CloudWatchアラーム発報をトリガーにBacklogへ課題を自動作成するシステムを作ってみた

CloudWatchアラーム発報をトリガーにBacklogへ課題を自動作成するシステムを作ってみた

2025.09.16

はじめに

カスタマーサクセス部の奥井大和/やまとです。

今回は、CloudWatchアラームが発報されたタイミングで、自動的にBacklogに課題を作成する仕組みを作ってみました。

システムを自動化することでヒューマンエラーを防げるほか、障害発生から解決までの対応時間を正確に記録できる(トレーサビリティの向上)など、運用の効率化が期待できると考え、やってみました。

この記事が、皆さんの運用改善や業務自動化のヒントになれば嬉しいです。

※:本記事のコマンドやコード例はプレースホルダを使用していますので注意

システム概要と構成

監視フロー構成図

今回ご紹介するシステムは、以下のAWSサービスとBacklogを連携させています。

  • 虫眼鏡マーク:監視対象のリソース
  • AWS CloudWatchアラーム:監視リソースのメトリックを監視し、設定されたしきい値を超過した場合にアラームを発報します。
  • Amazon SNSトピック:CloudWatchアラームから通知を受け取り、それを複数のサブスクライバー(Lambda関数、Eメールなど)にファンアウトします。
  • AWS Lambda関数:SNSトピックからのアラートメッセージを受信します。メッセージの内容に応じてBacklog APIを呼び出し、課題の作成または更新を行います。
  • AWS Systems Manager Parameter Store:Lambda関数がBacklog APIキーやプロジェクトIDなどの設定情報を安全に取得するために使用します。
  • Backlog:プロジェクト管理ツール。プロジェクト内のメンバーと課題を共有したり、連絡したりして使用します。

構築・運用フロー

このシステムを構築することで、監視対象のAWSリソースに異常が発生した場合、以下のような自動化されたフローが実現します。

①:しきい値を超過すると、CloudWatchアラームが発報し、SNSトピックに通知を送信

②:SNSトピックにサブスクライブしているLambda関数が実行

③:Lambda関数がAPIキーやIDなどの設定情報を取得

④:Lambda関数がBacklog APIを呼び出し、アラート内容を要約した課題を自動作成。

アラートが復旧すると、再度SNSを介してLambda関数が実行され、該当するBacklog課題が自動でコメントを追加、「完了」ステータスに更新される。

つまり、CloudWatchアラームが「ALARM」状態になるとBacklogに課題を自動作成し、「OK」状態に復旧すると、関連するBacklog課題を自動的に「完了」ステータスに更新してコメントを追加する(課題をクローズする)システムですね。

実際にやってみた

検証結果スクリーンショット

検証では、EC2インスタンスを監視対象とし、CloudWatchアラームとしてdev-okui-cpu-highというアラームを設定しました。CPU使用率(CPUUtilization)をメトリクスにしています。
CPUに負荷をかかることでCloudWatchアラームが発報。SNSを介してLambda関数が実行され、Backlogに課題が自動作成されることを確認しました。また、アラートが復旧すると、関連するBacklog課題が自動でクローズされました。

ざっくり実装手順

  1. Backlog側の設定
    • APIキーの発行
    • 各種IDの確認:BacklogのプロジェクトID、課題種別ID、担当者ID、カテゴリID、通知ユーザーID、およびアラート復旧時に課題を「完了」にするためのステータスIDを控えておく。
      • 私はcurlコマンドでIDを取得しました(例:ステータスIDの取得)
			
			curl -X GET "https://[プロジェクトのID].backlog.jp(もしくはcom)/api/v2/projects/[プロジェクトIDまたはキー]/statuses?apiKey=[APIキー]"

		
  1. AWS Systems Manager Parameter Storeの設定
    • Backlog APIキーや各種IDを安全に保存するため、AWS Systems Manager Parameter Storeに以下のパラメータを登録。プレフィックスとして/backlog/prod/を使用。
      • backlog-api-key:発行したBacklog APIキーを SecureString タイプで保存。
      • project-id:BacklogのプロジェクトIDを保存。
      • issue-type-id:課題の種別IDを保存。
      • assignee-id:課題の担当者IDを保存。
      • category-id:課題のカテゴリIDを保存。
      • notify-user-ids:通知するユーザーのIDリストをカンマ区切りなどで保存。
      • status-id-closed:「完了」ステータスIDを保存。
  2. AWS Lambda関数の設定
    • Lambda関数の作成
      • 検証時の設定
        • 設置リージョン:ap-northeast-1
        • ランタイム:Python 3.13
        • アーキテクチャ:arm64
    • コードのデプロイ
    • 環境変数の設定:Lambda関数にPARAMETER_PREFIXという環境変数を追加し、値を/backlog/prodに設定。
      • SSM Parameter Storeから設定値を取得する際に、パスのプレフィックスとして使用されます。これにより、異なる環境(開発、ステージング、本番など)で同じパラメータ名を使用しながらも、異なるパスで管理することが可能になりますね。
    • レイヤーの追加requestsライブラリなど、コードに必要な外部ライブラリを含むLambdaレイヤーを追加。
      • このレイヤーはHTTPリクエストを送信するために必要なPythonのrequestsライブラリを含んでいます。これにより、関数コードのデプロイパッケージを小さく保ち、依存関係の管理を簡素化できます。
  3. Amazon SNSトピックの設定
    • SNSトピックの作成
    • サブスクリプションの追加:作成したLambda関数をこのSNSトピックにサブスクライブする。必要に応じて、通知を受け取りたいEメールアドレスなども追加。
  4. AWS CloudWatchアラームの設定
    • アクションの設定:アラームが「ALARM」と「OK」状態になった場合に、手順4で作成したSNSトピックに通知を送信するように設定します。

Lambda関数について

コード
			
			import json
import requests
import os
import boto3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import logging

# --- Standard Configuration ---
# Set up logging to standard output
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

# Set up timezone for JST
JST = timezone(timedelta(hours=+9), 'JST')

# --- Backlog API Constants ---
# {your_space_id}の部分はご自身のBacklogスペースIDに書き換えてください
BACKLOG_API_URL = "https://{your_space_id}.backlog.jp/api/v2" 
# Priority: 3は検証したプロジェクトでは「中」に相当
DEFAULT_PRIORITY_ID = 3 
# Status: 1は検証したプロジェクト「未対応」に相当
STATUS_ID_OPEN = 1
# HTTP request timeout in seconds
REQUEST_TIMEOUT = 30

# --- AWS Clients (initialized once per container) ---
ssm = boto3.client('ssm')

def get_parameter(name):
    """
    Retrieves a parameter from AWS SSM Parameter Store.
    Trims leading/trailing whitespace.
    """
    try:
        # 環境変数でプレフィックスを定義することで、開発/本番環境の切り替えを容易にしている
        prefix = os.environ.get('PARAMETER_PREFIX', '/backlog/prod')
        param_path = f"{prefix}/{name}"
        response = ssm.get_parameter(Name=param_path, WithDecryption=True)
        value = response['Parameter']['Value'].strip()
        logger.info(f"Successfully retrieved parameter: {name}")
        return value
    except Exception as e:
        logger.critical(f"CRITICAL: Could not retrieve required parameter '{name}'. Error: {e}")
        raise

# --- Configuration Loading (runs once on Lambda cold start) ---
try:
    API_KEY = get_parameter('backlog-api-key')
    PROJECT_ID = get_parameter('project-id')
    ISSUE_TYPE_ID = get_parameter('issue-type-id')
    ASSIGNEE_ID = get_parameter('assignee-id')
    CATEGORY_ID = get_parameter('category-id')
    STATUS_ID_CLOSED = get_parameter('status-id-closed')

    notify_users_str = get_parameter('notify-user-ids')
    NOTIFY_USER_IDS = [user_id.strip() for user_id in notify_users_str.split(',') if user_id.strip()]

except Exception:
    API_KEY = None
    logger.critical("Failed to load one or more required parameters during initialization.")

def lambda_handler(event, context):
    """
    Main handler for the Lambda function.
    Parses an SNS message from a CloudWatch alarm.
    Creates a Backlog issue on ALARM, closes it on OK.
    """
    if not API_KEY:
        logger.error("Configuration is missing or failed to load. Aborting execution.")
        return {'statusCode': 500, 'body': json.dumps('Configuration error during initialization.')}

    try:
        sns_message = json.loads(event['Records'][0]['Sns']['Message'])
        alarm_name = sns_message.get('AlarmName', 'Unknown Alarm')
        logger.info(f"Processing alarm: {alarm_name}")

        state = sns_message.get('NewStateValue')
        if state == 'ALARM':
            create_backlog_issue(sns_message)
        elif state == 'OK':
            close_backlog_issue(sns_message)
        else:
            logger.warning(f"Received unknown alarm state: {state}")

        return {'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Process completed successfully.')}

    except (json.JSONDecodeError, IndexError, KeyError) as e:
        logger.error(f"Failed to parse SNS message event. Error: {str(e)}. Event: {event}")
        return {'statusCode': 400, 'body': json.dumps('Bad request: Invalid event structure.')}
    except Exception as e:
        logger.error(f"An unexpected error occurred in lambda_handler: {str(e)}", exc_info=True)
        return {'statusCode': 500, 'body': json.dumps(f'Internal Server Error: {str(e)}')}

def close_backlog_issue(message):
    """
    Finds the corresponding open issue for a recovered alarm and closes it.
    """
    alarm_name = message.get('AlarmName', 'N/A')
    logger.info(f"Attempting to close issue for recovered alarm: {alarm_name}")

    try:
        search_params = {
            'apiKey': API_KEY,
            'projectId[]': [PROJECT_ID],
            'statusId[]': [STATUS_ID_OPEN],
            'keyword': alarm_name,
            'sort': 'updated',
            'order': 'desc',
            'count': 1
        }
        response = requests.get(f"{BACKLOG_API_URL}/issues", params=search_params, timeout=REQUEST_TIMEOUT)
        response.raise_for_status()

        issues = response.json()
        if not issues:
            logger.warning(f"No open issue found for alarm '{alarm_name}'. Nothing to close.")
            return

        target_issue = issues[0]
        issue_key = target_issue.get('issueKey')
        logger.info(f"Found open issue to close: {issue_key}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Failed to search for Backlog issue. Status: {e.response.status_code if e.response else 'N/A'}, Response: {e.response.text if e.response else 'N/A'}")
        raise

    try:
        jst_timestamp_for_desc = datetime.now(JST).strftime('%Y-%-m-%-d %H:%M:%S %Z')
        update_data = {
            'statusId': STATUS_ID_CLOSED,
            'comment': f"アラートが復旧しました。\n発生時刻 (JST): {jst_timestamp_for_desc}"
        }
        update_params = {'apiKey': API_KEY}

        response = requests.patch(
            f"{BACKLOG_API_URL}/issues/{issue_key}",
            params=update_params,
            data=update_data,
            timeout=REQUEST_TIMEOUT
        )
        response.raise_for_status()
        logger.info(f"Successfully closed issue {issue_key}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"Failed to update Backlog issue {issue_key}. Status: {e.response.status_code}, Response: {e.response.text}")
        raise

def create_backlog_issue(message):
    """
    Constructs and sends a request to create a new issue in Backlog.
    """
    alarm_name = message.get('AlarmName', 'N/A')
    utc_timestamp_str = message.get('StateChangeTime', '')

    try:
        utc_dt = datetime.fromisoformat(utc_timestamp_str.replace('Z', '+00:00'))
        jst_dt = utc_dt.astimezone(JST)
        date_str_for_title = jst_dt.strftime('%y%m%d%H%M')
        jst_timestamp_for_desc = jst_dt.strftime('%Y-%-m-%d %H:%M:%S %Z')
    except (ValueError, TypeError):
        logger.warning(f"Could not parse timestamp: {utc_timestamp_str}. Using current time.")
        jst_dt = datetime.now(JST)
        date_str_for_title = jst_dt.strftime('%y%m%d%H%M')
        jst_timestamp_for_desc = jst_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z')

    title = f"【アラート発生】{date_str_for_title}-{alarm_name}"
    description = f"""お世話になっております。
CloudWatchアラートの発生を検知しました。

## ■ アラート内容
{message.get('NewStateReason', '詳細不明')}

## ■ 詳細情報
- **アラーム名:** {alarm_name}
- **発生時刻 (JST):** {jst_timestamp_for_desc}
- **リージョン:** {message.get('Region', 'N/A')}
- **アカウントID:** {message.get('AWSAccountId', 'N/A')}
"""

    today_jst = datetime.now(JST).strftime('%Y-%m-%d')
    params = {'apiKey': API_KEY}
    data = {
        'projectId': PROJECT_ID,
        'summary': title,
        'description': description,
        'issueTypeId': ISSUE_TYPE_ID,
        'priorityId': DEFAULT_PRIORITY_ID,
        'assigneeId': ASSIGNEE_ID,
        'categoryId[]': [CATEGORY_ID],
        'startDate': today_jst,
        'dueDate': today_jst,
        'notifiedUserId[]': NOTIFY_USER_IDS
    }

    try:
        logger.info(f"Sending request to create issue for alarm: {alarm_name}")
        response = requests.post(
            f"{BACKLOG_API_URL}/issues",
            params=params,
            data=data,
            timeout=REQUEST_TIMEOUT
        )
        response.raise_for_status()
        issue_data = response.json()
        issue_key = issue_data.get('issueKey', issue_data.get('id', 'N/A'))
        logger.info(f"Successfully created Backlog issue: {issue_key}")
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        logger.error(f"Failed to create Backlog issue. Status: {e.response.status_code}, Response Body: {e.response.text}")
        raise
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logger.error(f"HTTP request to Backlog failed: {str(e)}")
        raise

		
設定したLambda関数(lambda_function.py)の説明

Lambda関数のコードは、Pythonで記述されており、主に以下の機能から構成されています。

a. ライブラリのインポートと初期設定

  • json, requests, os, boto3, datetime, logging などの標準ライブラリとAWS SDKがインポート
  • logging モジュールを使用してロギングが設定され、INFO レベル以上のログが出力
  • JST タイムゾーンが定義されており、ログやBacklog課題の時刻表示に利用
  • Backlog APIの定数
    • BACKLOG_API_URL:BacklogのAPIエンドポイント({your_space_id}は実際のスペースIDに置き換えが必要)
    • DEFAULT_PRIORITY_ID:課題の優先度ID(検証プロジェクトでは、3 = 中)
    • STATUS_ID_OPEN:未対応ステータスID(検証プロジェクトでは、1)
    • REQUEST_TIMEOUT:HTTPリクエストのタイムアウト時間(30秒)
  • AWS Systems Manager (SSM) のクライアント (boto3.client('ssm')) が初期化され、Parameter Storeから設定値を取得

b. 設定値の取得 get_parameter(name) 関数

AWS Systems Manager Parameter Storeから設定値を取得する関数。

  • 環境変数で指定されたプレフィックスを使用してパラメータパスを構築
  • WithDecryption=Trueにより暗号化されたパラメータも自動復号化
  • 取得した値の前後の空白を削除して返す

c. 初期化処理

Lambdaのコールドスタート時に一度だけ実行される設定値の取得。

  • Backlog APIキー、プロジェクトID、課題タイプID、担当者ID、カテゴリID、ステータスIDなどを取得
  • 通知対象ユーザーIDはカンマ区切り文字列から配列に変換(空要素は除外)
  • 取得失敗時はAPI_KEY = Noneを設定し、実行時にチェック

d. ハンドラー
lambda_handler(event, context)

Lambda関数のメインエントリーポイント。

  • 設定値が正しくロードされているか確認(失敗時は500エラーを返却)
  • SNSメッセージからCloudWatchアラームの情報を解析
  • アラーム状態が「ALARM」の場合:Backlogに新規課題を作成
  • アラーム状態が「OK」の場合:対応するBacklog課題をクローズ
  • エラーハンドリングとログ記録を実施

create_backlog_issue(message)

CloudWatchアラーム発生時にBacklogに新規課題を作成する関数。

  • アラーム情報から課題のタイトルと説明文を生成
  • UTCタイムスタンプをJSTに変換(解析失敗時は現在時刻を使用)
  • タイトル用日時は yymmddHHMM 形式、説明文用はゼロパディングなしの形式
  • Backlog APIを使用して課題を作成し、関係者に通知
  • 開始日と期限日は当日に設定

close_backlog_issue(message)

アラーム復旧時に対応するBacklog課題をクローズする関数。

  • アラーム名で該当する未対応課題を検索(更新日時の降順で最新1件のみ取得)
  • 見つかった課題のステータスを「完了」に更新
  • 復旧時刻(JST)をコメントとして追加
  • 該当課題が見つからない場合は警告ログを記録して処理終了

イベントJSON

テストイベントJSONの典型的な構造は以下の通り。

イベントJSON
			
			
{
  "Records": [
    {
      "EventSource": "aws:sns",
      "EventVersion": "1.0",
      "EventSubscriptionArn": "arn:aws:sns:ap-northeast-1:XXXXXXXXXXXX:test-topic",
      "Sns": {
        "Type": "Notification",
        "MessageId": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        "TopicArn": "arn:aws:sns:ap-northeast-1:XXXXXXXXXXXX:test-topic",
        "Subject": "ALARM: test-alarm",
        "Message": "{\"AlarmName\":\"test-alarm\",\"AlarmDescription\":\"Test alarm description\",\"AWSAccountId\":\"XXXXXXXXXXXX\",\"NewStateValue\":\"ALARM\",\"NewStateReason\":\"Threshold Crossed: 1 datapoint [5.0 (14/09/25 08:00:00)] was greater than the threshold (1.0).\",\"StateChangeTime\":\"2025-09-14T08:00:00.000Z\",\"Region\":\"ap-northeast-1\",\"OldStateValue\":\"OK\",\"Trigger\":{\"MetricName\":\"CPUUtilization\",\"Namespace\":\"AWS/EC2\",\"StatisticType\":\"Statistic\",\"Statistic\":\"AVERAGE\",\"Unit\":null,\"Dimensions\":[{\"name\":\"InstanceId\",\"value\":\"i-XXXXXXXXXXXXXXXXX\"}],\"Period\":300,\"EvaluationPeriods\":1,\"ComparisonOperator\":\"GreaterThanThreshold\",\"Threshold\":1.0}}",
        "Timestamp": "2025-09-14T08:00:00.000Z",
        "SignatureVersion": "1",
        "Signature": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
        "SigningCertUrl": "https://example.com/cert",
        "UnsubscribeUrl": "https://example.com/unsubscribe"
      }
    }
  ]
}


		

Lambdaの実行ロールについて

以下の権限が必要となります。

  • CloudWatch Logsへの書き込み権限:AWS管理ポリシーAWSLambdaBasicExecutionRoleをアタッチ
  • Systems Manager Parameter Storeからのパラメータ取得権限:ポリシーを作成
インラインポリシー
			
			
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "ParameterStoreAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ssm:GetParameter",
                "ssm:GetParameters",
                "ssm:DescribeParameters"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:ssm:ap-northeast-1:123456789012:parameter/backlog/prod/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "KMSDecryptForSSM",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "kms:Decrypt",
            "Resource": "arn:aws:kms:ap-northeast-1:123456789012:key/*"
        }
    ]
}


		

パラメータとそのメタデータを取得するアクションを許可しました。SecureString形式のパラメータを使用する場合は、AWS KMSのkms:Decryptアクションが必要となります。これらの権限は、アクセスするパラメータのパス(例:/backlog/prod/*)に限定しました(もっと最小権限に限定することもできるはず)。

実装にあたってのQ&A

Q:CloudWatchから直接Lambdaでも構築できるが、何故SNSを使うのか?

A: SNSトピックを介することで、 ファンアウトのメリット を享受できるからです。CloudWatchから直接Lambdaを呼び出すことも可能ですが、SNSを間に挟むことで、一つのアラート通知を複数の宛先に同時に配信できるようになります。

例えば、本システムでは、Lambda関数に加えて、運用担当者のEメールアドレスにもアラート通知を送信しています。このように通知経路の拡張が容易になります。

Q:Parameter Storeを使用する理由は何ですか?

A: APIキーなどの機密情報をコードから分離し、 セキュリティを向上させる とともに、設定変更時のコード修正が不要になるため、 運用管理も容易 にする目的でParameter Storeを使用しています。

APIキーのような機密情報をLambda関数のコードにハードコーディングすることは、セキュリティ上の大きなリスクとなります。コードを共有したり、誤って公開してしまったりした場合、APIキーが漏洩し、不正利用される可能性があります。

Parameter Storeは、設定データやシークレット管理のための安全なストレージを提供します。機密情報は、SecureStringタイプとして暗号化して保存できます。より詳細な情報は、AWS Systems Managerの公式ドキュメント「AWS Lambda 関数での Parameter Store パラメーターの使用」をご参照ください。

同様の理由で、AWS Secrets Managerの利用も推奨されます。ただ、今回はコスト面と実装コードのシンプルさを追求して、Secrets ManagerやLambda 拡張機能を見送り、Parameter Storeを使用しました。

感じたメリット

1. 運用負荷が削減され効率良くなった

  • 手動での課題起票が不要になり、アラート対応の作業時間を削減できた

2. 対応時間の記録が正確になった

  • アラート発生から課題の起票まで タイムラグがゼロ になった
  • 復旧時も自動で課題クローズ
  • 発生〜復旧までの時間が正確に記録される

3. ヒューマンエラーの排除できた

  • 起票漏れ・記入ミスがなくなる
  • 定型フォーマットで情報の一貫性を確保
  • アラートの見落としを防止

4. トレーサビリティが向上した

  • Backlog上にすべての履歴が自動記録されるため、過去の障害対応の振り返りや監査対応が容易になった

運用コストの概算

本システムで利用するAWSサービス(CloudWatch、SNS、Lambda、Systems Manager Parameter Store)は、いずれも無料枠が非常に広範に設定されており、小規模なシステムや検証環境であれば、ほとんどのケースで無料枠内に収まることが多いです。

AWS Lambda:無料枠で月間100万リクエストと40万GB-秒のコンピューティング時間。

Amazon SNS:無料枠で月間100万リクエストの発行、1,000件のEメール配信。またLambda への配信は無料。

AWS CloudWatch:無料枠で10個のアラーム (標準解像度メトリクス)。またそれ以上のアラームは月毎USD 0.10/アラームメトリクスとなる(東京リージョン)。

Systems Manager Parameter Store:標準パラメータストレージは無料。

Parameter Store では、SecureString パラメータの作成には料金はかかりませんが、AWS KMS 暗号化の使用には料金がかかります。詳細については、「AWS Key Management Service の料金表」を参照してください。

AWS Key Management Service:毎月20,000 件のリクエストの無料利用枠。

これらの無料枠を考慮すると、本システムは非常に 安価で運用できる と言えるでしょう。ただし、大規模なシステムで大量のアラートが発生する場合や、頻繁なパラメータアクセスがある場合は、無料枠を超える部分に対して課金が発生します。

運用コストを詳細に見積もりたい場合は、各AWSサービスの料金ページをご確認ください。

一番伝えたいこと

今回の試みは「低コストで実現できる、運用品質を向上させる自動化」を実現します

このシステムで、以下の5つのメリットを同時に実現します:

  • 安い:AWSの無料枠でほぼカバー可能(小規模システムの場合)
  • 速い:アラート発生と同時に自動で課題作成
  • 確実:人為的ミスや見落としがゼロに
  • 安全:APIキーなどの機密情報を適切に保護
  • 改善しやすい:すべての履歴が記録され、振り返りが容易

手動での課題起票から自動化した仕組みを導入することで「効率の良い運用」が実現できました。

さいごに

本記事では、AWS CloudWatchとBacklogを連携させ、アラート発生時の課題自動作成・復旧時の自動クローズを実現するシステムをご紹介しました。

この記事が、日々の運用業務に課題を感じている方の、業務自動化やシステム改善の一助となれば幸いです。ぜひ、ご自身の環境でこのシステムを試してみてください。

参考情報

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