Amazon Web Services ブログ

Tag: Amazon CloudWatch

Elasticsearch と Kibana を使って Amazon Connect のデータをリアルタイムに活用する

このブログポストでは、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) と Kibana を使って、どのように Amazon Connect コンタクトセンターでリアルタイムなデータ分析を行うかを紹介します。問い合わせ対応時間やサービスレベル、問い合わせの効率具合、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度など、様々なサービス・メトリクスを改善するためにコンタクトセンターのパフォーマンスをモニタリングできます。 加えて、Amazon ES を使って問い合わせ追跡レコード (CTR) 、エージェントのイベント・ストリーム、Amazon CloudWatch で取得できる問い合わせフローログを処理し、Kibana を使ってリアルタイムに近い形で可視化するソリューションも紹介します。Elasticsearch はオープンソースの、分散システムの検索と分析のエンジンで、ログ分析や全文検索に利用されています。Kibana はデータ集約と可視化のツールです。Amazon ES と Kibana を用いて、リアルタイムにデータを検索、可視化、分析、洞察することができます。 Amazon Connect は顧客とのやり取りで発生したイベントの詳細をリアルタイムに問い合わせフローログとして提供します。問い合わせフローとは顧客が問い合わせを行ったときの顧客体験を定義したもので、再生するプロンプトや顧客からの入力、問い合わせキューの転送などを定義します。 さらに、Amazon Connect は 分析用にデータをエクスポートするために CTR を Amazon Kinesis Data Firehose に、エージェントのイベントを Amazon Kinesis Data Streams にストリーミングできます。CTR は Amazon Connect インスタンスで発生するイベントや、属性、キュー、エージェントのやり取りをキャプチャーしたものです。エージェントのイベントは、Amazon Connect インスタンスにて起こる、ログイン、ログアウト、ステータスの変更といったエージェントのアクティビティを記録したものです。 ソリューション概要 以下の図は Amazon Connect からの問い合わせフローログや CTR、エージェントのイベントを処理し、Amazon […]

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【開催報告】AWS Data Lake ハンズオンセミナー (+個別案件相談会)

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 (@ygtxxxx) です。 6月14日に、「AWS Data Lake ハンズオンセミナー (+個別案件相談会)」を開催いたしました。前回行ったワークショップの二回目となります。前回も盛況でしたが、今回も60名を超すお客様にご参加頂きました。 はじめに、AWSにおけるデータ活用のベストプラクティスであるAmazon S3を中心とした Data Lakeについて解説し、ビッグデータ分析基盤の考え方として有名なラムダアーキテクチャの解説を行いました。 当イベントでは、AWSサービスを駆使して実際にラムダアーキテクチャを構築してみる、というのがゴールです。とはいえすべてを構築し切るのはボリュームが大きいため、今回から、コース別に取り組めるようにハンズオンコンテンツを用意しました。最初にコースの説明を行い、出席いただいたお客様ご自身の課題に合わせてコースを選択頂き、ハンズオンを行っていただきました。 アンケートでは以下のようなお声を頂き、満足頂けた方が多かったように思えます。 ・お客様の声 「非常にわかりやすいテーマと資料でした。すぐ実践できそうな内容で満足でした。」 「個々のサービスのサンプルは御社サイトから読めますが、今回のように組み合わせた具体的なサンプル提示は大変助かります。」 「わかりやすいハンズオンでした。実践的に提案する場合でも利用できる内容なので、提案時に勧めたいです。」 また、ハンズオン後にはソリューションアーキテクトによる個別案件相談会(事前登録制)も実施致しました。相談者の方々には具体的なソリューションを持ち帰って頂くことができたと思います。 次回は秋ごろに開催予定です。ご参加お待ちしております。

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アプリケーションにおける遅延やエラー、失敗の増加を AWS X-Ray が検知した際に Amazon CloudWatch と Amazon SNS を利用して通知する

AWS X-Ray は、開発者がマイクロサービスやサーバレス・アーキテクチャで構築された本番環境のアプリケーションを分析及びデバッグすることを手助けし、顧客への影響を定量化します。AWS X-Ray を使うと、アプリケーション及びそのアプリケーションが依存しているサービスがどのように振る舞っているかを把握し、パフォーマンスの問題やエラーに対する根本原因の究明やトラブルシュートを行うことができます。これらの洞察を駆使してアプリケーションの問題点を見つけ出し最適化の機会を得ることができます。 このブログ記事では、X-Ray がアプリケーションにおける遅延やエラー、あるいは失敗の増加を検知したときに、どうすれば Amazon CloudWatch と Amazon SNS を使って通知を受信することができるのかをお見せします。特に、エンドユーザがあなたのアプリケーションを利用していて遅延の増加やサーバサイドのエラーに遭遇した際にEメールや SMS メッセージを通して通知を受け取るためにはどうすればよいでしょうか。サンプルアプリケーションを使ってお見せしたいと思います。サンプルアプリケーションは、コードを修正することによってアラームやイベントをカスタマイズすることも可能です。

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