AWS DevOps Agent使ってみて結構いいかもと思った話

AWS DevOps Agent使ってみて結構いいかもと思った話 2026/06/25 Media-JAWS x JAWS-UG千葉支部 #3 1年ぶり！幕張よ再びやって来た！
小林陸

自己紹介 • Name：小林陸 (Kobayashi Riku) • 所属 ◦ 株式会社ネットドリーマーズ
• 住んだ場所 ◦ 神奈川 (22年) → 東京 (2年) → 千葉 (現在) • 好きなAWSサービス ◦ AWS Lambda, Amazon EventBridge, Amazon ECS • 実績 ◦ AWS Community Builder 2023～ • その他 ◦ X (@Riku0_Kobayashi) ◦ AWS re:Post ポイント数世界1位 2

目次 • AWS DevOps Agentとは • AWS DevOps Agentはなにができるの？ •
人が行うインシデント調査との違い • 使用料金は？ • Skillsの登録 • 調査例 • 使ってみてよかった点 • 使うときの注意点 3

AWS DevOps Agentとは • インフラのアラートや運用イベントに対して自動的な根本原因分析、修復手順などを提案して支援してくれるサービス • AWSではフロンティアエージェントというものにカテゴリしてるらしい ◦ 介入を必要とせずに何時間も動作する、大規模にスケーラブルな自律型
AI エージェント 4 参考ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devopsagent/latest/userguide/about-aws-devops-agent.html https://aws.amazon.com/jp/ai/frontier-agents/

AWS DevOps Agentはなにができるの？ • アラート発生時にAWSアカウント内を調査させることで問題点を探すことができる ◦ CloudWatchメトリクス、ログ、S3内のログなど ▪ IAMポリシーを設定すればAthenaを使用させることも可能 ◦
調査は手動で開始させることも可能だが、ウェブフックを使用することでアラート発生時に自動で調べさせることができる • GitHubと統合することでコミット内容やソースコードレベルの調査も可能 ◦ これによってアプリケーション起因の問題特定を素早く行うことができる 5 参考ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devopsagent/latest/userguide/connecting-to-cicd-pipelines-connecting-github.html

人が行うインシデント調査との違い従来の運用 1. アラート発生 2. ログを見る 3. メトリクスを見る 4. 最近の変更を見る
5. 関連リソースを探す 6. 原因を推測する 6 AWS DevOps Agentの運用 1. 自動で調査開始 2. 関連しそうなリソースやログ、メトリクスをまとめて見て原因候補や調査結果を整理してくれる 3. 改善案も出してくれる内容によっては数時間かかる 10分程度で改善案が出てくる人間は出てきた改善案や調査内容を精査

使用料金は？ • 実際にエージェントが動いている (調査など) 時間で料金が発生する ◦ 秒間0.0083ドル • AWS DevOps
Agentのリソース (エージェントスペースなど) を作成するだけなら料金は発生しない 7 参考ドキュメント https://aws.amazon.com/jp/devops-agent/pricing/

Skillsの登録 • Skillsの登録 ◦ システムの構成や運用手順などを登録して必要な時に判断材料として使ってくれる仕組み ◦ 普段どういった観点でメトリクスを確認しているかなどコンテキストを入れておくとスムーズに調査してくれる ◦
マークダウン形式で登録が可能 ◦ 自分は普段使うAthenaのクエリを登録していたりする 8 参考ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devopsagent/latest/userguide/about-aws-devops-agent-devops-agent-skills.html

Skillsの登録 • マークダウンファイルをアップロードする以外にエージェントとのチャットのやり取りで作ることも可能 9

調査例 10 • LambdaのIAMロールからDynamoDBの put itemを外してわざとエラーが起きるようにして調査をしてみる • 右の画像は実際の調査開始画面

調査例 11 • 調査が完了すると根本原因を教えてくれる

調査例 12 • チャットから修正手順の詳細を確認したり、調査の継続 (調査結果で出てきたもの以外が関連している可能性がある時に使う) といったことも可能

使ってみてよかった点① • 調査の入口を作ってくれる ◦ インシデント調査で大事なのは最初に「どこから探すか」を決めるところ (小林の持論です) ▪ 大きい環境だと確認するリソースやログが多くなり特定まで膨大な時間が必要
▪ AIが全体を網羅的に見てくれるため確認が不要な部分をある程度省けるようになる • 質問しながら深掘りできる ◦ チャットで追加質問が可能なため、調査結果に出てないリソースやログなど気になる部分を深堀することが可能 13

使ってみてよかった点② • CloudWatch以外の連携も強い ◦ DataDog、Grafana、New Relicといったサービスとも連携ができるので CloudWatchに監視を集約していなくても導入しやすい • MCPサーバを使用することができる ◦
外部に障害対応ドキュメントをまとめていてMCPサーバーで接続できるようにしていれば、DevOps Agentに参照させることも可能 14 参考ドキュメント https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devopsagent/latest/userguide/configuring-capabilities-for-aws-devops-agent-connecting-tele metry-sources-index.html https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devopsagent/latest/userguide/configuring-capabilities-for-aws-devops-agent-connecting-mcp -servers.html

使うときの注意点 • 最終判断は人間が必要 ◦ AIの判定がすべて正しいわけではないため、最終的な判断は必ず人間が行う必要がある • 既存の監視設計が弱いと効果も弱くなる ◦ 調査に必要なデータをAWS
DevOps Agentに出せていない環境 (ログとかメトリクス) だと微妙な結果が返ってくることも 15

さいごに • AWS DevOps Agentは一次調査として使うのであれば便利 ◦ 調査結果の要約や改善案が一次報告のとして使える • 障害発生時の初動を早くすることができるので、結果的に問題解決の速度を上げることができる
16

蛇足 • 先日プレビュー版で、コードレビューやリリース前のテストを支援するような機能も追加された ◦ 今後も運用支援になるような機能が追加されると考えられる 17 参考ドキュメント https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-devops-agent-adds-release-management-capabilities-to-assess-code-changes-befo re-production-preview/

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Kobayashi-Riku

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