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DOPモニタリングとロギング

本番アプリケーションはAmazon CloudWatch Logsに1分あたり数万行のログを出力しています。インシデント対応中、担当者は過去30分間で5xxエラー率が急増した特定のAPIエンドポイントを迅速に特定する必要があります。最も速く調査を完了できる方法はどれですか?

A
CloudWatch LogsのデータをS3バケットにエクスポートし、Amazon Athenaでパーティション設定を行った上でSQLクエリを実行して5xxエラーが急増したAPIエンドポイントを特定する
S3エクスポートはデータ転送が非同期で行われるためログが反映されるまでに時間がかかります。Athenaのテーブル定義・パーティション設定・クエリ実行も手間がかかり、インシデント対応中の緊急調査に必要なスピードを確保できません。
B
CloudWatch Logs InsightsでERRORログをフィルタリングし、エンドポイント別にstats count(*) by endpointクエリを実行する
✓ 正解
CloudWatch Logs Insightsはリアルタイムに近い速度でログをインタラクティブにクエリでき、複雑な集計クエリも数秒〜数十秒で結果を返します。事前設定不要でアドホックな調査が可能なため、インシデント対応中の迅速な原因特定に最適です。
C
事前に作成したCloudWatch Metric FilterのERRORカウントメトリクスをCloudWatchダッシュボードで参照し、エラー傾向を時系列で確認する
CloudWatch Metric Filterは事前にフィルターパターンを定義しておく必要があり、想定外のエンドポイントや異なるエラーパターンへのアドホックな対応が難しく、インシデント発生時の迅速な分析には不向きです。
D
AWS X-Rayサービスマップで各APIエンドポイントのエラー率とレイテンシーをトレース単位で可視化して原因を調査する
AWS X-Rayはリクエストのトレーシングに特化しており、ログデータの集計分析や特定期間のエラー急増を時系列で定量的に把握する用途には適していません。ログベースの集計分析にはCloudWatch Logs Insightsが適しています。

解説

CloudWatch Logs Insightsはリアルタイムに近い速度でログをインタラクティブにクエリでき、複雑な集計クエリも数秒〜数十秒で結果を返します。事前設定不要でアドホックな調査が可能なため、インシデント対応中の迅速な原因特定に最適です。 選択肢A(S3エクスポート + Athena)はデータ転送に時間がかかるうえAthenaのセットアップも必要で、緊急調査には速度が不十分です。 選択肢C(CloudWatch Metric Filter)は事前定義が必要でアドホック調査に不向きです。 選択肢D(AWS X-Ray)はトレーシング専用であり、ログベースの集計分析には適しません。

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