DOPモニタリングとロギング
高トラフィックのマルチテナントREST APIが散発的に高レイテンシを記録しています。CloudWatch APIGatewayメトリクスの平均レイテンシは正常範囲内ですが、特定のテナント（tenant_id）からのリクエストが99パーセンタイルのレイテンシを押し上げている疑いがあります。どのテナントが問題の主因かを継続的に監視・特定するための最も適切な方法はどれですか？
ACloudWatch Logs Insightsで `stats avg(responseTime) by tenant_id` クエリをアドホックに実行し、上位のテナントを特定する
CloudWatch Logs Insightsも有効ですが、アドホックなクエリであり継続的な自動監視には向きません。
BCloudWatch Contributor Insightsのルールを作成し、ログフィールド tenant_id を集計キーとして高レイテンシリクエストのトップコントリビューターをリアルタイムで継続監視する
✓ 正解
CloudWatch Contributor Insightsはログデータから指定フィールドの上位貢献者をリアルタイムかつ継続的に識別します。tenant_idをキーとして高レイテンシリクエスト数をカウントすることで、問題のあるテナントを常時監視できます。
CAWS X-Rayのアナリティクスコンソールでtenant_idをアノテーションとして追加し、サービスマップで影響範囲を確認する
AWS X-Rayはサービス間の分散トレース可視化に向いており、tenant_idによる動的な値での継続集計監視には適しません。
DCloudWatch MetricMathでp99メトリクスをAPIGatewayルートごとに分解してグラフ化し、問題のあるエンドポイントを特定する
CloudWatch MetricMathはAPIパスやステータスコードなど事前定義されたディメンション向けの分析であり、動的なtenant_id値での集計はできません。
解説
CloudWatch Contributor Insightsはログデータから指定フィールドの上位貢献者をリアルタイムかつ継続的に識別します。tenant_idをキーとして高レイテンシリクエスト数をカウントすることで、問題のあるテナントを常時監視できます。
選択肢A（Logs Insights）も有効ですが、アドホックなクエリであり継続的な自動監視には向きません。
選択肢C（X-Ray）はサービス間の分散トレース可視化に向いており、tenant_idによる動的な値での継続集計監視には適しません。
選択肢D（MetricMath）はAPIパスやステータスコードなど事前定義されたディメンション向けの分析であり、動的なtenant_id値での集計はできません。
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