「ここ 3 年くらいの CloudWatch アップデート について丸っと解説します」というタイトルで登壇しました #devio2026

2026/10/24 (土) に開催された「DevelopersIO 2026 Tokyo」にて、「ここ 3 年くらいの CloudWatch アップデート について丸っと解説します」というタイトルで登壇しましたので、資料を共有します。

スライド資料

概要

CloudWatch には 2023 年の Application Signals GA を皮切りに多くのアップデートが入り、開発体験が大きく向上しました。
特に 2026 年 9 月に登場した CloudWatch Omni はオブザーバビリティ特化の SaaS に近い使い勝手になっています。

運用に AI を取り入れる中で、オブザーバビリティを強化することは大きなメリットがあります。

重要度も上がってきている中で、どんどん概念も増えているのでまとめて 3 年分キャッチアップしましょう！というのが今回の登壇の趣旨でした。

CloudWatch Application Signals

CloudWatch Application Signals はオブザーバビリティや SRE などの考え方を AWS 上で手間無く実践できるようにしたサービスです。
「手間無く」というのが肝で、ドキュメント通りセットアップするだけで、SLI/SLO 管理を始められるようになっています。

ゼロコード計装前提で設計されていることも大きなポイントです。

CloudWatch OpenTelemetry 対応

ログ/メトリクス/トレースの 3 シグナルで OTLP エンドポイントが揃い、AWS 外のサーバーについても CloudWatch で監視しやすくなりました。

AWS が公開するメトリクスを OpenTelemetry メトリクスとして扱おうとすると、追加料金が発生するため、無理に移行する必要はありません。

一方、カスタムメトリクスを扱う場合は積極的に OpenTelemetry を利用した方が良いです。
OTel エンリッチメントはカスタムメトリクスを利用している環境で、AWS 公開メトリクスと合わせて PromQL でクエリしたくなった際にはじめて利用する形で問題ありません。

アラーム関連のアップデート

OpenTelemetry メトリクスに対しては PromQL ベースのアラームを定義可能になりました。

Logs Insights でクエリした結果を利用してアラートを定義することも可能です。
便利ではありますが、ビジネス上大事なメトリクスであればカスタムメトリクス化した方が後から追いやすいですし、何でもかんでもこちらを利用するのはあまり推奨できません。

タグベースでのアラート定義は非常に便利なので、まだ利用していない方は是非使ってみて下さい。

CloudWatchログ統合データストア

re:Invent 2025 年近辺で CloudWatch Logs に適用された大量のアップデートを総称して、こう呼んでいるようです。

AWS 上でログ基盤を構築する一番のメリットは AWS サービスのログを効率的に収集しやすいことです。

さらに AWS 外のログも集めやすくなっています。

今までロググループをまとめる概念として、データソースという概念が現れています。
種類ごとにロググループをまとめて扱えるため、非常に便利です。

簡単な変換なども、CloudWatch Logs で実施できるようになりました。

Log Analytics

Logs Insights と Live Tail、Contributor Insights をまとめた新しいログクエリ画面として、Log Analytics が登場しました。
GUI でデータソースなどを選択して、簡単にログを絞り込むことが可能です。

AI を利用したクエリ生成も GUI で差分を提示してくれる形になり、洗練されてます。
また、プリセットのクエリ例も非常に充実しました。

Logs Intelligent-Tiering

ログの保存量を自動で最適化してくれる機能です。
使わない理由が無いので是非有効化しましょう。

CloudWatch Omni

専用コンソールで利用できる新しい CloudWatch です。

データセットは CloudWatch と同じものを見てくれるので、自然に併用しやすいです。
IAM Identity Center を使って権限管理できるのも非常に良いです。

全ての機能が移植されているわけでは無いことに注意が必要です。

AI エージェントが見るべき部分も出してくれるので、ドリルダウンしながらテレメトリを深堀っていくような操作は今後不要になるのかもしれません。

Datadog にあるような、ちょっとした wiki も組み込まれています。

テレメトリで確認しきれない部分は自然に DevOps Agent にスイッチしてより深い調査を行うことが可能です。

AI エージェントの回答の質をトレースの中でまとめて見ることができるのも大きな特徴です。

AI エージェントにおいては、より開発プロセスに踏み込んだ設計になっているようです。

まとめ

この 3 年で開発者体験は全然違うものになった印象です。

インシデント管理機能がもう少し強化されると AWS だけで閉じる設計も採用しやすいですね。