DOPインシデントとイベントへの対応
ある企業は、Amazon EC2、Amazon RDS、AWS Lambda を組み合わせた本番アプリケーションを運用しています。エラー率や応答時間の異常は顧客からの問い合わせが来て初めて発覚することが多く、問題の早期検出が課題となっています。DevOps チームは、インシデントが顕在化する前にアプリケーション全体の異常ビヘイビアを自動検出し、関連リソース間の相関分析を行いたいと考えています。追加エージェントの導入や複雑なしきい値設定を最小限に抑えることが条件です。この要件を最も適切に満たすソリューションはどれですか？
AAmazon CloudWatch でカスタムメトリクスを収集し、全リソースに統計的しきい値アラームを設定する
CloudWatch カスタムアラームは事前にしきい値を手動定義する必要があり、複数リソースの相関分析には対応していません。
BAmazon DevOps Guru をアプリケーションリソースに対して有効化し、ML ベースの異常インサイトと推奨事項を受信する
✓ 正解
Amazon DevOps Guru は機械学習を使用して、EC2・RDS・Lambda 等の複数リソースにわたるメトリクス・ログ・イベントを自動的に分析し、異常パターンを「インサイト」として顧客影響前に通知します。CloudFormation スタックまたは ARN タグで対象を指定するだけで動作し、追加エージェントは不要です。
CAWS X-Ray トレーシングと CloudWatch ServiceLens を有効化し、サービスマップで依存関係とボトルネックを特定する
X-Ray と CloudWatch ServiceLens はトレーシングおよびサービスマップ可視化であり、予防的な異常検出向けではありません。
DAmazon CloudWatch Synthetics でカナリア（外形監視スクリプト）を作成し、エンドツーエンドのトランザクションを継続的にテストする
CloudWatch Synthetics は外部エンドポイントの外形監視であり、内部リソースの異常を相関検出する機能はありません。
解説
Amazon DevOps Guru は機械学習を使用して、EC2・RDS・Lambda 等の複数リソースにわたるメトリクス・ログ・イベントを自動的に分析し、異常パターンを「インサイト」として顧客影響前に通知します。CloudFormation スタックまたは ARN タグで対象を指定するだけで動作し、追加エージェントは不要です。
選択肢AのCloudWatch カスタムアラームは事前にしきい値を手動定義する必要があり、複数リソースの相関分析には対応していません。
選択肢CのX-Ray と CloudWatch ServiceLens はトレーシングおよびサービスマップ可視化であり、予防的な異常検出向けではありません。
選択肢DのCloudWatch Synthetics は外部エンドポイントの外形監視であり、内部リソースの異常を相関検出する機能はありません。
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