DVAトラブルシューティングと最適化
本番環境で動作するLambda関数で断続的なエラーが報告されている。開発者は過去1時間のCloudWatch Logsから、エラーメッセージのパターン別に件数を集計し、最も発生頻度の高いエラーを特定したい。最もシンプルかつ効率的な方法はどれか？
ACloudWatch Logs Insightsで stats count(*) by @message などのクエリを実行してエラーを集計する
✓ 正解
CloudWatch Logs Insightsはログデータに対して構造化クエリを実行できるサービスです。stats count(*) by @message のようなクエリでエラーメッセージ別の件数集計が素早く実行できます。
BCloudWatch MetricsフィルターでERRORキーワードを検出するメトリクスを作成し、グラフ表示する
CloudWatch Metricsフィルターはリアルタイム集計に向いていますが、過去データの詳細パターン分析には不向きです。
CAWS X-Rayのサービスマップでエラー率が高いノードを確認する
AWS X-Rayはトレースベースで全体のエラー率を把握するもので、ログの詳細パターン分析には適していません。
DLambda関数のCloudWatch DashboardでErrorsメトリクスとThrottlesメトリクスを可視化する
Lambda関数のCloudWatch Dashboardは全体的なエラー頻度は把握できますが、エラーパターン別の詳細分析には適していません。
解説
CloudWatch Logs Insightsはログデータに対して構造化クエリを実行できるサービスです。stats count(*) by @message のようなクエリでエラーメッセージ別の件数集計が素早く実行できます。
選択肢BのCloudWatch Metricsフィルターはリアルタイム集計に向いていますが、過去データの詳細パターン分析には不向きです。
選択肢CのAWS X-Rayはトレースベースで全体のエラー率を把握するもので、ログの詳細パターン分析には適していません。
選択肢DのLambda関数のCloudWatch Dashboardは全体的なエラー頻度は把握できますが、エラーパターン別の詳細分析には適していません。
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