Amazon CloudWatch Application Signalsにカスタムメトリクスが登場
はじめに
AWSはクラウドサービスの中でもリーダー的存在であり、多種多様な機能を提供しています。その中で、アプリケーションの健全性を監視するためのツールとして「Amazon CloudWatch」が知られています。このたび、Amazon CloudWatchの新機能として、Application Signalsにカスタムメトリクスが追加され、より詳細な監視と問題解決が可能になりました。本記事では、この新機能について詳しく解説し、利用用途やメリットについても触れていきます。
概要
Amazon CloudWatch Application Signalsでは、これまでアプリケーションの健全性を標準メトリクスを用いて監視してきました。しかし、新たにカスタムメトリクスが利用できるようになり、開発者は自分たちのアプリケーションに特有のメトリクスを定義することが可能になりました。これにより、アプリケーションの詳細な挙動を捉え、標準メトリクスと相関させた統合ビューを提供します。
詳細解説
カスタムメトリクスの定義と視覚化
カスタムメトリクスは、OpenTelemetry Metricsを用いて、アプリケーションコードからメトリクスを直接作成しエクスポートすることができます。また、OpenTelemetry Traces SDKを用いたSpan Metricsもサポートしており、メトリクスフィルターを活用して独自のスパン属性からメトリクスを生成可能です。これにより、サービスにとって重要なコンテキストを持つアプリケーション固有のメトリクスを視覚的に把握できます。
関連メトリクスの相関分析
Application Signalsコンソールでは、新たな「Related Metrics」タブを通じて複数のメトリクスを選択し、相関関係を視覚化することができます。これにより、異なるメトリクス間のパターンや依存関係を特定し、問題の根本原因を絞り込むことが容易になります。この機能は、特に複雑なアプリケーションにおいて強力なツールとなるでしょう。
インタラクティブな分析と可視化
カスタムメトリクスを使用することで、特定のデータポイントをインタラクティブに分析し、関連するスパンやトラブルの要因を視覚的に確認できます。また、サービスオペレーションまたは依存関係から直接「Related Metrics」にナビゲートして、詳細な相関分析を行うことが可能です。
利用用途・ユースケース
– 複雑な分散アプリケーションにおけるトラブルシューティング
– 独自のビジネス指標を含む詳細なパフォーマンス監視
– メトリクス間の相関関係を基にした予測分析
メリット・デメリット
- メリット
- アプリケーションの特定のニーズに応じた柔軟なメトリクス定義
- 標準メトリクスとカスタムメトリクスの統合的な監視
- 問題の迅速な診断と解決につながる相関分析
- デメリット
- メトリクスの設定と管理に技術的な知識が必要
- 大量のカスタムメトリクスを管理するためのリソースが必要
まとめ
Amazon CloudWatch Application Signalsのカスタムメトリクスは、アプリケーションのモニタリングに新たな次元をもたらします。標準メトリクスに加え、この新機能は、アプリケーションの特定の挙動を把握するための重要なコンテキストを提供します。これにより、潜在的な問題の迅速かつ正確な特定が可能になり、ビジネスにとって重要なアクションにつなげることができるのです。
考察
カスタムメトリクスの導入は、特に複雑なアプリケーションを持つ企業や、ビジネスクリティカルなデプロイメントにおいて大きな価値を発揮します。開発チームはアプリケーションの詳細な監視と分析を行うことにより、運用の効率化と顧客満足度の向上を達成できます。一方で、メトリクス管理は容易ではないため、適切なリソースと専門知識が必要です。
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