383-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」AWS Application Discovery Service

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理論

1. AWS Application Discovery Serviceの役割

AWS Application Discovery Serviceは、オンプレミスのデータセンターからクラウドへの移行を支援するツールです。これを利用することで、仮想マシン、サーバー、アプリケーションの詳細なパフォーマンスメトリクス（CPU、メモリ、ディスク使用量）や、実行中のプロセス、ネットワーク接続の情報を収集することができます。このデータは、クラウドへの移行を計画する際に非常に有用です。

特徴:

エージェントベースのデータ収集: Application Discovery Serviceでは、各サーバーにエージェントをデプロイして、詳細なメトリクスを収集します。

エージェントレスディスカバリ: ネットワークベースで、エージェントをインストールせずに情報を収集する方法も提供しますが、エージェントを使用する方が精度が高くなります。

2. AWS CloudWatchエージェントとの違い

CloudWatchエージェント: 主にメトリクスの収集とログ管理に使用されます。CloudWatchエージェントは、システムパフォーマンス（CPU、メモリ、ディスクなど）の監視や、ログデータの収集に特化しています。ただし、プロセスの詳細やネットワーク接続の情報を収集するには、AWS Application Discovery Serviceが適しています。

3. エージェントのデプロイ方法

AWS Application Discovery Serviceでは、エージェントを仮想マシンにインストールして、詳細なシステムパフォーマンスデータを収集します。この方法は、クラウド移行の準備において重要な役割を果たします。

利点:

詳細なデータ収集: CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク接続、プロセスの状態を収集。

クラウド移行計画: クラウド環境への適切なインスタンスのサイズやリソースの割り当てを決定するために必要なデータを提供。

4. エージェントレスディスカバリの限界

エージェントレスディスカバリでは、ネットワークを介してスキャンを実行しますが、収集できる情報には限りがあります。特に、アプリケーションやプロセスの詳細な状態を追跡するのには、エージェントを使用する方が優れています。

5. 実際のクラウド移行の計画

クラウド移行において、仮想マシンのパフォーマンスやリソースの利用状況を理解することは重要です。これにより、適切なクラウドインスタンスのタイプやサイズを選定できます。AWS Application Discovery Serviceは、これらの詳細なデータを提供するため、移行作業の精度を高め、後のパフォーマンス最適化を助けます。

6. その他のツールと比較

AWS Migration Hub: 移行の進捗を管理し、複数のツールからの情報を統合するためのサービス。

AWS Cost Explorer: クラウドコストの予測と最適化を支援しますが、データセンターのリソース使用状況を収集するにはAWS Application Discovery Serviceがより適しています。

結論:

クラウド移行を計画する際に、AWS Application Discovery Service は、オンプレミスの環境でどのようにアプリケーションやサーバーが動作しているかを正確に把握するための有力なツールです。エージェントを使用することで、クラウドインスタンスに移行する際のリソース割り当てや最適化のために必要な情報を収集でき、移行計画の精度を向上させます。

実践

略

一問道場

質問 #383

ある企業がクラウドへの移行を進めています。新しいAmazon EC2インスタンスを正確にサイズ設定できるように、既存のデータセンター環境の仮想マシンの構成を評価したいと考えています。企業は、CPU、メモリ、ディスク使用率などのメトリクスを収集し、各インスタンスで実行されているプロセスのインベントリも必要としています。また、サーバー間の通信をマッピングするためにネットワーク接続も監視したいと考えています。

最もコスト効率よくこのデータを収集する方法はどれですか？

A. AWS Application Discovery Serviceを使用し、データセンター内の各仮想マシンにデータ収集エージェントを展開する。

B. Amazon CloudWatchエージェントをすべてのサーバーに設定し、メトリクスをAmazon CloudWatch Logsに公開する。

C. AWS Application Discovery Serviceを使用し、既存の仮想化環境でエージェントレスディスカバリを有効にする。

D. AWS Management ConsoleでAWS Application Discovery Serviceを有効にし、企業のファイアウォールを設定してVPN経由でスキャンを許可する。

解説

正解は、A. AWS Application Discovery Serviceを使用し、データセンターの各仮想マシンにデータ収集エージェントをデプロイするです。

解説

このシナリオでは、企業が既存のデータセンターからクラウドへの移行を計画しており、仮想マシンのパフォーマンスメトリクスやプロセス情報、ネットワーク接続情報を収集する必要があります。この目的に最も適しているのが AWS Application Discovery Service です。

各選択肢の解説

A. AWS Application Discovery Serviceを使用し、データセンターの各仮想マシンにデータ収集エージェントをデプロイする。

エージェントのデプロイは、パフォーマンスメトリクス（CPU、メモリ、ディスク使用率など）、実行中のプロセス、ネットワーク接続を集中的に収集できる方法です。この方法により、データセンター内のインスタンスに関する非常に詳細な情報を収集でき、クラウド移行の準備に役立ちます。特に移行先のEC2インスタンスのサイズや設計を適切に決定するために必要な情報を集めるために適切です。

B. Amazon CloudWatchエージェントを使用してメトリクスをCloudWatch Logsに公開する。

CloudWatchエージェントは、メトリクス収集に便利ですが、プロセス情報やネットワーク接続情報を収集するのには限界があります。CloudWatch Logsは主にログ収集に使用されるため、詳細なパフォーマンスデータの収集には他のツール（例えばApplication Discovery Service）を使用する方が効果的です。

C. AWS Application Discovery Serviceを使用し、既存の仮想化環境でエージェントレスディスカバリを有効にする。

エージェントレスディスカバリは、インフラにエージェントを追加せずに、ネットワーク経由で情報を収集します。これも便利な方法ですが、エージェントを使う方法に比べて、情報収集の精度がやや劣る可能性があります。特にプロセスやメモリ使用量など、詳細なパフォーマンス情報を収集するには、エージェントを使用した方が信頼性が高くなります。

D. AWS Application Discovery Serviceを使用して、企業のファイアウォールを設定し、VPN経由でスキャンを許可する。

VPN経由でのスキャンは、ネットワーク設定やセキュリティ要件に手間がかかる可能性があり、環境によっては管理が複雑になることがあります。特に、エージェントを使用して直接データ収集する方が、手間が少なく効率的です。

結論:

最も適切な選択肢は、A の「AWS Application Discovery Serviceを使用し、データセンターの各仮想マシンにデータ収集エージェントをデプロイする」です。この方法が、パフォーマンスメトリクスやプロセス情報を収集する最も効果的で信頼性の高い手段となります。