# OPS 8. 組織でワークロードのオブザーバビリティを活用するにはどうすればよいでしょうか? オブザーバビリティを活用して、ワークロードの最適な状態を確保します。関連するメトリクス、ログ、トレースを活用して、ワークロードのパフォーマンスを包括的に把握し、問題に効率的に対処します。 **Topics** + [ # OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する ](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) + [ # OPS08-BP02 ワークロードログを分析する ](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) + [ # OPS08-BP03 ワークロードのトレースを分析する ](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md) + [ # OPS08-BP04 実践的なアラートを作成する ](ops_workload_observability_create_alerts.md) + [ # OPS08-BP05 ダッシュボードを作成する ](ops_workload_observability_create_dashboards.md) # OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する アプリケーションテレメトリを実装したら、収集したメトリクスを定期的に分析します。レイテンシー、リクエスト、エラー、容量 (またはクォータ) はシステムパフォーマンスに関するインサイトを提供しますが、ビジネス成果メトリクスの確認を優先することが不可欠です。これにより、ビジネス目標に沿ったデータ主導の意思決定を確実に行うことができます。 **期待される成果:** ワークロードのパフォーマンスを正確に把握することで、データに基づいた意思決定ができるようになり、ビジネス目標と合致させることができます。 **一般的なアンチパターン:** + ビジネス成果への影響を考慮せずに、メトリクスを個別に分析している。 + ビジネス上のメトリクスは重視せず、過度に技術メトリクスに頼っている。 + メトリクスを見直す頻度が低く、リアルタイムの意思決定を行う機会を逃している。 **このベストプラクティスを活用するメリット:** + 技術的なパフォーマンスとビジネス成果の相関関係についてより詳しく把握できます。 + リアルタイムのデータに基づいて意思決定プロセスが改善されます。 + ビジネス成果に影響が及ぶ前に、問題を事前に特定して軽減できます。 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中 ## 実装のガイダンス 実装のガイダンス Amazon CloudWatch などのツールを活用してメトリクス分析を行います。特に静的なしきい値が不明な場合や動作パターンが異常検出に適している場合、CloudWatch 異常検出や Amazon DevOps Guru などの AWS サービスを異常検出に使用できます。 ### 実装手順 実装手順 1. **分析とレビュー:** ワークロードメトリクスを定期的に見直して分析します。 1. 純粋に技術的なメトリクスよりもビジネス成果メトリクスを優先します。 1. データ内のスパイク、ドロップ、パターンの重要性を理解します。 1. **Amazon CloudWatch を利用する:** Amazon CloudWatch を使用して、一元化されたビューと詳細な分析を行います。 1. メトリクスを可視化して時系列で比較できるように、CloudWatch ダッシュボードを設定します。 1. [CloudWatch でパーセンタイル](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)を使用すると、メトリクスの分布を明確に把握できます。これは、SLA の定義や外れ値の理解に役立ちます。 1. [CloudWatch 異常検出](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)を設定して、静的なしきい値に依存せずに異常なパターンを特定します。 1. [CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)を実装して、リージョン内の複数のアカウントにまたがるアプリケーションをモニタリングおよびトラブルシューティングします。 1. [CloudWatch Metric Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) を使用して、アカウントやリージョンのメトリクスデータをクエリして分析し、傾向や異常を特定します。 1. [CloudWatch Metric Math](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html) を適用すると、メトリクスの変換、集計、または計算を実行して、より深いインサイトを得られます。 1. **Amazon DevOps Guru の導入:** 機械学習で強化された異常検出に [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) を組み込み、サーバーレスアプリケーションの運用上の問題の初期兆候を特定し、顧客に影響を与える前に修正します。 1. **インサイトに基づく最適化:** メトリクス分析を基盤に情報に基づいた意思決定を行い、ワークロードを調整して改善します。 **実装計画に必要な工数レベル:** 中 ## リソース リソース **関連するベストプラクティス:** + [OPS04-BP01 主要業績評価指標を特定する](ops_observability_identify_kpis.md) + [OPS04-BP02 アプリケーションテレメトリを実装する](ops_observability_application_telemetry.md) **関連ドキュメント:** + [The Wheel ブログ - メトリクスの継続的なレビューの重要性](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/) + [パーセンタイルは重要](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/) + [AWS Cost Anomaly Detection の使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html) + [CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) + [CloudWatch Metrics Insights を使用してメトリクスをクエリする](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html) **関連動画:** + [Enable Cross-Account Observability in Amazon CloudWatch](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc) + [Amazon DevOps Guru の概要](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY) + [AWS Cost Anomaly Detection を使用してメトリクスを継続的に分析する](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE) **関連する例:** + [1 つのオブザーバビリティワークショップ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) + [Amazon DevOps Guru を使用して AIOps による運用上の洞察を得る](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US) # OPS08-BP02 ワークロードログを分析する OPS08-BP02 ワークロードログを分析する アプリケーションの運用面をより詳細に把握するには、ワークロードログを定期的に分析することが不可欠です。ログデータを効率的にふるい分け、可視化し、解釈することで、アプリケーションのパフォーマンスとセキュリティを継続的に最適化できます。 **期待できる成果:** 詳細なログ分析から得られるアプリケーションの動作と運用に関する豊富なインサイトを利用することで、積極的な問題の検出と軽減が実現します。 **一般的なアンチパターン:** + 重大な問題が発生するまでログの分析を怠っている。 + ログ分析に利用できるツールをフルセットで使用していないため、重要なインサイトを見逃してしまう。 + 自動化やクエリ機能を活用せずに、ログの手動確認のみに依存している。 **このベストプラクティスを活用するメリット:** + 運用上のボトルネック、セキュリティ上の脅威、その他の潜在的な問題を事前に特定できます。 + ログデータを効率的に利用して、アプリケーションを継続的に最適化できます。 + アプリケーションの動作に関してより詳細に把握できるようになり、デバッグとトラブルシューティングに役立ちます。 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中 ## 実装のガイダンス 実装のガイダンス [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) は、ログ分析のための強力なツールです。CloudWatch Logs Insights や Contributor Insights などの統合された機能を使用すると、ログから意義ある情報を導き出すプロセスが直感的かつ効率的になります。 ### 実装手順 実装手順 1. **CloudWatch Logs の設定**: CloudWatch Logs にログを送信するようにアプリケーションとサービスを設定します。 1. **ログ異常検出を使用する:** [Amazon CloudWatch Logs の異常検出](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/LogsAnomalyDetection.html)を使用して、異常なログパターンを自動的に識別し、警告します。このツールを使用すると、ログの異常を積極的に管理し、潜在的な問題を早期に検出できます。 1. **CloudWatch Logs Insights のセットアップ**: [CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) を使用すると、ログデータをインタラクティブに検索し、分析することができます。 1. クエリを作成してパターンを抽出し、ログデータを可視化して、実践的なインサイトを導き出します。 1. [CloudWatch Logs Insights パターン分析](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_AnalyzeLogData_Patterns.html)を使用して、頻繁なログパターンを分析および視覚化します。この機能は、ログデータの一般的な運用傾向と潜在的な外れ値を理解するのに役立ちます。 1. [CloudWatch Logs 比較 (差分)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_AnalyzeLogData_Compare.html) を使用して、異なる期間の間または異なるロググループの間で差分分析を実行します。この機能を使用すると、変更点を特定し、システムのパフォーマンスや動作への影響を評価できます。 1. **Live Tail を使用してログをリアルタイムでモニタリングする:** [Amazon CloudWatch Logs Live Tail](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CloudWatchLogs_LiveTail.html) を使用して、ログデータをリアルタイムで表示します。アプリケーションの運用アクティビティを発生時に積極的にモニタリングできるため、システムパフォーマンスと潜在的な問題を即座に把握できます。 1. **Contributor Insights の活用**: [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html) を使用して、IP アドレスやユーザーエージェントなど、カーディナリティの高い次元でトップトーカーを特定します。 1. **CloudWatch Logs メトリクスフィルターの実装**: [CloudWatch Logs メトリクスフィルター](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)を設定して、ログデータを実用的なメトリクスに変換します。これにより、アラームを設定したり、パターンをさらに詳細に分析したりできます。 1. **[CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)を実装する:** リージョン内の複数のアカウントにまたがるアプリケーションをモニタリングおよびトラブルシューティングできます。 1. **定期的なレビューと改善**: ログ分析戦略を定期的に確認して、すべての関連情報を収集し、アプリケーションのパフォーマンスを継続的に最適化します。 **実装計画に必要な工数レベル:** 中 ## リソース リソース **関連するベストプラクティス:** + [OPS04-BP01 主要業績評価指標を特定する](ops_observability_identify_kpis.md) + [OPS04-BP02 アプリケーションテレメトリを実装する](ops_observability_application_telemetry.md) + [OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) **関連ドキュメント:** + [CloudWatch Logs Insights を使用したログデータの分析](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html) + [CloudWatch Contributor Insights の使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html) + [CloudWatch ログメトリクスフィルターの作成と管理](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html) **関連動画:** + [Analyze Log Data with CloudWatch Logs Insights](https://www.youtube.com/watch?v=2s2xcwm8QrM) + [Use CloudWatch Contributor Insights to Analyze High-Cardinality Data](https://www.youtube.com/watch?v=ErWRBLFkjGI) **関連する例:** + [CloudWatch Logs のサンプルクエリ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html) + [1 つのオブザーバビリティワークショップ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) # OPS08-BP03 ワークロードのトレースを分析する OPS08-BP03 ワークロードのトレースを分析する トレースデータの分析は、アプリケーションの運用過程を包括的に把握するために不可欠です。さまざまなコンポーネント間の相互作用を可視化して把握することで、パフォーマンスを微調整し、ボトルネックを特定し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。 **期待される成果:** アプリケーションの分散された運用を明確に可視化することで、より迅速な問題解決とユーザーエクスペリエンスの向上につながります。 **一般的なアンチパターン:** + トレースデータを見落とし、ログとメトリクスのみに依存している。 + トレースデータが関連するログと関連付けられていない。 + レイテンシーや障害率など、トレースから導き出されたメトリクスを考慮していない。 **このベストプラクティスを活用するメリット:** + トラブルシューティングを改善し、平均解決時間 (MTTR) を短縮します。 + 依存関係とその影響についてのインサイトが得られます。 + パフォーマンスの問題を迅速に特定して修正できます。 + トレースから導き出されたメトリクスを活用して、情報に基づいた意思決定を行うことができます。 + コンポーネントのインタラクションが最適化され、ユーザーエクスペリエンスの向上につながります。 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中 ## 実装のガイダンス 実装のガイダンス [AWS X-Ray](https://www.docs.aws.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) は、トレースデータ分析のための包括的なスイートを提供し、サービスインタラクションの全体像の把握、ユーザーアクティビティのモニタリング、パフォーマンスに関する問題の検出を可能にします。ServiceLens、X-Ray Insights、X-Ray Analytics、Amazon DevOps Guru などの機能により、トレースデータから導き出される実践的なインサイトが向上します。 ### 実装手順 実装手順 次の手順は、AWS サービスを使用してトレースデータ分析を効果的に実装するための構造化されたアプローチを提供します。 1. **AWS X-Ray を統合する**: トレースデータをキャプチャするために、X-Ray をアプリケーションと統合します。 1. **X-Ray メトリクスの分析**: [サービスマップ](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view)を使用してアプリケーションのヘルスをモニタリングし、レイテンシー、リクエスト率、障害率、応答時間の分布など、X-Ray トレースから派生したメトリクスを詳しく調べます。 1. **ServiceLens を使用する**: [ServiceLens マップ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html)を活用して、サービスとアプリケーションのオブザーバビリティを強化します。これにより、トレース、メトリクス、ログ、アラーム、その他のヘルス情報を総合的に確認できます。 1. **X-Ray Insights を有効にする**: 1. [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) をオンにして、トレース内の異常を自動検出します。 1. インサイトを調べてパターンを特定し、障害率の増加やレイテンシーの増大などの根本原因を突き止めます。 1. 検出された問題を時系列で分析するには、インサイトタイムラインを参照します。 1. **X-Ray Analytics を使用する**: [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) を使用すると、トレースデータを徹底的に調べたり、パターンを特定したり、インサイトを抽出したりできます。 1. **X-Ray でループを使用する**: X-Ray でグループを作成して、高レイテンシーなどの条件に基づいてトレースをフィルタリングすると、より的を絞った分析につながります。 1. **Amazon DevOps Guru を組み込む**: [Amazon DevOps Guru ](https://aws.amazon.com/devops-guru/)をエンゲージして、機械学習モデルが運用上の異常をトレースで特定する利点を活用します。 1. **CloudWatch Synthetics を使用する**: [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html) を使用して Canary を作成し、エンドポイントとワークフローを継続的にモニタリングします。Canary を X-Ray と統合することで、テスト対象のアプリケーションを詳細に分析するためのトレースデータを提供できます。 1. **Real User Monitoring (RUM) を使用する**: [AWS X-Ray および CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html) を使用すると、アプリケーションのエンドユーザーからダウンストリームの AWS マネージドサービスまでのリクエストパスを分析およびデバッグできます。これにより、エンドユーザーに影響を与えるレイテンシーの傾向やエラーを特定できます。 1. **ログとの相関**: [トレースデータを X-Ray トレースビュー内の関連ログ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs)と相関させて、アプリケーションの動作を詳細に把握します。これにより、トレース対象のトランザクションに直接関連するログイベントを確認できます。 1. **[CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)を実装する:** リージョン内の複数のアカウントにまたがるアプリケーションをモニタリングおよびトラブルシューティングできます。 **実装計画に必要な工数レベル:** 中 ## リソース リソース **関連するベストプラクティス:** + [OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) + [OPS08-BP02 ワークロードログを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) **関連ドキュメント:** + [ServiceLens を使用したアプリケーションのヘルスのモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html) + [X-Ray Analytics を使用したトレースデータの検索](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html) + [X-Ray Insights を使用したトレースの異常検出](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html) + [CloudWatch Synthetics を使用した継続的なモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) **関連動画:** + [Amazon CloudWatch Synthetics と AWS X-Ray を使用してアプリケーションを分析しデバッグする](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4) + [AWS X-Ray Insights を使用する](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw) **関連する例:** + [1 つのオブザーバビリティワークショップ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) + [AWS Lambda を使用した X-Ray の実装](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html) + [CloudWatch Synthetics Canary テンプレート](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform) # OPS08-BP04 実践的なアラートを作成する OPS08-BP04 実践的なアラートを作成する アプリケーションの動作の逸脱を迅速に検出して対応することが重要です。特に重要なのは、主要業績評価指標 (KPI) に基づく成果がリスクにさらされている場合や、予期しない異常が発生した場合を認識することです。KPI に基づいてアラートを送信することで、受信される警告が直接的に業務や運用上の影響と関連付けられるようになります。実践的なアラートに関するこのようなアプローチを採用すると、積極的な対応の促進とシステムのパフォーマンスと信頼性の維持につながります。 **期待される成果:** 特に KPI の結果がリスクにさらされている場合に、潜在的な問題を迅速に特定して軽減するための、タイムリーで関連性のある実用的なアラートを受け取ることができます。 **一般的なアンチパターン:** + 重大ではないアラートを多数設定しすぎて、アラート疲れを引き起こしている。 + アラートに KPI に基づく優先順位付けを行っていないため、問題が業務に及ぼす影響を把握できにくくなっている。 + 根本原因への対処を怠っているため、同じ問題について繰り返しアラートが送信される。 **このベストプラクティスを活用するメリット:** + 実践的で関連性の高いアラートに重点を置くことで、アラート疲労を軽減します。 + 問題を事前に検出して軽減することで、システムの稼働時間と信頼性が向上します。 + 一般的なアラートツールやコミュニケーションツールと統合することで、チームのコラボレーションを強化し、問題を迅速に解決できます。 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 高 ## 実装のガイダンス 実装のガイダンス 効果的なアラートメカニズムを構築するには、KPI に基づく結果がリスクにさらされている場合や異常が検出された場合にフラグを立てるメトリクス、ログ、トレースデータを使用することが重要です。 ### 実装手順 実装手順 1. **主要業績評価指標 (KPI) を決定する**: アプリケーションの KPI を特定します。正確に業務への影響を反映するには、アラートをこのような KPI に関連付ける必要があります。 1. **異常検出の実装**: + **Amazon CloudWatch 異常検出を使用する**: [Amazon CloudWatch 異常検出](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)を設定して、異常なパターンを自動的に検出します。これにより、真の異常に関するアラートのみが生成されます。 + **AWS X-Ray Insights の使用**: 1. [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html) を設定して、トレースデータの異常を検出します。 1. 検出された問題について警告するように、[X-Ray Insights の通知](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications)を設定します。 + **Amazon DevOps Guru との統合**: 1. [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) の機械学習機能を活用して、既存データの運用上の異常を検出します。 1. DevOps Guru の [[通知設定]](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html#navigate-to-notification-settings) に移動して、異常アラートを設定します。 1. **実践的なアラートを実装する**: 迅速なアクションに必要な、適切な情報を提供するアラートを設計します。 1. [Amazon EventBridge ルールで AWS Health イベント](https://docs.aws.amazon.com/health/latest/ug/cloudwatch-events-health.html)をモニタリングするか、プログラムで AWS Health API と統合して、AWS Health イベント受信時のアクションを自動化します。これらのアクションには、計画されたすべてのライフサイクルイベントメッセージをチャットインターフェイスに送信するなどの一般的なアクションや、IT サービス管理ツールでのワークフローの開始などの特定のアクションがあります。 1. **アラート疲れを軽減する:** 重要でないアラートを最小限に抑えます。多数の重要でないアラートによりチームに負担がかかると、重大な問題の見落としにつながり、アラートメカニズムの全体的な有効性が低下する場合があります。 1. **複合アラームを設定する**: [Amazon CloudWatch 複合アラーム](https://aws.amazon.com/bloprove-monitoring-efficiency-using-amazon-cloudwatch-composite-alarms-2/)を使用して、複数のアラームを統合します。 1. **アラートツールと統合する**: [Ops Genie](https://www.atlassian.com/software/opsgenie) や [PagerDuty](https://www.pagerduty.com/) などのツールを組み込みます。 1. **Amazon Q Developer in chat applications を利用する**: [Amazon Q Developer in chat applications](https://aws.amazon.com/chatbot/) との統合により、Amazon Chime、Microsoft Teams、Slack にアラートを中継します。 1. **ログに基づくアラート**: CloudWatch の[ログメトリクスフィルター](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)を使用して、特定のログイベントに基づいてアラームを作成します。 1. **レビューと反復**: アラート設定を定期的に見直して調整します。 **実装計画に必要な工数レベル:** 中 ## リソース リソース **関連するベストプラクティス:** + [OPS04-BP01 主要業績評価指標を特定する](ops_observability_identify_kpis.md) + [OPS04-BP02 アプリケーションテレメトリを実装する](ops_observability_application_telemetry.md) + [OPS04-BP03 ユーザーエクスペリエンステレメトリを実装する](ops_observability_customer_telemetry.md) + [OPS04-BP04 依存関係のテレメトリを実装する](ops_observability_dependency_telemetry.md) + [OPS04-BP05 分散トレースを実装する](ops_observability_dist_trace.md) + [OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) + [OPS08-BP02 ワークロードログを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) + [OPS08-BP03 ワークロードのトレースを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md) **関連ドキュメント:** + [Amazon CloudWatch でのアラームの使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) + [アラームの組み合わせ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Composite_Alarm.html) + [異常検出に基づいて CloudWatch アラームを作成する](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Anomaly_Detection_Alarm.html) + [DevOps Guru 通知](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html) + [X-Ray インサイト通知](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications) + [インタラクティブな ChatOps による AWS リソースのモニタリング、運用、トラブルシューティング](https://aws.amazon.com/chatbot/) + [Amazon CloudWatch 統合ガイド \$1 PagerDuty](https://support.pagerduty.com/docs/amazon-cloudwatch-integration-guide) + [OpsGenie を Amazon CloudWatch と統合する](https://support.atlassian.com/opsgenie/docs/integrate-opsgenie-with-amazon-cloudwatch/) **関連動画:** + [Create Composite Alarms in Amazon CloudWatch](https://www.youtube.com/watch?v=0LMQ-Mu-ZCY) + [Amazon Q Developer in chat applications の概要](https://www.youtube.com/watch?v=0jUSEfHbTYk) + [AWS On Air: Amazon Q Developer in chat applications での Mutative Commands](https://www.youtube.com/watch?v=u2pkw2vxrtk) **関連する例:** + [Amazon CloudWatch を使用したクラウドでのアラーム、インシデント管理、修復](https://aws.amazon.com/bloarms-incident-management-and-remediation-in-the-cloud-with-amazon-cloudwatch/) + [チュートリアル: Amazon Q Developer in chat applications に通知を送信する Amazon EventBridge ルールの作成](https://docs.aws.amazon.com/chatbot/latest/adminguide/create-eventbridge-rule.html) + [1 つのオブザーバビリティワークショップ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) # OPS08-BP05 ダッシュボードを作成する OPS08-BP05 ダッシュボードを作成する ダッシュボードは、ワークロードのテレメトリデータを理解しやすいように表示します。ダッシュボードは重要な視覚的インターフェイスを提供するとはいえ、アラートメカニズムに取って代わるものではなく、補完となるべきものです。考慮して作成することにより、システムのヘルスとパフォーマンスに関する迅速なインサイトが得られるのみでなく、ビジネス成果や問題の影響に関するリアルタイムの情報をステークホルダーに提供できます。 **期待される成果:** 視覚的な表示を使用して、システムとビジネスのヘルスに関する明確かつ実践的なインサイトが得られます。 **一般的なアンチパターン:** + メトリクスが多すぎてダッシュボードが必要以上に複雑化する。 + 以上を検出するアラートを設定せずにダッシュボードに依存している。 + ワークロードが進化してもダッシュボードが更新されない。 **このベストプラクティスを活用するメリット:** + 重要なシステムメトリクスと KPI を即座に可視化します。 + 関係者のコミュニケーションと理解が強化されます。 + 運用上の問題の影響についてのインサイトを迅速に把握できます。 **このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル:** 中 ## 実装のガイダンス 実装のガイダンス **ビジネス視点のダッシュボード** ビジネス KPI に応じてカスタマイズしたダッシュボードは、幅広いステークホルダーのエンゲージメントを向上させます。関係者はシステムメトリクスに関心を持つとは限りませんが、このような数値のビジネスへの影響を把握することには熱心です。ビジネス視点のダッシュボードにより、モニタリングおよび分析されるすべての技術的および運用上のメトリクスが、包括的なビジネス目標に沿っていることを確認できます。このような調整により、透明性が実現し、重要な事項とそうでない事項について、組織全体のコンセンサスが得られます。さらに、ビジネス KPI を強調表示するダッシュボードは、より実践的となる傾向があります。関係者は、業務の状態、注意が必要な領域、ビジネス成果への潜在的な影響を迅速に把握できます。 これらの点を考慮に入れて、ダッシュボード作成の際は、技術的なメトリクスとビジネス KPI のバランスが取れていることを確認します。どちらも不可欠であるとはいえ、対象者は異なります。理想的には、システムのヘルスとパフォーマンスを包括的に把握すると同時に、主要なビジネス成果とその影響を強調表示するダッシュボードが求められます。 Amazon CloudWatch ダッシュボードは、CloudWatch コンソールにあるカスタマイズ可能なホームページであり、ダッシュボードを使用すれば、異なる AWS リージョンにまたがっているリソースでも、1 つのビューでモニタリングできます。 ### 実装手順 実装手順 1. **基本的なダッシュボードを作成する:** [CloudWatch で新しいダッシュボードを作成](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create_dashboard.html)し、わかりやすい名前を付けます。 1. **マークダウンウィジェットを使用する:** メトリクスに絞り込む前に、[マークダウンウィジェットを使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_text_dashboard.html)してダッシュボードの上部にテキストコンテキストを追加します。これにより、ダッシュボードの内容、表示されるメトリクスの重要性を説明できます。説明には、その他のダッシュボードやトラブルシューティングツールへのリンクも記載できます。 1. **ダッシュボード変数を作成する:** 必要に応じて[ダッシュボード変数を組み込み](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_dashboard_variables.html)、動的で柔軟なダッシュボードビューを許可します。 1. **メトリクスウィジェットを作成する:** [メトリクスウィジェットを作成](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create-and-work-with-widgets.html)して、アプリケーションが出力するさまざまなメトリクスを可視化し、ウィジェットを調整してシステムのヘルスとビジネス成果を効果的に表示します。 1. **Log Insights クエリを活用する:** [CloudWatch Log Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_ExportQueryResults.html) を使用してログから実用的なメトリクスを取得し、ダッシュボードにこれらのインサイトを表示します。 1. **アラームを設定する:** [CloudWatch アラーム](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_alarm_dashboard.html)をダッシュボードに統合して、しきい値を超えているメトリクスを簡単に確認できるビューを提供します。 1. **Contributor Insights を使用する:** [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights-ViewReports.html) を組み込み、高カーディナリティフィールドを分析し、リソースの上位コントリビューターをより明確に理解します。 1. **カスタムウィジェットを設計する:** 標準ウィジェットでは満たされない特定のニーズについては、[カスタムウィジェット](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_custom_widget_dashboard.html)の作成を検討してください。カスタムウィジェットを使用すると、さまざまなデータソースからデータを引き出したり、独自の方法でデータを表示したりできます。 1. **AWS Health を使用する:** AWS Health は、AWS クラウド リソースの正常性に関する信頼できるソースです。すぐに使える [AWS Health Dashboard](https://health.aws.amazon.com/health/status) を使用するか、独自のダッシュボードやツールで AWS Health のデータを使用して、情報に基づいた意思決定を行うための適切な情報を取得します。 1. **反復と改良を実施する:** アプリケーションの進化に応じて、定期的にダッシュボードを見直し、関連性を確認します。 ## リソース リソース **関連するベストプラクティス:** + [OPS04-BP01 主要業績評価指標を特定する](ops_observability_identify_kpis.md) + [OPS08-BP01 ワークロードメトリクスを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md) + [OPS08-BP02 ワークロードログを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md) + [OPS08-BP03 ワークロードのトレースを分析する](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md) + [OPS08-BP04 実践的なアラートを作成する](ops_workload_observability_create_alerts.md) **関連ドキュメント:** + [運用を可視化するためのダッシュボードの構築](https://aws.amazon.com/builders-library/building-dashboards-for-operational-visibility/) + [Amazon CloudWatch ダッシュボードの使用](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html) **関連動画:** + [クロスアカウントとクロスリージョンの CloudWatch ダッシュボードを作成する](https://www.youtube.com/watch?v=eIUZdaqColg) + [AWS re:Invent 2021 - AWS クラウドオペレーションダッシュボードを使用してエンタープライズレベルの可視化を実現する](https://www.youtube.com/watch?v=NfMpYiGwPGo) **関連する例:** + [1 つのオブザーバビリティワークショップ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro) + [Amazon CloudWatch Application Insights を使用したアプリケーションモニタリング](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/application-monitoring-with-cloudwatch/) + [AWS Health イベントインテリジェンスダッシュボードとインサイト](https://aws.amazon.com/blogs/mt/aws-health-events-intelligence-dashboards-insights/) + [Amazon Managed Grafana を使用して AWS Health イベントを視覚化する](https://aws.amazon.com/blogs/mt/visualize-aws-health-events-using-amazon-managed-grafana/)