[レポート] カオスを乗り越えて運用における可視性と洞察を獲得せよ #MGT301 #reinvent

re:Invent 2019から、[MGT301] Cut through the chaos: Gain operational visibility and insight のセッションについてレポートします。

AWS re:Invent 2019

#AWS

#イベントレポート

にしざわ

2019.12.03

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西澤です。本稿では、以下のセッションについてレポートします。

セッション情報

Setting up the right instrumentation for operational visibility and observability across your enterprise can be complex, costly, and time-consuming, from acquiring the right tool sets to correlating the data between them. In this session, we cover various ways in which you can gain operational visibility and insight into your environment using such services as Amazon CloudWatch, AWS X-Ray, and more. We also explore ways in which you can reduce incidents, address quality problems, and enhance your services and products.

セッション情報
- [MGT301] Cut through the chaos: Gain operational visibility and insight
スピーカー
- Hasan Usmani - Global Business Development Lead - Observability , Amazon Web Services
- Greg Eppel - Global Solutions Architect, Observability , Amazon Web Services

レポート

Introduction
- 無知
- (アラート)
- 混乱
- (時間経過)
- ストレス
- (最初の調査)
- 誤った希望
- (修正失敗)
- 落胆
- (根本原因発見)
- 啓示
- (解決)
- ※繰り返し

監視と可観測性
- 監視を困難にする要素とは
  - ユーザ体験
  - すぐに削除される一時リソース
  - たくさんのデータとデバイス
  - 速いリリース速度
- 可観測性はゴール
  - ログ -> CloudWatch Logs
  - 追跡 -> X-Rays
  - メトリック -> CloudWatch
AWSにおける可観測性
- CloudWatch と X-Ray でできること
  - 収集
    - Embedded Metric Format
    - Metric Filters
    - StatsD & CollectD
    - AWS PrivateLink
  - 監視
    - Cross-Account, Cross-Region Dashboards
    - Automatic Dashboards
    - Metric Math
    - SQS & SNS add support for X-Ray
  - 検知
    - Synthetics
    - Anomaly Detection
    - Metric Math Alarms
    - Search Expresions
  - 分析
    - ServiceLens
    - Contributor Insights
    - Container Insights
    - Logs Insights
    - X-Ray Analytics
- 直近のリリース

Demo
- シナリオ
  - 機械学習を利用した異常値の検知Configure and receive an alrm with dynamic thresholds
    - (CloudWatch Anomaly Detection)
  - CloudWatchのダッシュボードを別アカウント/別リージョンに共有
    - (CloudWatch Cross-Account Cross-Region Dashboard)
  - サービスパフォーマンスを可視化
    - (CloudWatch ServiceLens)
  - ユーザ影響の特定
    - (X-Ray Analytics)
  - コンテナー環境のトラブルシューティング
    - (CloudWatch Container and Log Insights)
  - Top Contributor(ボトルネック)の特定
    - (CloudWatch Contributor Insights)※プレビュー
  - エンドユーザ側からの監視
    - (CloudWatch Synthetics)