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# オブザーバビリティ
マイクロサービスアーキテクチャは本質的に多くの分散コンポーネントで構成されているため、これらのコンポーネント全体のオブザーバビリティが重要になります。Amazon CloudWatch では、メトリクスの収集と追跡、ログファイルのモニタリング、 AWS 環境の変更への対応を行うことができます。アプリケーションとサービスによって生成された AWS リソースとカスタムメトリクスをモニタリングできます。
**Topics**
+ [モニタリング](monitoring.md)
+ [ログの一元化](centralizing-logs.md)
+ [分散トレース](distributed-tracing.md)
+ [でのログ分析 AWS](log-analysis-on-aws.md)
+ [分析のその他のオプション](other-options-for-analysis.md)
# モニタリング
CloudWatch は、リソース使用率、アプリケーションパフォーマンス、運用状態をシステム全体で可視化します。マイクロサービスアーキテクチャでは、開発者が収集するメトリクスを選択できるため、CloudWatch によるカスタムメトリクスのモニタリングが有益です。動的スケーリングは、これらのカスタムメトリクスに基づくこともできます。
CloudWatch Container Insights はこの機能を拡張し、CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどの多くのリソースのメトリクスを自動的に収集します。コンテナ関連の問題を診断し、解決を合理化するのに役立ちます。
Amazon EKS の場合、多くの場合推奨される選択肢は Prometheus です。Prometheus は、包括的なモニタリングとアラート機能を提供するオープンソースプラットフォームです。通常、直感的なメトリクスの視覚化のために Grafana と結合されます。[Amazon Managed Service for Prometheus (AMP)](https://aws.amazon.com/prometheus/) は、Prometheus と完全に互換性があるモニタリングサービスを提供し、コンテナ化されたアプリケーションを簡単に監視できます。さらに、[Amazon Managed Grafana (AMG) ](https://aws.amazon.com/grafana/)はメトリクスの分析と視覚化を簡素化し、基盤となるインフラストラクチャを管理する必要がなくなります。
![\[モニタリングコンポーネントを含むサーバーレスアーキテクチャを示す図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/serverless-arch-with-monitoring.png)
![\[モニタリングコンポーネントを備えたコンテナベースのアーキテクチャ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/container-arch-with-monitoring.png)
# ログの一元化
ログ記録は、問題を特定して解決するための鍵です。マイクロサービスを使用すると、より頻繁にリリースし、新機能を試すことができます。 は、ログファイルを一元化するために Amazon S3、 CloudWatch Logs、Amazon OpenSearch Service などのサービス AWS を提供します。Amazon EC2 は CloudWatch にログを送信するためにデーモンを使用しますが、Lambda と Amazon ECS はログ出力をネイティブに送信します。Amazon EKS の場合、[Fluent Bit または Fluentd を使用してログを CloudWatch に転送し、OpenSearch と Kibana を使用してレポートできます](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html)。 CloudWatch OpenSearch ただし、フットプリントと[パフォーマンスの利点](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html)が 小さいため、Fluentd よりも Fluent Bit が推奨されます。
図 12 は、さまざまな AWS サービスのログを Amazon S3 と CloudWatch に送信する方法を示しています。 CloudWatch これらの一元化されたログは、データの視覚化に Kibana を含む Amazon OpenSearch Service を使用してさらに分析できます。また、Amazon Athena は、Amazon S3 に保存されているログに対するアドホッククエリにも使用できます。
![\[AWS サービスのログ記録機能を示す図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/logging-capabilities.png)
# 分散トレース
マイクロサービスは多くの場合、連携してリクエストを処理します。 は相関 ID AWS X-Ray を使用して、これらのサービス全体のリクエストを追跡します。 IDs X-Ray は、Amazon EC2、Amazon ECS、Lambda、Elastic Beanstalk と連携します。
![\[AWS X-Ray サービスマップを示す図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/xray-service-map.png)
[AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/?otel-blogs.sort-by=item.additionalFields.createdDate&otel-blogs.sort-order=desc) は OpenTelemetry プロジェクト の一部であり、オープンソースAPIs とエージェントを提供して分散トレースとメトリクスを収集し、アプリケーションのモニタリングを改善します。 メトリクスとトレースを複数の AWS およびパートナーのモニタリングソリューションに送信します。 AWS リソースからメタデータを収集することで、アプリケーションのパフォーマンスを基盤となるインフラストラクチャデータと整合させ、問題解決を加速します。さらに、さまざまな AWS サービスと互換性があり、オンプレミスで使用できます。
# でのログ分析 AWS
Amazon CloudWatch Logs Insights を使用すると、リアルタイムのログ探索、分析、視覚化が可能になります。さらにログファイルを分析するには、Kibana を含む Amazon OpenSearch Service が強力なツールです。CloudWatch Logs は、ログエントリを OpenSearch Service にリアルタイムでストリーミングできます。OpenSearch とシームレスに統合された Kibana は、このデータを視覚化し、直感的な検索インターフェイスを提供します。
![\[Amazon OpenSearch Service でのログ分析を示す図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-with-opensearch-service.png)
# 分析のその他のオプション
詳細なログ分析のために、フルマネージド型のデータウェアハウスサービスである Amazon Redshift と、スケーラブルなビジネスインテリジェンスサービスである [Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/) は、効果的なソリューションを提供します。QuickSight は、Redshift、RDS、Aurora、EMR、DynamoDB、Amazon S3、Kinesis などのさまざまな AWS データサービスへの簡単な接続を提供し、データアクセスを簡素化します。
CloudWatch Logs は、リアルタイムストリーミングデータを配信するサービスである Amazon Data Firehose にログエントリをストリーミングできます。次に、QuickSight は Redshift に保存されているデータを使用して、包括的な分析、レポート、視覚化を行います。
![\[Amazon Redshift と Quick を使用したログ分析を示す図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-redshift-quicksight.png)
さらに、ログがオブジェクトストレージサービスである S3 バケットに保存されると、クラウドベースのビッグデータプラットフォームである Redshift や EMR などのサービスにデータをロードできるため、保存されたログデータの詳細な分析が可能になります。
![\[ログ分析の合理化を示す図: AWS サービスから QuickSight へ\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/streamlining-log-analysis.png)