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AWS pre:Invent 2024 Observability Update
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須田 一也
November 26, 2024
Technology
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AWS pre:Invent 2024 Observability Update
【DAY2】今年のAWSアプデ総ざらい！ #しむそくRadio SpecialのLT資料です。
須田 一也
November 26, 2024
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Transcript
re:Invent開催直前！ AWS Observability関連のアップデート 2024.11.27 #しむそく Radio Special KDDIアジャイル開発センター株式会社 須田 一也
1 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation 自己紹介 KDDIアジャイル開発センター株式会社（KAG） プラットフォームエンジニアリング部長
須田 一也（すだ かずや） 主な経歴 2016～ auでんきアプリ開発スクラムオブスクラムマスター（AWS×スクラム） 2019～ MaaSアプリ開発スクラムマスター（AWS×GCP×スクラム） 2021～ Scrum Inc. Japanスクラムコーチ兼務 202207～ KDDIアジャイル開発センター株式会社兼務出向 202404～ KAGプラットフォームエンジニアリング部長
2 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation 趣味など ランニング、サッカー、日本酒、猫、コーヒーなど Observability：犬派
X: @curanosuke
3 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation AWS での Observability
4 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation AWS Observability Best
Practices AWS での Observability 戦略を実装するプロセスを簡素化するためのベストプラクティスガイド
5 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation 5 つの主要なベストプラクティス オブザーバビリティ戦略に関する意思決定プロセスに役立つ
5 つの主要なベストプラクティス 1. 重要なものをモニタリングする オブザーバビリティでは、自分のビジネスやプロジェクトにとって最も重要な指標を特定し、それを時系列で測 定・追跡することが重要です。その指標が成功基準を反映し、インフラやアプリケーションの影響を理解する基盤 となります。 2. コンテキスト伝播とツール選択 ログ、メトリクス、トレースを統合できるツールを選び、既存のツールやプロセスとの統合を重視することが推奨 されています。これにより、効率的で一貫性のあるオブザーバビリティ運用が可能になります。 3. ワークロードのすべての層からテレメトリを収集する オブザーバビリティを高めるためには、ワークロードの全層からテレメトリデータを収集し、特にコンポーネント 間の統合部分や、エンドユーザ体験を計測することが重要です。 4. データは力なりですが、細かいことにこだわりすぎないでください データは重要ですが、細部に過度にこだわると全体像を見失う可能性があります。全体的なパフォーマンスや主要 な指標に焦点を当て、バランスの取れたデータ活用を心がけましょう。 5. Day One からオブザーバビリティを組み込む オブザーバビリティは、開発初期から組み込むことで、アプリケーションの透明性を高め、迅速な問題解決を可能 にします。
6 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation Amazon CloudWatch Application
Signals OpenTelemetry （ADOT）による自動計装を CloudWatch を介して実装する方法（APM）
7 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation Observability関連アップデート
8 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation Application Signals が
SLOのバーンレートをサポート サービスレベル目標（SLO）に対するエラーバジェットの消費指標のバーンレートをサポート
9 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation Application SignalsでのLambdaのAPMをサポート X-Rayでのトレース情報の取得に比べて、SDK不要でADOTを活用して自動計測が可能に
10 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation Applications Signals が
Java、Pythonアプリケーションをサポート ガベージコレクション、メモリ使用量、CPU 使用量などのランタイムメトリクス可視化し原因調査
11 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation BedrockのApplication Signalsも対応済（AUG 2024）
モデルのパフォーマンスやエラーの原因を特定し、生成AIアプリのユースケースに最適なLLMを選択
12 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation CloudWatchオブザーバビリティソリューション AWSサービス、カスタムアプリケーション、サードパーティのワークロード向けのObservability環境を構築
13 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation CloudWatchオブザーバビリティソリューション AWSサービス、カスタムアプリケーション、サードパーティのワークロード向けのObservability環境を構築
14 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation CloudWatchのビジュアルエディタと Logs Insights
クエリの強化 分散トレースの構成要素であるトランザクションスパン（個々の処理ステップ）を詳細に分析できる
15 ©️2024 KDDI Agile Development Center Corporation CloudWatchのビジュアルエディタと Logs Insights
クエリの強化 分散トレースの構成要素であるトランザクションスパン（個々の処理ステップ）を詳細に分析できる
Be a Change Leader. アジャイルに力を与え 共に成長し続ける社会を創る
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