381-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」X-Ray APPパフォーマンス

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理論

1. Amazon Aurora MySQLのパフォーマンス監視

CloudWatch Logs: Aurora MySQLの遅いクエリやエラーログをAmazon CloudWatch Logsに送信することで、パフォーマンスの問題をトラブルシューティングできます。CloudWatch Logsでは、アプリケーションログ、データベースログなどを集中的に管理し、アラートを設定することができます。

Slow Query Log: 長時間実行されるクエリを特定するために、遅いクエリログを有効にすると、パフォーマンスボトルネックを特定する手助けになります。

2. AWS X-Rayによるトレース

X-Rayの使用: AWS X-Rayは、アプリケーション全体のトレースを提供し、リクエストの遅延や失敗の原因を詳細に調査するためのツールです。特に、EC2インスタンスやLambda関数のリクエストトレースに役立ち、SQLクエリをトレースすることも可能です。

分散トレーシング: X-Rayを使用することで、分散システムの各コンポーネント間でのリクエストの流れを視覚化でき、ボトルネックやエラーの発生場所を特定しやすくなります。

3. CloudWatch Logsによるログ収集

Apacheログの収集: EC2インスタンス上で稼働しているApacheウェブサーバーのログをCloudWatch Logsに送信することで、ウェブサーバーのリクエストやエラーログを集中管理できます。これにより、特にトラフィックが多いピーク時に発生した問題を後から調査しやすくなります。

CloudWatchエージェント: EC2インスタンスにCloudWatch Logsエージェントをインストールすることで、サーバーのログを自動的に収集し、リアルタイムでモニタリングできます。

4. Kinesis vs CloudWatch

Kinesis: 主にリアルタイムデータのストリーミング処理に使用されるサービスで、ログのリアルタイム分析やデータのフィードを配信する際に役立ちます。しかし、パフォーマンス監視やトラブルシューティングにはCloudWatch Logsがより適しています。

CloudWatch: 長期的なメトリクスの保存、ログの集約、アラートの設定、ダッシュボードの作成が可能で、アプリケーションの健康状態やパフォーマンスを継続的に監視できます。

5. CloudTrail vs パフォーマンス監視

CloudTrail: AWSリソースのAPIコールの履歴を記録するサービスで、管理アクションの監視に役立ちますが、アプリケーションのパフォーマンスやクエリの遅延などを監視するには適していません。

パフォーマンス監視: 実際のアプリケーションのパフォーマンス監視には、CloudWatch Logs、X-Ray、Auroraのクエリログなどの使用が推奨されます。

6. パフォーマンスベンチマーキング

パフォーマンスベンチマーキング: システムのスループット、応答時間、リソースの利用状況を測定することで、ピーク時のパフォーマンスを事前に把握し、改善点を見つけることができます。ただし、実際のトラフィックの影響を受ける問題の解析には、トレースとログ収集がより効果的です。

結論

アプリケーションのパフォーマンス監視とトラブルシューティングには、CloudWatch LogsやAWS X-Rayなどのツールを使用することが重要です。特に、ウェブサーバーやデータベースのログを収集し、リクエストやクエリのトレースを行うことで、ピークトラフィック時に発生する問題を迅速に特定できます。

実践

略

一問道場

問題 #381

ある企業が、AWS上で3階層のウェブアーキテクチャを使用してeコマースウェブサイトを構築しました。アプリケーションはJavaベースで、Amazon CloudFrontディストリビューション、Amazon EC2インスタンスのAuto Scalingグループ内のApacheウェブサーバーレイヤー、そしてバックエンドのAmazon Aurora MySQLデータベースで構成されています。

先月、プロモーションセールイベント中に、ユーザーからショッピングカートにアイテムを追加する際にエラーやタイムアウトが発生したと報告されました。運用チームは、ウェブサーバーが生成したログを回収し、Aurora DBクラスタのパフォーマンスメトリクスを確認しましたが、いくつかのウェブサーバーはログを収集する前に終了しており、Auroraのメトリクスではクエリパフォーマンス分析には十分ではありませんでした。

ピークトラフィック時にアプリケーションパフォーマンスの可視性を向上させるために、ソリューションアーキテクトはどのステップを実施する必要がありますか？（3つ選んでください。）

A. Aurora MySQL DBクラスタを構成して、遅いクエリおよびエラーログをAmazon CloudWatch Logsに公開する。

B. AWS X-Ray SDKを実装して、EC2インスタンスでのHTTPリクエストのトレースを行い、X-Ray SDK for Javaを使用してSQLクエリのトレースを実装する。

C. Aurora MySQL DBクラスタを構成して、遅いクエリおよびエラーログをAmazon Kinesisにストリームする。

D. EC2インスタンスにAmazon CloudWatch Logsエージェントをインストールおよび構成して、ApacheログをCloudWatch Logsに送信する。

E. AWS CloudTrailを有効にして、Amazon EC2とAuroraのアプリケーションアクティビティを収集および分析する。

F. Aurora MySQL DBクラスタでパフォーマンスベンチマーキングを有効にし、そのストリームをAWS X-Rayに公開する。

解説

この問題では、ピークトラフィック時にアプリケーションのパフォーマンス可視性を向上させるための手順を選択することが求められています。問題の背景として、ウェブサーバーが負荷がかかるときにログが失われたり、Aurora DBのパフォーマンスメトリクスが不十分であるという状況があります。これらの問題を解決するために、以下のステップが推奨されます。

正解のステップ：

A. Aurora MySQL DBクラスタを構成して、遅いクエリおよびエラーログをAmazon CloudWatch Logsに公開する。

解説: Aurora MySQLのパフォーマンスに関する可視性を向上させるために、遅いクエリやエラーログをCloudWatch Logsに公開することで、データベースのパフォーマンスを詳細に監視できます。これにより、パフォーマンス問題の診断が容易になります。

B. AWS X-Ray SDKを実装して、EC2インスタンスでのHTTPリクエストのトレースを行い、X-Ray SDK for Javaを使用してSQLクエリのトレースを実装する。

解説: X-Rayは、アプリケーションのパフォーマンスのボトルネックを特定するためのツールです。HTTPリクエストとSQLクエリの両方をトレースすることで、どこで遅延が発生しているかを詳細に分析できます。これにより、EC2インスタンスとAurora DBの相互作用を追跡でき、問題の根本原因を特定できます。

D. EC2インスタンスにAmazon CloudWatch Logsエージェントをインストールおよび構成して、ApacheログをCloudWatch Logsに送信する。

解説: ApacheログをCloudWatch Logsに送信することで、ウェブサーバーのパフォーマンスやエラーを詳細にモニタリングできます。これにより、サーバーがリクエストを処理している際に発生した問題を追跡し、特にトラフィックの多いピーク時にどのような問題が発生したかを確認できます。

不正解のステップ：

C. Aurora MySQL DBクラスタを構成して、遅いクエリおよびエラーログをAmazon Kinesisにストリームする。

解説: Kinesisはリアルタイムデータストリーミングサービスであり、データを流し続ける用途に適していますが、Auroraのパフォーマンスログをリアルタイムにストリーミングすることは、可視性の向上にはあまり適していません。代わりに、CloudWatch Logsを使用してログを集中的に収集・分析する方が効率的です。

E. AWS CloudTrailを有効にして、Amazon EC2とAuroraのアプリケーションアクティビティを収集および分析する。

解説: CloudTrailは、AWSサービスのAPIコールの履歴を記録するためのサービスです。しかし、アプリケーションのパフォーマンスやトラフィックのモニタリングには不十分です。CloudTrailは主に管理アクションの監視に適しており、直接的なアプリケーションパフォーマンスの可視化には役立ちません。

F. Aurora MySQL DBクラスタでパフォーマンスベンチマーキングを有効にし、そのストリームをAWS X-Rayに公開する。

解説: Auroraのパフォーマンスベンチマーキングはシステムの負荷や性能をテストするためのもので、実際のトラフィック下で発生した問題を追跡するためには直接的なログ収集やトレースが必要です。X-Rayにストリームを送る方法は一般的に推奨されません。Auroraのパフォーマンスデータは、CloudWatchを使用して監視する方が効果的です。

結論

A, B, Dの選択肢は、パフォーマンスの可視化と障害の検出に役立つ手順です。CloudWatch Logsを使ったログ収集、X-Rayを使ったリクエストとデータベースクエリのトレース、Apacheログの収集が、ピークトラフィック時に役立ちます。

その他の選択肢（C、E、F）は、直接的なパフォーマンスの分析には最適ではありません。