CloudWatch完全ガイド

CloudWatch完全ガイド

CloudWatchは、AWSリソースの監視とログ管理サービスです。実務で使える監視設定とアラートを詳しく解説します。

1. CloudWatchとは

CloudWatchの役割

CloudWatchは、AWSリソースのメトリクス収集、ログ管理、アラートを提供する監視サービスです。

AWSリソース（EC2、Lambda、RDSなど）
   ↓（メトリクス・ログを送信）
CloudWatch
   ├─ メトリクス（CPU、メモリ、リクエスト数など）
   ├─ ログ（アプリケーションログ、システムログ）
   └─ アラーム（閾値超過時の通知）

なぜCloudWatchが必要か

問題のある構成（CloudWatchなし）:

# 問題: 手動での監視
# 1. サーバーにSSH接続
# 2. ログを確認
# 3. リソース使用状況を確認
# 4. 問題を手動で検知

# 問題点:
# 1. リアルタイム監視が困難
# 2. 自動アラートがない
# 3. 履歴データの保存が困難
# 4. 複数リソースの監視が困難

解決: CloudWatchによる自動監視

# 解決: CloudWatchによる自動監視
Resources:
  CPUAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::Alarm
    Properties:
      AlarmName: HighCPUUtilization
      MetricName: CPUUtilization
      Threshold: 80
      AlarmActions:
        - !Ref SNSTopic

# メリット:
# 1. リアルタイム監視（自動的にメトリクスを収集）
# 2. 自動アラート（閾値超過時に自動通知）
# 3. 履歴データの保存（15か月間保持）
# 4. 複数リソースの監視（統合ダッシュボード）

2. CloudWatchメトリクス

標準メトリクス

EC2:
- CPUUtilization
- NetworkIn/NetworkOut
- DiskReadOps/DiskWriteOps

RDS:
- CPUUtilization
- DatabaseConnections
- ReadLatency/WriteLatency

Lambda:
- Invocations
- Duration
- Errors
- Throttles

カスタムメトリクス

// Node.jsでのカスタムメトリクス送信
const AWS = require('aws-sdk');
const cloudwatch = new AWS.CloudWatch();

cloudwatch.putMetricData({
  Namespace: 'MyApplication',
  MetricData: [
    {
      MetricName: 'RequestCount',
      Value: 100,
      Unit: 'Count',
      Timestamp: new Date(),
      Dimensions: [
        {
          Name: 'Environment',
          Value: 'Production'
        },
        {
          Name: 'API',
          Value: 'users'
        }
      ]
    },
    {
      MetricName: 'ResponseTime',
      Value: 250,
      Unit: 'Milliseconds',
      Timestamp: new Date(),
      Dimensions: [
        {
          Name: 'Environment',
          Value: 'Production'
        }
      ]
    }
  ]
}, (err, data) => {
  if (err) console.error(err);
  else console.log('Metrics sent:', data);
});

Pythonでの実装

import boto3
from datetime import datetime

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

cloudwatch.put_metric_data(
    Namespace='MyApplication',
    MetricData=[
        {
            'MetricName': 'RequestCount',
            'Value': 100,
            'Unit': 'Count',
            'Timestamp': datetime.utcnow(),
            'Dimensions': [
                {
                    'Name': 'Environment',
                    'Value': 'Production'
                }
            ]
        }
    ]
)

3. CloudWatch Logs

ロググループとログストリーム

Resources:
  LogGroup:
    Type: AWS::Logs::LogGroup
    Properties:
      LogGroupName: /aws/lambda/my-function
      RetentionInDays: 30

  LogStream:
    Type: AWS::Logs::LogStream
    Properties:
      LogGroupName: !Ref LogGroup
      LogStreamName: stream1

アプリケーションからのログ送信

// Node.jsでのログ送信
const AWS = require('aws-sdk');
const logs = new AWS.CloudWatchLogs();

// ロググループの作成
logs.createLogGroup({
  logGroupName: '/myapp/application'
}, (err, data) => {
  if (err && err.code !== 'ResourceAlreadyExistsException') {
    console.error(err);
  }
});

// ログストリームの作成
logs.createLogStream({
  logGroupName: '/myapp/application',
  logStreamName: 'stream1'
}, (err, data) => {
  if (err && err.code !== 'ResourceAlreadyExistsException') {
    console.error(err);
  }
});

// ログイベントの送信
logs.putLogEvents({
  logGroupName: '/myapp/application',
  logStreamName: 'stream1',
  logEvents: [
    {
      message: 'Application started',
      timestamp: Date.now()
    },
    {
      message: 'User logged in: user123',
      timestamp: Date.now()
    }
  ]
}, (err, data) => {
  if (err) console.error(err);
  else console.log('Logs sent:', data);
});

Lambda関数のログ

import logging
import json

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

def lambda_handler(event, context):
    logger.info('Event received: %s', json.dumps(event))

    try:
        # 処理
        result = process_event(event)
        logger.info('Processing successful: %s', result)
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps(result)
        }
    except Exception as e:
        logger.error('Error occurred: %s', str(e), exc_info=True)
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps({'error': str(e)})
        }

4. CloudWatchアラーム

基本的なアラーム

Resources:
  HighCPUAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::Alarm
    Properties:
      AlarmName: HighCPUUtilization
      AlarmDescription: Alert when CPU utilization exceeds 80%
      MetricName: CPUUtilization
      Namespace: AWS/EC2
      Statistic: Average
      Period: 300
      EvaluationPeriods: 2
      Threshold: 80
      ComparisonOperator: GreaterThanThreshold
      Dimensions:
        - Name: InstanceId
          Value: !Ref EC2Instance
      AlarmActions:
        - !Ref SNSTopic
      OKActions:
        - !Ref SNSTopic
      TreatMissingData: notBreaching

  SNSTopic:
    Type: AWS::SNS::Topic
    Properties:
      TopicName: AlertsTopic
      Subscription:
        - Protocol: email
          Endpoint: admin@example.com

複合アラーム

Resources:
  CPUAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::Alarm
    Properties:
      AlarmName: HighCPU
      MetricName: CPUUtilization
      Threshold: 80
      ComparisonOperator: GreaterThanThreshold

  MemoryAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::Alarm
    Properties:
      AlarmName: HighMemory
      MetricName: MemoryUtilization
      Threshold: 90
      ComparisonOperator: GreaterThanThreshold

  CompositeAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::CompositeAlarm
    Properties:
      AlarmName: CriticalSystemAlarm
      AlarmRule: !Sub 'ALARM(${CPUAlarm}) OR ALARM(${MemoryAlarm})'
      AlarmActions:
        - !Ref SNSTopic

メトリクス数式アラーム

Resources:
  CustomMetricAlarm:
    Type: AWS::CloudWatch::Alarm
    Properties:
      AlarmName: HighErrorRate
      Metrics:
        - Id: m1
          MetricStat:
            Metric:
              Namespace: MyApplication
              MetricName: Errors
            Stat: Sum
            Period: 60
        - Id: m2
          MetricStat:
            Metric:
              Namespace: MyApplication
              MetricName: Requests
            Stat: Sum
            Period: 60
        - Id: e1
          Expression: 'm1 / m2 * 100'
          Label: ErrorRate
      Threshold: 5
      ComparisonOperator: GreaterThanThreshold
      EvaluationPeriods: 2

5. CloudWatch Logs Insights

基本的なクエリ

-- エラーログの検索
fields @timestamp, @message
| filter @message like /ERROR/
| sort @timestamp desc
| limit 20

高度なクエリ

-- エラーログの分析
fields @timestamp, @message, @logStream
| filter @message like /ERROR/
| parse @message "ERROR: *" as errorMessage
| stats count() by errorMessage
| sort count desc
| limit 10

パフォーマンス分析

-- レスポンスタイムの分析
fields @timestamp, @message
| parse @message "ResponseTime: * ms" as responseTime
| stats avg(responseTime), max(responseTime), min(responseTime) by bin(5m)

ユーザーアクティビティ分析

-- ユーザーアクティビティの分析
fields @timestamp, @message
| parse @message "User * logged in" as userId
| stats count() by userId
| sort count desc
| limit 10

6. CloudWatchダッシュボード

ダッシュボードの作成

Resources:
  Dashboard:
    Type: AWS::CloudWatch::Dashboard
    Properties:
      DashboardName: MyDashboard
      DashboardBody: !Sub |
        {
          "widgets": [
            {
              "type": "metric",
              "properties": {
                "metrics": [
                  ["AWS/EC2", "CPUUtilization", "InstanceId", "${EC2Instance}"],
                  [".", "NetworkIn", ".", "."],
                  [".", "NetworkOut", ".", "."]
                ],
                "period": 300,
                "stat": "Average",
                "region": "${AWS::Region}",
                "title": "EC2 Metrics"
              }
            },
            {
              "type": "log",
              "properties": {
                "query": "SOURCE '/aws/lambda/my-function' | fields @timestamp, @message\n| filter @message like /ERROR/\n| sort @timestamp desc\n| limit 20",
                "region": "${AWS::Region}",
                "title": "Error Logs"
              }
            }
          ]
        }

7. 実務でのベストプラクティス

パターン1: アプリケーションメトリクス

// カスタムメトリクスの送信
const metrics = {
  requestCount: 0,
  errorCount: 0,
  responseTime: []
};

// リクエスト処理後
metrics.requestCount++;
metrics.responseTime.push(responseTime);

// エラー発生時
metrics.errorCount++;

// 定期的にメトリクスを送信（例: 1分ごと）
setInterval(() => {
  cloudwatch.putMetricData({
    Namespace: 'MyApplication',
    MetricData: [
      {
        MetricName: 'RequestCount',
        Value: metrics.requestCount,
        Unit: 'Count'
      },
      {
        MetricName: 'ErrorCount',
        Value: metrics.errorCount,
        Unit: 'Count'
      },
      {
        MetricName: 'ResponseTime',
        Value: calculateAverage(metrics.responseTime),
        Unit: 'Milliseconds'
      }
    ]
  });

  // リセット
  metrics.requestCount = 0;
  metrics.errorCount = 0;
  metrics.responseTime = [];
}, 60000);

パターン2: 構造化ログ

// 構造化ログの送信
const logData = {
  timestamp: new Date().toISOString(),
  level: 'INFO',
  message: 'User logged in',
  userId: 'user123',
  ipAddress: '192.168.1.1',
  requestId: 'req-123'
};

console.log(JSON.stringify(logData));

8. よくある問題と解決策

問題1: メトリクスが表示されない

原因:

• メトリクスの送信が失敗している
• 名前空間が間違っている

解決策:

# メトリクスの確認
aws cloudwatch list-metrics \
  --namespace MyApplication

# メトリクス統計の取得
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace MyApplication \
  --metric-name RequestCount \
  --start-time 2024-01-01T00:00:00Z \
  --end-time 2024-01-01T23:59:59Z \
  --period 3600 \
  --statistics Average

問題2: アラームが発火しない

原因:

• 閾値が適切でない
• 評価期間が長すぎる

解決策:

# アラームの状態を確認
aws cloudwatch describe-alarms --alarm-names HighCPUUtilization

# アラーム履歴の確認
aws cloudwatch describe-alarm-history \
  --alarm-name HighCPUUtilization \
  --start-date 2024-01-01T00:00:00Z

これで、CloudWatchの基礎知識と実務での監視設定を理解できるようになりました。