解説

CloudWatch Anomaly Detectionは、機械学習アルゴリズムがメトリクスの過去データを学習し、時間帯・曜日・週次変動などのパターンを考慮した動的な期待値バンド（上限・下限）を自動生成します。このバンドを外れた場合にアラームをトリガーするため、週次トラフィック変動による固定閾値の誤検知を大幅に削減できます。既存のCloudWatchメトリクスにそのまま追加でき、新たなインフラを構築せず最小の運用負荷で導入できます。 選択肢AのCloudWatch Logs Insightsはログデータのアドホック検索・集計ツールであり、リアルタイムのアラーム設定機能を持たないため、継続的なCPU使用率の異常検知には使用できません。 選択肢BのAmazon DevOps Guruはインフラ・アプリ全体のアノマリを検出するMLサービスですが、特定メトリクスへの動的アラーム追加に比べ導入コストが高く、最小の追加コストという要件に合いません。 選択肢DのAWS Compute Optimizerはインスタンスの適正サイズを推奨するサービスで、リサイズにより過負荷を根本解決できる可能性はありますが、固定閾値アラームの誤検知という監視精度の問題を直接解決するものではありません。