SOAモニタリング、ロギング、分析、修復、およびパフォーマンスの最適化
ある企業は、CloudWatch Synthetics を使用してEコマースサイトの重要なユーザーフロー（ログイン→商品検索→カート追加→購入）を24時間監視しています。先週、本番環境への新しいデプロイ後に購入フローが断続的に失敗していましたが、Syntheticsのアラームが数分間発火しませんでした。運用チームは検知の遅延を最小化し、より詳細なエラー情報を取得したいと考えています。最も効果的な改善策はどれですか？
ACanary（カナリア）の実行頻度を現在の5分から1分に短縮し、失敗時のスクリーンショットとHARファイル（HTTP Archive：ブラウザのHTTPリクエスト/レスポンスを記録するファイル形式）をS3に保存するよう設定する。CloudWatch アラームの評価期間を1データポイントに変更する
カナリア頻度短縮も検知遅延改善に有効ですが、合成監視のポーリング間隔という根本的な限界が残り、実ユーザーへの影響は把握できません。
BCloudWatch RUM（Real User Monitoring）を追加導入して実際のユーザーセッションのエラーを収集し、Synthetics と組み合わせることで合成モニタリングと実ユーザー監視の両方を実現する
✓ 正解
CloudWatch RUM（リアルユーザーモニタリング）はJavaScriptエージェントを埋め込み、実際のユーザーのブラウザセッションからエラー・パフォーマンス・使用状況データをリアルタイムに収集します。Syntheticsが定間隔の合成テストを行うのに対し、RUMはユーザーがエラーに遭遇した瞬間に検知するため断続的な障害の早期発見と詳細なエラー情報取得の両方を実現できます。
CAWS X-Ray をアプリケーションに組み込み、購入フローの各ステップのトレースを収集してサービスマップでエラーの発生箇所を特定する
AWS X-Ray はサービス間のトレース分析に優れていますが、アクティブな障害検知ではなく原因調査向けのツールであり、検知遅延の最小化には対応しません。
DCloudWatch アラームを複合アラーム（Composite Alarm）に変更し、複数のSyntheticsカナリアの結果を組み合わせてアラームノイズを削減する
複合アラームは複数のアラームを論理演算で組み合わせてノイズを削減する機能であり、検知遅延の短縮やエラー詳細の取得という本問の要件には寄与しません。
解説
CloudWatch RUM（リアルユーザーモニタリング）はJavaScriptエージェントを埋め込み、実際のユーザーのブラウザセッションからエラー・パフォーマンス・使用状況データをリアルタイムに収集します。Syntheticsが定間隔の合成テストを行うのに対し、RUMはユーザーがエラーに遭遇した瞬間に検知するため断続的な障害の早期発見と詳細なエラー情報取得の両方を実現できます。
選択肢Aのカナリア頻度短縮も検知遅延改善に有効ですが、合成監視のポーリング間隔という根本的な限界が残り、実ユーザーへの影響は把握できません。
選択肢Cの AWS X-Ray はサービス間のトレース分析に優れていますが、アクティブな障害検知ではなく原因調査向けのツールであり、検知遅延の最小化には対応しません。
選択肢Dの複合アラームは複数のアラームを論理演算で組み合わせてノイズを削減する機能であり、検知遅延の短縮やエラー詳細の取得という本問の要件には寄与しません。
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