⽣成 AI で進化する AWS オブザーバビリティ

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1. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 1 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS 秋のオブザーバビリティ祭り 2025 〜最新アップデートと⽣成 AI × オブザーバビリティ〜 ⽣成 AI で進化する AWS オブザーバビリティ 梅津 寛⼦(Hiroko Umetsu) ⼤⽯ 美緒(Mio Oishi) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト
2. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 2 ⾃⼰紹介 梅津 寛⼦ Umetsu Hiroko アマゾンウェブサービスジャパン ソリューションアーキテクト 経歴 ゲーム会社でオンラインゲームのインフラエンジニアを担当した後、ゲーム業界を中⼼とした お客様むけに技術⽀援を⾏ってまいりました。主にインフラの設計・構築・運⽤の経験から、 お客様のさまざまなニーズに合わせたご提案を得意としております。2025年4⽉にAWSへ⼊社 し、現在に⾄ります。 好きなAWSサービス Amazon CloudWatch
3. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 3 よくある最近の運⽤課題 Too much data Proactive detection What changed? Unknown unknowns データ量の 爆発的増加 複雑性の増⼤ 予期せぬ 問題発⽣ 属⼈化
4. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 4 ⾃動化 能動化 効率化 標準化 AIOps でできること AI を活⽤し、運⽤を変える
5. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 5 CloudWatch で AIOps CloudWatch も AI 活⽤が進んでいるのをご存知ですか︖ CloudWatch に組み込まれた AI活⽤ - CW Investigations - Query Generator - CW Logs Anomaly Detection - CW Anomaly Detection CloudWatch を 起点とした AI活⽤ - MCP (Model Context Protocol) CW = Amazon CloudWatch
6. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 6 これまでの運⽤ AWS Cloud Application Load Balancer Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) User とあるECサイト レスポンスタイム悪化 のアラート発⽣︕ Amazon CloudWatch 複数の CloudWatch Dashboard を 個別確認︕ 秘伝のクエリで ログ検索︕ 過去データと ⼿動⽐較︕ 解決までに数時間
7. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 7 Amazon CloudWatch Investigations AI⽀援による調査能⼒の⺠主化 サービス横断での分析が可能なので、⾃動的な包括分析が可能 知識の⾒える化 AIの分析⼿順を完全可視化 ⾃動⽣成された仮説と対応策を関係者と共有 短時間で理解し解決へ 複数コンソールを切り替え不要 関連テレメトリの⾃動発⾒ 根本原因仮説の⾃動⽣成 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/06/ga-accelerate-troubleshooting-amazon-cloudwatch-investigations/ Step1 : 全体状況の把握
8. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 8 Query Generator 簡単に始められる ⾃然⾔語で質問をして、 ログやメトリクスを操作するためのクエリを⽣成 クエリに関する専⾨知識 構⽂の学習に役⽴つように、 ⽣成されたクエリの説明を 1 ⾏ずつ提供 反復 Deep Dive ガイド付きクエリ反復のための⾃然⾔語命令による 既存のクエリの更新 https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax.html Step2 : ログの詳細調査
9. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 9 CloudWatch Logs Anomaly Detection ⼤量ログから異常を瞬時に特定 anomaly detection コマンドを使⽤し 時系列データの異常なパターンを特定 機械学習による⾃動パターン認識 過去2週間のログデータを元にログパターンを抽出 パターンの重要度を総合評価し表⽰ 異常検知時の通知 受信したログを⾃動的に分析 アラームとして Amazon SNS から通知可能 https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/LogsAnomalyDetection.html Step3 : 過去ログとの⽐較による異常値特定
10. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 10 CloudWatch Anomaly Detection 機械学習による⾃動パターン認識 過去2週間のメトリクスを元にメトリクスパターンを抽出 パターンの重要度を総合評価し表⽰ 異常検知時の通知 受信したメトリクスを⾃動的に分析 アラームとして Amazon SNS から通知可能 幅広い AWS サービスに対応 主要 AWS サービスメトリクスに対応 カスタムや複数メトリクスからも異常検知可能 https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html Step4 : 過去データを元に異常値を特定
11. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 11 demo
12. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 12 これからの運⽤運⽤ AWS Cloud Application Load Balancer Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) User とあるECサイト CloudWatch Anomaly Detection Amazon CloudWatch Amazon CloudWatch Investigations Query Generator CloudWatch Logs Anomaly Detection 解決までの時間を⼤幅短縮︕
13. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 13 CloudWatch で AIOps CloudWatch も AI 活⽤が進んでいるのをご存知ですか︖ CloudWatch に組み込まれた AI活⽤ - CW Investigations - Query Generator - CW Logs Anomaly Detection - CW Anomaly Detection CloudWatch を 起点とした AI活⽤ - MCP (Model Context Protocol)
14. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 14 ⾃⼰紹介 ⼤⽯ 美緒 Mio Oishi アマゾンウェブサービスジャパン ソリューションアーキテクト 好きな AWS サービス : Amazon CloudWatch
15. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 15 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. MCP編
16. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 16 CloudWatchをもっともっと効率的に使いたい︕ 分析も、説明も、⽇本語がいいな ログ解析も、根本原因特定も、 調査も、レポート⽣成も… ⽣成AIがやってくれないかな︖ CloudWatch以外の情報とも紐つけて ⽣成AIに分析してほしいな… CloudWatch の操作や運⽤に 慣れてないけど 使いこなしたい︕ 活⽤したい︕ 開発中にコンソールを開かずに メトリクスやログを サクッと確認したい
17. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 17 CloudWatchをもっともっと効率的に使いたい︕ MCPを使うべきとき じゃないですか︕︖
18. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 18 Model Context Protocol (MCP) とは︖ →基盤モデルを利⽤した複雑なエージェントやワークフローの実現を⽀援するための オープンなプロトコル仕様 Hostアプリケーション with MCP Client (IDEs, Tools, …) MCP Server A MCP Server B MCP MCP リソース MCPがあることで AIアプリケーション と 多様なクライアント とが統⼀的なインターフェースで接続できる 基盤モデル AWS も GitHubでOSS のMCP Server 実装群を提供 ドキュメント︓https://awslabs.github.io/mcp/ ソースコード︓https://github.com/awslabs/mcp/
19. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 19 AWS MCP Servers が役に⽴つ理由 1. 出⼒品質の向上 - 基盤モデル(FM)に関連情報を直接提供することで、特にAWSサービスに関する応答の質が⼤幅に向上 - 誤った情報(ハルシネーション)を減らし、より正確な技術情報を提供 - より精密なコード⽣成が可能 - 最新のAWSベストプラクティスやサービス機能に沿った推奨事項を確実に提供 2. 最新ドキュメントへのアクセス - 基盤モデルが持っていない新しいリリース情報、API、SDKの情報を補完 - 常に最新のAWS機能に基づいたサポートを提供 3. ワークフロー⾃動化 - ⼀般的なワークフローをAIが直接利⽤できるツールに変換 - CDK、Terraform、その他AWS特有のワークフローを、より正確かつ効率的に実⾏可能 4. 専⾨的なドメイン知識 - 基盤モデルの訓練データには含まれていない可能性のある、AWSサービスに関する深い⽂脈的知識を提供 - クラウド開発タスクに対して、より正確で有⽤な応答が可能 引⽤ : https://github.com/awslabs/mcp?tab=readme-ov-file#why-aws-mcp-servers
20. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 20 CloudWatch に関する MCP Server Hostアプリケーション with MCP Client (IDEs, Tools, …) Amazon CloudWatch MCP Server MCP MCP Amazon CloudWatch Application Signals MCP Server Cloud Watch Application Signals X-Ray トレース SLO, SLI状態 OTel Spanデータ 基盤モデル Cloud Watch アラーム メトリクス ロググループ
21. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 21 21 リージョン Amazon CloudWatch MCP Server - 概要 Amazon CloudWatch のアラームを起点とした問題判別 や ロググループ の 検索 や ログ参照、アラームの推奨提案 を⾏う 用途 や メリット • ⾃然⾔語により、CloudWatchアラームの 状態、メトリクスや Logs Insights を操作 してロググループの検索やログ参照を⾏う • 更新系操作は⾏わず、ReadOnlyのみ • CloudWatchアラームによる問題判別、ロ ググループのログ分析の実⾏、推奨される アラーム設定取得を⾏う • MCP Serverとして以下を提供︓ • Tools AWSアカウント Amazon CloudWatch MCP Server クエリ Amazon CloudWatch ログ グループ メトリクスや ロググループ を検索 基盤モデル MCP ホスト アラーム メトリクス コンテキストの消費が 抑えられる
22. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 22 22 リージョン Amazon CloudWatch Application Signals MCP Server - 概要 SLOベースのサービスヘルス監視と OpenTelemetryデータによる根本原因分析を⾏う 用途 や メリット • ⾃然⾔語により、SLOに基づくサービスヘル スモニタリング、OpenTelemetryデータを使 ⽤した⾃動根本原因分析、サービスヘルスの 問題調査などを⾏う • 複数サービスにまたがる問題の相関を特定 • MCP Serverとして以下を提供︓ • Tools AWSアカウント Amazon CloudWatch Application Signals MCP Server クエリ Amazon CloudWatch OTel Spanデータ Application Signals の データを検索 基盤モデル MCP ホスト X-Rayトレース SLO, SLI状態
23. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 23 demo
24. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 24 CloudWatch Investigations と MCP Server どっちを使う︖ CloudWatch Investigationsを選ぶのはこんなとき・・・ • AWSが提供する機能で、実装⼯数をかけずにすぐに使いたい︕ • ⾃動化された分析が欲しい • アラート状態になったら⾃動で分析を始めたい • 英語のUIが許容可能 MCP Server を選ぶのはこんなとき・・・ • 独⾃ワークフローを追加したい • カスタマイズ性を重視したい • IDE上でトラブルシューティングを⾏いたい • ⽇本語で対話したい
25. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 25 Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.