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サーバレス、コンテナ、データベース特化型機能をご紹介。CloudWatch をもっと使いこなそう!
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April 16, 2025
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サーバレス、コンテナ、データベース特化型機能をご紹介。CloudWatch をもっと使いこなそう!
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Transcript
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. サーバレス、コンテナ、データベース 特化型機能をご紹介。 CloudWatch をもっと使いこなそう︕ 堀 貴裕 ソリューションアーキテクト
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. 2 ⾃⼰紹介 ⽒名 堀 貴裕(ほり たかひろ) 役職 主に製造業のお客様をご⽀援 技術担当 Solutions Architect 好きな分野 AWS サービス オブザーバビリティ、Amazon CloudWatch
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rights reserved. 3 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 4 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 5 • サーバレス、コンテナ、データベースを運⽤する皆様がより深い障害分析、 最適化を⾏うための CloudWatch の機能を知っていただく 本⽇のゴール サーバレス コンテナ データベース AWS Lambda Amazon ECS Amazon EKS Amazon Aurora Amazon RDS Lambda Insights Container Insights Database Insights
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rights reserved. 6 • サーバレス、コンテナ、データベースでデフォルトのメトリクスやログでは 分析しづらい情報を収集、可視化できる 3 つの機能でできること 「Lambda でコールドスタートが起きてるみたいだけど、 いつ起きているのかログを仕込むのは⼤変そうだ、、」 共通で取得、可視化したい情報が存在するが実装が⼤変 「Lambda insights だと⾃動でコールドスタートの発⽣、遅延を 計測し、ログとの紐付けもできます︕」 AWS が情報取得、可視化を機能としてご⽤意
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rights reserved. 7 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 8 • 主な活⽤シーン Lambda Insights のユースケース 1 パフォーマンス問題の特定と解決 2 3 4 メモリリーク、CPU 使⽤の急増、レイテンシーの増⼤ コスト最適化 過剰なメモリ割り当てや⾮効率な関数実⾏ トラブルシューティングの効率化 依存するリソースの探索の効率化 アプリケーションの健全性監視 異常な Lambda 関数の早期発⾒ Lambda 関数 CPU 時間 メモリ使⽤率 レイテンシー コールド スタート コスト エラー ネットワーク I/O
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rights reserved. 9 • 主要機能 Lambda Insights の主要機能 1 詳細なメトリクス収集 2 3 4 CPU 使⽤時間、メモリ使⽤率、/tmp の使⽤率 など詳細なメトリクスを⾃動収集 詳細なパフォーマンス分析 コールドスタート、エラー、関数実⾏コスト などの分析が可能 ⾃動ダッシュボード 事前に⽤意されたダッシュボードで分析 最適化が可能 Lambda 拡張機能として簡単に実装 Lambda レイヤーとして簡単に設定 ダッシュボード例
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rights reserved. 10 コールドスタートの分析例 1 コールドスタート 発⽣の関数の特定 2 実⾏時間など概要を ダッシュボードで把握 3 初期実⾏時間など パフォーマンスログを 分析
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rights reserved. 11 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 12 Container Insights のユースケース • 主な活⽤シーン 1 様々な粒度での問題を迅速に特定 2 3 4 クラスター、インスタンス、サービス、タスク コンテナレベルでの問題の検知 コスト最適化 リソース割り当て、スケーリングの過不⾜を解消 トラブルシューティングの効率化 サービス間の関連性を可視化し ボトルネックの発⾒ アプリケーションの健全性監視 異常なサービス (コンテナ) の早期発⾒ クラスター CPU メモリ ストレージ スケーリング ネットワーク I/O インスタンス サービス タスク コンテナ
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rights reserved. 13 • 主要機能 Container Insights の主要機能 1 複数の粒度でのメトリクス収集 2 3 4 クラスター、インスタンス、サービス、タスク コンテナレベルでのメトリクス⾃動収集 サービス間の相関の可視化 サービス間の相関とボトルネックをマップで表⽰ ⾃動ダッシュボード 事前に⽤意されたダッシュボードで 複数粒度での分析・可視化 簡単セットアップで即時有効化 ECS, EKS (on Fargate, EC2) で数クリックで有効化 Prometheus にも対応 パフォーマンスダッシュボード コンテナマップ
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rights reserved. 14 コンテナワークロードでの問題特定例 1 コンテナマップで問題の あるサービスを特定 2 パフォーマンス ダッシュボードで問題を特定 3 ログを分析し問題のある箇所 を特定
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rights reserved. 15 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 16 Database Insights のユースケース • 主な活⽤シーン 1 パフォーマンスのボトルネック特定 2 3 4 どこがボトルネックなどか アプリケーションまで追跡 SQL クエリの最適化 SQL クエリのパフォーマンス改善のための 情報を提供 トラブルシューティングの効率化 呼び出し元のサービスを特定し問題解決を 迅速化 コスト最適化 負荷や使⽤率からキャパシティプランニング クラスター CPU メモリ ストレージ トップ SQL ネットワーク I/O インスタンス 待機イベント アプリ ケーション
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rights reserved. 17 Database Insights の機能 • 主要機能 17 1 詳細な SQL の分析 2 3 4 DB ロード、トップ SQL などボトルネックを 可視化し、統計情報から詳細な分析が可能 依存関係の可視化 依存するサービスとデータベースをマッピング ⾃動ダッシュボード 事前に⽤意されたダッシュボードで分析 最適化が可能 簡単セットアップで即時有効化 Aurora, RDS で数クリックでセットアップ Fleet View Instance View
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rights reserved. 18 SQL の最適化例 1 ボトルネックの トップ SQL を特定 2 待機イベントの分析 3 実⾏計画を分析し、SQL を 改善
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rights reserved. 19 • 本⽇のゴール • Amazon CloudWatch Lambda Insights • Amazon CloudWatch Container Insights • Amazon CloudWatch Database Insights • まとめ アジェンダ
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rights reserved. 20 • パフォーマンスをとるか、コストをとるか、判断材料に利⽤する コスト最適化から始めよう パフォーマンス (リソースを増やす) コスト (リソースを減らす) ワークロードが成⻑してきたので コスト最適化しよう︕
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rights reserved. 21 • サーバレス、コンテナ、データベースの運⽤で 「もっと細かく分析・最適化したい」⽅は Lambda Insights, Container Insights, Database Insights が便利です • まずはワークロードが成⻑し、コスト最適化を⾏いたい際に導⼊して下さい まとめ
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