OPS08-BP05 ワークロードに対して予想されるアクティビティのパターンを知る
ワークロードアクティビティのパターンを確立して異常な動作を識別し、必要に応じて適切に対応できるようにします。
CloudWatch Anomaly Detection 機能を使用した CloudWatch は、 統計および機械学習アルゴリズムを適用して、通常のメトリクスの動作を表す予想値の範囲を生成します。
Amazon DevOps Guru を使用して、 イベントの関連性、ログ分析、ワークロードテレメトリー分析への機械学習の適用によって、異常な動作を検出できます。予期しない動作が検出された場合、 当該動作に対処するためのレコメンデーションを含む 関連メトリクスとイベントを提供します。
一般的なアンチパターン:
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あなたは、ネットワーク使用率のログを確認しています。このとき、ネットワーク使用率が午前 11 時 30 分から午後 1 時 30 分まで増加し、午後 4 時 30 分から午後 6 時 00 分まで再び増加していることに気づきます。あなたには、これを正常とみなすべきかどうかがわかりません。
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ウェブサーバーは、毎日午前 3 時に再起動します。あなたには、これが予期される動作であるかどうかがわかりません。
このベストプラクティスを活用するメリット: 動作パターンを学習することで、予期しない動作を認識し、必要に応じてアクションを実行できます。
このベストプラクティスを活用しない場合のリスクレベル: ミディアム
実装のガイダンス
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ワークロードに対して予想されるアクティビティのパターンを知る: ワークロードアクティビティのパターンを確立すると、行動が期待値から外れるタイミングを把握し、必要に応じて適切に対応できるようになります。
リソース
関連するドキュメント:
