JAWS-UG SRE支部 #6（CloudWatchでどこまでいけるか選手権！）に参加しました。

今日の積み上げ

• AI学習
  • DS検定問題集
    • 第３章（データエンジニアリング力－知識）：15/15（100％）3回目
    • 第４章（データエンジニアリング力－SQL）：16/16（100％）3回目
    • 第５章（ビジネス力－プロジェクト推進）：7/7（100％）3回目
    • 第６章（ビジネス力－法律・倫理）：8/8（100％）3回目
    • 第７章（モデルカリキュラム）：11/11（100％）3回目
• AWS学習
  • JAWS-UG SRE支部 #6（CloudWatchでどこまでいけるか選手権！）に参加した

ＡＩ学習

DS黒本に取り組んでいますが、第７章まで３回目を終えました。

さすがに３回目ともなると、答えを覚えてしまう、という弊害もあるので、これ以上はある程度時間を空けてやらないと意味がないかなと思っています。

いよいよ残すは第８章の総仕上げ問題のみ。

なかなかまとまった時間が取りにくいので、前後半の２回（45問ずつ）に分けて取り組んでみようかと思ってます。

とりあえず、明日のお昼と夜で45問ずつ取り組んでみようかな。

AWS学習

jawsug-sre.connpass.com

AWS目黒オフィスで参加してきました。（目黒オフィスは今月２度目！）

AWSコミュニティ界隈で超・超有名な方々が数多くいらっしゃるイベントだったので、「あっ、この方があの人かぁ～」みたいな、かなりミーハー気分も味わいつつ、中身の濃いセッションの数々を拝聴してきました。

今回はCloudWatchにフォーカスしたイベントでもあり、個人的には昨年SOA学習をやってるときに散々苦労した（機能が多すぎて覚えきれない！）思い出もあって、知見を深めたいという動機から参加しました。

SRE支部のイベントは今回初参加でしたが、登壇者の皆さんの発表レベルの高さにまず驚きました。（インフラエリート感が漂う感じ）

メインセッション２本とLT４本という構成でしたが、メインが２本とも超濃い内容。

紹介されていたAWSサービスを備忘として書き残しておきます。

（一部見聞きしたことがあるサービスもありますが、ほとんどが初見でした。。）

• CloudWatch Synthetics
  • Canaryを使用し、24時間365日、ユーザー体験を模擬した継続的な監視（外形監視）
  • Canary（実態はLambda）と呼ばれるリソースを作成することで定期的な合成監視が可能になる
• CloudWatch ServiceLens
  • AWS X-Rayと連動することで、サービス間の依存関係やレイテンシー、レスポンス状態について視覚的に把握することが可能
  • マイクロサービスのアプリケーションのボトルネックを解消する際に有効
• CloudWatch Internet Monitor（2023/02/28 GA）
  • インターネットの問題がパフォーマンスや可用性にどのように影響しているかを可視化
• CloudWatch RUM（Realtime User Monitoring）
  • アプリのパフォーマンスに関するクライアントサイドのデータをリアルタイムで取得
  • Webバイタルデータをはじめ、Webブラウザ統計やユーザー挙動の可視化・分析のためのダッシュボードを提供
• CloudWatch Contributor Insights
  • 高カーディナリティなログを解析
• Metric Math
  • CloudWatchメトリクスに数式を使用
• CloudWatch Contributor Insights✖️Metric Math
  • 何％の顧客に影響があるのかを一目で判断できる
  • リクエストエラーとなったクライアントの割合を算出
• CloudWatch Logsメトリクスフィルタ
• CloudWatch Container Insights

上記の中では、特にSyntheticsとServiceLensが印象に残りました。

あと、質疑応答でのやりとりを聞いててわかったのが、CloudWatchのコスト最適化に関して、皆さん苦労されているということ。

CloudWatchの設計や運用がうまくいっていないと、意外と高いコストを支払うことになってしまう、という事実があるようです。

この辺りは優秀なAWSエンジニアの腕の見せ所になってくるのでしょうね。

それこそ、新井さんと馬勝さんの本を読んで学習した方がよさそうです。

booth.pm

それでは、また。