無限ノック › DOP 練習問題一覧 › 問題DOP モニタリングとロギング
あるEコマース企業では、Amazon API Gatewayの応答時間が特定の時間帯に急増するインシデントが繰り返されています。DevOpsチームは、どのクライアントIPアドレスやUser-Agentがトラフィック急増を引き起こしているかを、API Gatewayアクセスログから継続的かつ自動的に特定する仕組みを構築したいと考えています。毎回手動でクエリを実行するオーバーヘッドを排除し、ダッシュボードでリアルタイムに可視化できる解決策として最も適切なものはどれですか？
A CloudWatch Logs Insightsのスケジュールクエリを5分ごとに実行し、トップIPアドレスをCloudWatchダッシュボードにグラフ表示する
CloudWatch Logs Insightsはアドホッククエリ向きで継続的な自動集計には適していません。
B API GatewayアクセスログにCloudWatch Contributor Insightsルールを設定し、トップ貢献者（IPアドレス・User-Agent等）を継続的に自動集計・可視化する
✓ 正解
CloudWatch Contributor Insightsは、ログデータを継続的に分析し、定義したルールに基づいてトップN件の貢献者（例：上位10件のIPアドレス）を自動集計した時系列データを生成します。手動クエリ不要でCloudWatchダッシュボードへのリアルタイム統合が可能です。
C AWS X-RayのサービスマップでAPI Gatewayのリクエストをトレースし、レイテンシーの高いリクエストのIPアドレスをフィルタリングする
AWS X-RayはサービスレベルのトレーシングツールでIPフィルタリング用途に適しておりません。
D API GatewayログをS3にエクスポートし、Amazon AthenaでSQLクエリを定期実行してトップIPを特定する
Athenaはバッチ分析向きで継続的な自動集計には適していません。
解説 正解：
API GatewayアクセスログにCloudWatch Contributor Insightsルールを設定し、トップ貢献者（IPアドレス・User-Agent等）を継続的に自動集計・可視化する。
CloudWatch Contributor Insightsは、ログデータを継続的に分析し、定義したルールに基づいてトップN件の貢献者（例：上位10件のIPアドレス）を自動集計した時系列データを生成します。手動クエリ不要でCloudWatchダッシュボードへのリアルタイム統合が可能です。
選択肢AのCloudWatch Logs Insightsはアドホッククエリ向きで継続的な自動集計には適していません。
選択肢CのAWS X-RayはサービスレベルのトレーシングツールでIPフィルタリング用途に適しておりません。
選択肢DAthenaはバッチ分析向きで継続的な自動集計には適していません。
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