しています。ACT は、AWS Lambda 、Amazon CloudWatch 、AWS X-Ray 、AWS Health 、Amazon Bedrock を活用して、メトリクス、ログ、トレースを統合・分析し、有益な洞察を生成します。ACT を使えば、トラブルシューティングが簡素化され、運用コストを削減でき、AWS 環境の可観測性が向上します。

システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス […]

Amazon Connect では、高い通話量時に API 使用量が割り当てられた容量を超えると、顧客リクエストがスロットリングされ、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。本記事では、Amazon CloudWatch を活用して Amazon Connect API の使用状況を監視し、使用量が設定した上限に近づいたときにアラートを受け取る方法を紹介します。これにより、パフォーマンス問題が発生する前に、アプリケーションの最適化や容量の追加などの対策を講じることができます。

このブログでは、パフォーマンスを客観的に測定し、信頼性を正確に報告することで、インシデント発生時の迅速な対応と不要な警告を減らすことができる信頼性のベストプラクティスについて説明します。また、任意の Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Amazon CloudWatch Application Signals で、サービスレベル目標(SLO)の作成、監視、アラートの方法を学びます。

このブログ記事では、WAR パッケージからデプロイされ、Tomcat サーバーで実行されている Java Web アプリケーションを Amazon CloudWatch Application Signals を使って自動的にインストルメンテーションする方法を紹介します。
Application Signals を有効にすることで、コールボリューム、可用性、レイテンシー、障害、エラーなどの主要メトリクスを利用して、アプリケーションサービスの現在の運用状態を迅速に確認してトリアージできるため、アプリケーションが長期的なパフォーマンスとビジネス上の目標を満たしているかを確認できます。

このブログ投稿では、Amazon EKS クラスター上で実行されている Python アプリケーションを、コード変更を行うことなくシームレスに計装するための CloudWatch Application Signals の活用方法について説明します。この強力な機能により、アプリケーションサービスのゴールデンメトリクスとトレースを簡単に収集でき、監視とトラブルシューティングが容易になることができます。さらに、Application Signals が提供する既製のダッシュボードを使うことで、アプリケーションサービスの全体の活動状況と運用の健全性をどのように視覚化できるかを説明します。これらのダッシュボードを活用することで、主要なパフォーマンスメトリクスにすばやくアクセスし、トレースと関連付けて、根本的な問題を数クリックで簡単に特定して対処できます。

この記事では、Amazon EKS Windows クラスターに Container Insights を有効化するプロセスを紹介します。Container Insights を利用することで、数回のクリックで、Amazon EKS Windows クラスターのコントロールプレーンとデータプレーンの両方の詳細なメトリクスを収集できるようになります。Amazon EKS クラスターで高度な CloudWatch Container Insights を有効にし、Amazon EKS クラスター上で実行中の Windows ワークロードの組み込みのダッシュボードを使うことで、パフォーマンス問題の特定と解決にかかる時間を短縮できます。