コンテンツ分野 4: トラブルシューティングと最適化

タスク 4.1: 根本原因分析を支援する。

• スキル 4.1.1: アプリケーションコードとサービス統合の問題をデバッグして欠陥を特定する。

• スキル 4.1.2: アプリケーションメトリクス、ログ、トレースを解釈する。

• スキル 4.1.3: ログをクエリして関連データを見つける。

• スキル 4.1.4: 出力ログを使用してデプロイの失敗をトラブルシューティングする。

• スキル 4.1.5: AWS AI ツールを使用してエラー分析を行い、トラブルシューティングの提案を生成する。

タスク 4.2: ログ記録、モニタリング、オブザーバビリティのベストプラクティスを適用する。

• スキル 4.2.1: アプリケーションの動作と状態を記録するための効果的なログ記録戦略を実装する (アプリケーションイベントとユーザーアクション用に構造化されたログ記録の使用などによる)。

• スキル 4.2.2: カスタムメトリクスを出力するコードを実装する。

• スキル 4.2.3: 特定のアクション (クォータ制限、デプロイの完了など) に関する通知アラートを実装する。

• スキル 4.2.4: AWS のサービスとツールを使用してトレースを実装する。

• スキル 4.2.5: ワークロードの状態をモニタリングする (アプリケーションのヘルスチェック、ライブネス機能、レディネスプローブの使用などによる)。

タスク 4.3: AWS のサービスと機能を使用してアプリケーションを最適化する。

• スキル 4.3.1: 同時実行数の概念を適用する (AWS Lambda のプロビジョニングされた同時実行数、Amazon EC2 Auto Scaling、スレッドプールの管理、接続プーリングなど)。

• スキル 4.3.2: アプリケーションのメモリと処理能力を最適化する。

• スキル 4.3.3: アプリケーションメッセージングを最適化する (Amazon SQS キュー、Amazon SNS ファンアウトパターンの使用などによる)。

• スキル 4.3.4: AWS のサービス (Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB Accelerator [DAX]、Amazon CloudFront など) を使用してキャッシュを実装する。

• スキル 4.3.5: AWS のサービス (Amazon CloudWatch など) を使用してパフォーマンスのボトルネックを検出する。

• スキル 4.3.6: AWS AI ツールを使用して最適化の機会を特定する (パフォーマンスのボトルネック検出、リソース使用量の最適化、コード効率の向上など)。