Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
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!
Search
o11yfes
April 16, 2025
Technology
540
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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!
o11yfes
April 16, 2025
More Decks by o11yfes
See All by o11yfes
⽣成 AI で進化する AWS オブザーバビリティ
o11yfes2023
0
370
X-Ray SDKとDaemonのサポート終了と移⾏ガイド
o11yfes2023
0
550
AWS オブザーバビリティサービスアップデート
o11yfes2023
0
330
クロスアカウント/クロスリージョンのオブザーバビリティ
o11yfes2023
0
260
Amazon CloudWatch を使って NW 監視を行うには
o11yfes2023
0
950
CloudWatch 大好きなSAが語る CloudWatch キホンのキ
o11yfes2023
0
620
Amazon CloudWatchで始める エンドユーザー体験のモニタリング
o11yfes2023
0
600
Observabilityジャーニーを実現するためのAWSサービス:CloudWatch編
o11yfes2023
0
820
Observability はじめの一歩 CloudWatch Synthetics
o11yfes2023
0
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
そこにあるから地図ができる~位置を示す"モノ"を愉しむ~ - Interface 2026年6月号GPS特集オフ会 / interface_202606_GPS_offline
sakaik
1
130
FinOps X 2026 Recap from Engineer Side #JapanFinOps
chacco38
0
110
サイバーエージェントにおけるAI推進戦略と変革への取り組み
shotatsuge
0
620
40代で“やっとエンジニアになれた”――閉じた学びを開き、空の青さを知る / 20260628 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
4
1.3k
AWS Summit 2026で見えたSIerにとっての Amazon Quickの位置づけ
maf_0521
0
120
Why is RC4 still being used?
tamaiyutaro
0
190
脱SaaS!FDEを支えるプロビジョニングと分離設計
knih
0
310
From Prompt Engineering to Loop Engineering
shibuiwilliam
1
290
【FinOps】データドリブンな意思決定を目指して
z63d
2
500
從開發到部署全都交給 AI:實作 AI 驅動的自動化流程
appleboy
0
190
水を運ぶ人としてのリーダーシップ
izumii19
4
1.1k
Amazon Redshift zero-ETL 統合を活用した軽量なマルチプロダクトデータ可視化基盤 / Lightweight Multi-Product Data Visualization with Amazon Redshift Zero-ETL
kaminashi
0
120
Featured
See All Featured
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
170
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
220
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
190
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
230
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
540
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
200
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
230
Abbi's Birthday
coloredviolet
3
8.3k
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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︕
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
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
© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All
rights reserved. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.