新アーキテクチャ（全面再構築）​

v1 の単一 EC2 ホスト（ビルド・運用・ローカル状態が一箇所に集約されていた構造）を解消し、コンポーネントを独立してデプロイ・スケールできる構造に再設計しました。

新しくなった体験​

• アプリ内ログイン — 独自の /login フォームからメール・パスワードでログインします。未認証リクエストはエッジでログイン画面へ誘導されます。
• 3 種テーマ — Cobalt（デフォルト） · Teal · Dark のテーマピッカー。選択は保存され、チャートやブランドマークまでテーマに合わせて変わります。
• モバイルレスポンシブ — トップバー + ボトム 5 タブ + スライドドロワーにより、狭い画面でも全機能を利用できます。
• コマンドパレット — Cmd-K（または Ctrl-K）で任意のページ・リソースへ直接移動し、テーマを切り替えられます。

AI — より速く、より賢く​

• AI アシスタント — 質問への回答をトークン単位でストリーミングし、マークダウン（表・コード・リスト）で回答します。質問はドメイン（ネットワーク・コスト・セキュリティなど）へ自動ルーティングされ、会話は永続保存されてドロワーとフルスクリーンが同じ履歴を共有します。
• AI 診断 — Light / Mid / Deep の深度でアカウントの運用状態の総合レポートを生成し、MD · DOCX · PDF でエクスポートします。意図と実際の対比（不変条件）チェックと、前回レポートとの変化に関するインサイトもあわせて提供します。

より広い可視性​

• トポロジー — Route53 → CloudFront → LB → Target Group → ターゲットへと続くリクエストフローグラフ。ノードクリックでフォーカスモード + 詳細パネル（ARN コピー・AI への質問）。
• リソースインベントリ — EC2・Lambda・RDS・S3・VPC・IAM など 20 種余りをソート・検索・詳細照会。
• EKS / Kubernetes — クラスターのフリートサマリーと、ノード・ポッド・デプロイメントのイン・クラスター照会（読み取り専用）、OpenCost のインストール案内。
• コスト — サービス別のコスト分解・ドリルダウン、月末予測、そして Bedrock モデル使用量（トークン・レイテンシー・コスト・キャッシュ削減額）。
• データソース探索 — 接続済みのオブザーバビリティデータソースを**ネイティブクエリ言語（PromQL/LogQL/TraceQL/SQL）**で読み取り専用照会。

読み取り専用の運用姿勢​

AWSops は運用状況を観察・分析・診断することに集中し、**AWS リソースを変更しません。**インストール・変更が必要な作業については、ユーザーが自ら実行できるようスクリプトとガイドを提供します。

利用ガイド​

新しい画面ごとの使い方はガイドドキュメントをご覧ください:

• AWSops の紹介
• ログイン · 画面構成とテーマ
• ダッシュボード · AI アシスタント · AI 診断

イベント事前スケーリング (ADR-010 Phase 1+2)​

大規模トラフィックイベントの開始前にリソースをウォームアップできるよう、/event-scaling 管理者ページが追加されました。登録からスクリプトのダウンロードまで 4 ステップで動作します:

1. イベント登録 — イベント名、開始/終了時刻、影響を受けるリソースタグ
2. 過去メトリクスの収集 — 同じイベントが過去にあった場合、その区間の CloudWatch メトリクス（ASG・RDS・MSK・EBS・ALB）を GetMetricData バッチで収集
3. AI ウォームアッププラン生成 — Bedrock Sonnet 4.6 がリソースごとに多段階の事前スケールプランを生成し、PLAN_JSON マーカーで構造化された結果を返却
4. bash スクリプトのダウンロード — リソースタイプごとに安全なスクリプトを生成（KEDA・HPA、Aurora リーダー追加、MSK パーティション拡張、ASG warm pool、EBS IOPS ブースト）

レビュー後実行 (mutation-by-review)​

ダッシュボードは**変更作業を直接実行しません。**スクリプトはダウンロード専用であり、オペレーターがレビューした後、適切な環境（kubectl、aws cli）で自ら適用します。これは ADR-029（Proposed）の変更作業ゲートモデル — 「AI が生成した mutating action は明示的な人間の承認後にのみ実行される」— と一致しています。

関連ファイル​

Aurora データ層基盤 (ADR-030 Phase 1)​

ビルドサーバーと運用サーバーが同じ EC2 に集約されており、AgentCore の Docker ビルド時に Next.js の遅延が跳ね上がり、Steampipe FDW クエリがタイムアウトする問題を解決するため、ADR-030 で **ECS Fargate ワークロード + Aurora アプリ状態 + デュアル ECR（Dev=Private、Prod=Public）**への移行を決定しました。v1.9.0 にはそのうち Phase 1 の基盤のみが入ります。

導入されたもの​

opt-in デプロイ​

デフォルトは off です。有効化するにはコンテキストフラグを明示します:

cd infra-cdk
npx cdk deploy AwsopsDataStack -c enableAurora=true
# または、スクリプトを使用
../scripts/13-deploy-aurora.sh deploy

このようにゲートした理由は、(1) Aurora Serverless v2 の最低 0.5 ACU 課金（~$43/月）がすべての環境に適しているわけではないこと、(2) Phase 1 の dual-write がまだ入っておらず、実際のデータは依然として data/*.json に蓄積されるためです。

Steampipe はそのまま​

ADR-030 の微妙なポイント: Steampipe は stateless です。FDW が AWS API をリアルタイムに照会し、結果を一時的にインメモリに置く構造のため、コンテナが再起動しても失われる「データ」はありません。Aurora が置き換えるのは Steampipe ではなく、ダッシュボード自体が EC2 のディスクに蓄積していた data/*.json（インベントリ・Cost・メモリ・alert 記録・event-scaling プランなど）です。

次のリリース予定 (Phase 1 dual-write)​

7 つのソースファイルにデュアル書き込み経路が入ります。書き込みは JSON と Aurora の両方に行われ、読み取りは 7 日間のパリティゲートが通過するまで JSON 側から行います:

• resource-inventory.ts、cost-snapshot.ts、agentcore-memory.ts、agentcore-stats.ts、alert-knowledge.ts、event-scaling.ts、report-scheduler.ts

ADR-029: 変更作業フレームワーク (Proposed)​

イベント事前スケーリングがレビュー後実行として導入された理由は、ADR-010 Phase 3（自動実行）のゲートモデルがまだ決まっていないためです。ADR-029 はそのゲート — 「どのような条件で、AI が生成した変更作業を、どのような権限モデルで実行可能にするか」— を Proposed 状態で登録し、今後の Phase 3 作業の前提条件を明示します。

AI コードレビューワークフロー​

PR がオープンまたは更新された際に Claude が自動でコードレビューを行う GitHub Actions ワークフローが追加されました（.github/workflows/claude-review.yml）。AWSops のコンベンション（Steampipe pg Pool、basePath、SCP ブロックカラムなど）に合わせたレビュープロンプトを使用します。

ゾンビ接続クリーンアップの強化​

src/lib/steampipe.ts のゾンビクリーンアップ処理が、プールから connection を借りるのではなく、専用の短命 Client を使用するように変更されました。Cost Explorer/IAM サマリーの FDW が hung 状態でプール全体が枯渇しても、クリーンアップは継続して動作します。しきい値も 90 秒に短縮されました。

統計比較​

参考​

• ADR-010: イベント駆動事前スケーリング（Phase 1+2 Accepted）
• ADR-029: 変更作業フレームワーク（Proposed）
• ADR-030: ECS Fargate + Aurora + デュアル ECR（Accepted、Phase 1 部分実装）

アラートトリガー AI 診断 (ADR-009)​

重大度 critical のインシデント発生時に、自動的に部分 AI 診断が実行されます。

パイプラインの流れ​

[CloudWatch Alarm] → SNS Topic → SQS Queue
                                    ↓
                            [EC2 Poller (15s)]
                                    ↓
[Alertmanager/Grafana/Generic] → POST /api/alert-webhook
                                    ↓
                            [alert-correlation.ts]
                                    ↓
                         [alert-diagnosis.ts (AI)]
                                    ↓
                          [Slack/SNS 送信]

サポートするソース​

相関分析エンジン​

src/lib/alert-correlation.ts が個別のアラートをインシデントにグループ化します:

スコープ制限付き自動診断​

全体 15 セクション診断とは異なり、発火したアラートの範囲のみに制限され、1〜2 分以内に完了します:

1. AlertContext のビルド — 影響を受けたサービス/リソース/ネームスペース、発火時刻（since）を抽出
2. スコープ制限付き収集 — CloudWatch メトリクスを since 基準で ±10 分、該当リソースのみにフィルタリング
3. 関連セクションの選択 — Compute / Network / Container など 3〜5 個のみ実行
4. 変更検知 — Terraform state / CloudTrail の最近の変更を比較
5. Bedrock Sonnet 分析 — 根本原因の推定 + Next Steps の提案

// src/lib/alert-diagnosis.ts (中核インターフェース)
interface AlertContext {
  services: string[];
  resources: string[];
  namespaces: string[];
  since: Date;     // 発火時刻 − 10分
  until: Date;     // 発火時刻 + 10分
}

Slack 通知 (Block Kit)​

重大度に応じたチャンネルルーティング + スレッド更新で動作します:

• 最初のアラートはメインメッセージ、後続イベント（追加アラートのマージ、AI 診断結果、解決）は同一スレッドへの reply
• Webhook モードと Bot Token モードの両方でスレッディングをサポート（thread_ts の再利用）
• CloudWatch OK または Alertmanager resolved の受信時に ✅ 解決通知

HMAC 認証​

共有シークレットは data/config.json の alertWebhookSecret に保存します:

curl -X POST https://awsops.example.com/awsops/api/alert-webhook \
  -H 'X-Alert-Source: generic' \
  -H "X-Signature-256: sha256=$(printf '%s' "$BODY" | openssl dgst -sha256 -hmac "$SECRET" | awk '{print $2}')" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "$BODY"

アラートナレッジベース​

data/alert-diagnosis/ 以下に診断記録が永続保存されます:

UI の Knowledge Base タブで過去の類似インシデントを検索でき、新しいインシデント発生時には類似度ベースで自動レコメンドされます。

ドキュメント大幅拡充​

ADR 18 件新規 (011-028)​

v1.8.0 で追加された機能の設計上の意思決定を公式化しました:

ランブック 5 件新規​

運用の現場で実際に使えるトラブルシューティング/設定ガイド:

• alert-pipeline-troubleshoot.md — ウェブフックが届かないとき、相関分析がインシデントを作れないとき、Slack に表示されないとき
• cache-warmer-operations.md — キャッシュウォーマーのデバッグ、クエリの追加/削除
• cognito-auth-troubleshoot.md — Lambda@Edge、HttpOnly クッキー、OAuth2 コールバックの問題
• deploy-flow.md — 11 段階デプロイスクリプトの運用マニュアル
• multi-account-setup.md — Aggregator 設定、クロスアカウント IAM ロール、検証手順

モジュール CLAUDE.md 11 個新規​

各ソースモジュールの役割/ルール/主要ファイルを Claude コンテキストファイルとして整理:

Web ガイド拡充​

Docusaurus ガイドに v1.8 の機能を反映しました:

• monitoring/ai-diagnosis.md — 15 セクション診断、エクスポート形式（DOCX/MD/PDF/PPTX）、スケジューリング、コスト管理のヒント
• monitoring/alerts.md — アラートパイプラインの全体フロー、HMAC、相関分析、Slack スレッディング、ナレッジベース
• intro.md — 40 ページ / 18 API / 11 AI ルートを反映、「AI 総合診断 & アラートパイプライン」機能ブロックを追加
• faq/troubleshooting.md — Slack 通知の失敗 / AI 診断の部分失敗ケース
• 韓国語（docs/）+ 英語（i18n/en/docusaurus-plugin-content-docs/current/）の両方に反映

バグ修正ハイライト​

主なファイル変更​

バージョン比較​

参考​

• ADR-009: アラートトリガー AI 診断
• ADR-012: SNS 通知戦略
• ADR-013: 自動収集調査エージェント
• ADR-020: HMAC ウェブフック認証

外部オブザーバビリティ統合（7 種）​

AWS データに加えて、既存のオブザーバビリティプラットフォームをデータソースとして連携します。

• /datasources — データソース CRUD · 接続テスト · 認証設定
• /datasources/explore — 直接クエリ実行 + AI クエリ生成（自然言語 → PromQL/LogQL/TraceQL/SQL）
• AI アシスタントの datasource ルートが外部メトリクスの質問を自動分類（AI ルーティングを 10 → 11 に拡張）

AI 総合診断（15 セクション）​

• Bedrock Opus がインフラ全体を 15 セクションで自動分析 — コスト/セキュリティ/信頼性を中心に
• DOCX · Markdown · ブラウザ Print-to-PDF エクスポート
• 週次/隔週/月次の自動スケジュール（report scheduler）
• 印刷用レポートページ /ai-diagnosis/report（A4 ページブレーク）

セキュリティ（SSRF 防止）​

• datasource-client.ts の URL 検証が、AI ルートを含むすべての外部 fetch 経路を保護
• allowlist ベースのプライベートネットワークアクセス制御 + IPv6 プライベート/リンクローカル（fc00::/7、fe80::/10）の検知
• データソースクエリ・AI クエリ生成は管理者専用

その他​

• マルチルート合成に Converse Stream API + AgentCore 応答のタイピング効果
• ゾンビ PostgreSQL コネクションの自動クリーンアップ、モニタリングクエリの時間範囲フィルターで pg pool 枯渇を防止
• EKS Access Entry の状態表示 + kubeconfig 登録、EKS サービスリソースタブ

AI 総合診断リニューアル​

従来の /diagnosis パスが /ai-diagnosis に変更され、UI 全般がリニューアルされました。

Before / After​

3 種エクスポート​

DOCX — docx パッケージベースの A4 プロフェッショナルレポート:

• 表紙（タイトル、ヘルススコア、アカウントエイリアス、日付）
• 目次（ハイパーリンク、Heading 1-3）
• セクション別アクセントカラー（コスト=緑、セキュリティ=赤、ネットワーク/EKS=紫、アイドル/MSK=オレンジ）
• マークダウン解析（見出し、テーブル、リスト、引用、インラインコード/ボールド/イタリック）

Markdown — すべてのセクションを 1 つの .md ファイルにまとめてエクスポートします。

PDF — /ai-diagnosis/report 専用印刷ページ:

• 白背景の A4 レイアウト、CSS @media print によるページ区切り
• 「印刷 / PDF 保存」ボタンでブラウザの Print-to-PDF

// src/lib/report-docx.ts (主要な構造)
const doc = new Document({
  sections: [
    coverPage(title, healthScore, accountAlias, date),
    tableOfContents(),
    ...sections.map(s => sectionPage(s, accentColor)),
  ],
});
const buffer = await Packer.toBuffer(doc);

定期レポート​

// src/lib/report-scheduler.ts
type Schedule = {
  enabled: boolean;
  frequency: 'weekly' | 'biweekly' | 'monthly';
  dayOfWeek?: number;   // 0=日 ~ 6=土
  dayOfMonth?: number;  // 1~28
  hour: number;         // KST 基準
  language: 'ko' | 'en';
};

UI でトグルの ON/OFF、頻度/曜日/時刻/言語を設定すると、自動的にレポートが生成され S3 にアップロードされます。

6 種の Auto-Collect エージェント​

AI 総合診断レポートのデータ収集を自動化する専用エージェントです。各エージェントはマルチソースから並列にデータを収集し、ライブステータスをストリーミングします。

// src/lib/collectors/types.ts
export interface Collector {
  collect(send: SendFn, accountId?: string, isEn?: boolean): Promise<CollectorResult>;
  formatContext(data: CollectorResult): string;
  analysisPrompt: string;
  displayName: string;
}

FinOps MCP Lambda​

Cost Gateway に 5 つの FinOps ツールが追加されました。

すべてのツールは target_account_id パラメータによるクロスアカウント照会をサポートします。

EKS/K8s UX の大幅改善​

クラスターアクセス管理​

新機能​

バグ修正​

• external_ip → external_ips のカラム名を修正（サービス 0/0 バグ）
• EC2 IAM Role ARN の切り捨てを修正（SQL || 演算子のフィルター衝突）
• Register クリック時のクラスターフィルタートグルを防止（stopPropagation）
• 登録後にポーリングで接続を確認（5 回 × 3 秒）

Benchmark: Powerpipe Exit Code 2 の処理​

Powerpipe はベンチマークコントロールにアラームがあると exit code 2 で終了します。これは正常な動作ですが、従来のコードは異常終了として処理していました。

# exit code は無視し、出力ファイルの有効性で判断
powerpipe benchmark run ... > "${tmpFile}" 2>"${errorFile}"; \
if [ -s "${tmpFile}" ]; then
  mv "${tmpFile}" "${resultFile}" && echo "done" > "${statusFile}";
else
  echo "error" > "${statusFile}";
fi

インフラ: S3 レポートアップロード + update-infra スクリプト​

S3 ポリシー​

CDK スタックに EC2 ロールの S3 権限が追加されました:

// infra-cdk/lib/awsops-stack.ts
ec2Role.addToPolicy(new iam.PolicyStatement({
  actions: ['s3:PutObject', 's3:GetObject'],
  resources: [`arn:aws:s3:::awsops-deploy-${this.account}/reports/*`],
}));

update-infra スクリプト​

EC2 を置き換えずに CDK スタックを安全に更新する 00-update-infra.sh スクリプト:

1. 既存スタックのパラメータ読み取り — CloudFormation から現在の値を保持
2. CDK コンテキストの復元 — VPC、TGW、ドメインなどをライブインフラから再抽出
3. cdk diff プレビュー — EC2 置き換えの有無を警告
4. デプロイ — --no-rollback で安全にデプロイ

バージョン比較​

主なファイル変更​

外部データソース管理​

Grafana のデータソース管理と同様の方式で、外部オブザーバビリティ（Observability）ツールを AWSops から直接接続してクエリできます。

サポートするデータソース 7 種​

機能詳細​

認証設定の例​

4 つの認証方式をサポートしており、データソースのタイプに応じて適切な方式を選択します:

// src/lib/datasource-client.ts
type AuthType = 'none' | 'basic' | 'bearer' | 'custom-header';

// Basic Auth → Authorization: Basic base64(user:pass)
// Bearer Token → Authorization: Bearer <token>
// Custom Header → ユーザー指定のヘッダー名: 値

config.json のデータソース設定​

data/config.json に datasources 配列を追加してデータソースを管理します:

{
  "costEnabled": true,
  "agentRuntimeArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:...",
  "datasources": [
    {
      "id": "prom-1",
      "name": "Production Prometheus",
      "type": "prometheus",
      "url": "https://prometheus.example.com:9090",
      "authType": "bearer",
      "authConfig": { "token": "***" },
      "isDefault": true
    },
    {
      "id": "ch-1",
      "name": "Analytics ClickHouse",
      "type": "clickhouse",
      "url": "https://clickhouse.example.com:8443",
      "authType": "basic",
      "authConfig": { "username": "reader", "password": "***" }
    }
  ]
}

セキュリティ: SSRF 防御​

外部 URL へリクエストを送信する前に、**SSRF（Server-Side Request Forgery）**攻撃を防止する検証レイヤーを適用します。

// src/lib/datasource-client.ts (簡略化)
function validateUrl(url: string): void {
  const parsed = new URL(url);
  const hostname = parsed.hostname;

  // Private IP 帯域をブロック
  const privatePatterns = [
    /^10\./,                          // 10.0.0.0/8
    /^172\.(1[6-9]|2\d|3[01])\./,    // 172.16.0.0/12
    /^192\.168\./,                     // 192.168.0.0/16
    /^127\./,                          // Loopback
    /^169\.254\./,                     // Link-local
    /^0\./,                            // Current network
  ];

  // Cloud metadata endpoint をブロック
  if (hostname === '169.254.169.254') {
    throw new Error('SSRF blocked: cloud metadata endpoint');
  }

  for (const pattern of privatePatterns) {
    if (pattern.test(hostname)) {
      throw new Error(`SSRF blocked: private IP range (${hostname})`);
    }
  }
}

セキュリティ: ClickHouse SQL Injection 防止​

ClickHouse クエリでは、ユーザー入力を文字列に直接埋め込まず、パラメータ化されたクエリを使用します:

// src/lib/datasource-client.ts — ClickHouse クエリ実行

// 危険: 直接の文字列補間（使用しない）
// const query = `SELECT * FROM logs WHERE service = '${userInput}'`;

// 安全: パラメータ化されたクエリ
const response = await fetch(`${url}/?param_service=${encodeURIComponent(service)}`, {
  method: 'POST',
  body: `SELECT * FROM logs WHERE service = {service:String}`,
  headers: { 'Content-Type': 'text/plain' },
});

PromQL クエリの例​

Prometheus データソースで PromQL によりメトリクスを照会する例:

# 直近 5 分間の CPU 使用率 (Pod 別)
rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="production"}[5m])

# メモリ使用量上位 10 個の Pod
topk(10, container_memory_working_set_bytes{namespace="production"})

# HTTP リクエストエラー率 (5xx)
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
  / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100

// API 経由で PromQL を実行
const response = await fetch('/awsops/api/datasources', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({
    action: 'query',
    datasourceId: 'prom-1',
    query: 'rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="production"}[5m])',
  }),
});

Dynamic VPC CIDR​

CDK スタックで VPC CIDR をコンテキストパラメータとして設定できるように変更しました。

Before / After​

# デフォルト VPC CIDR (10.10.0.0/16)
cdk deploy -c newVpcCidr=10.10.0.0/16

# カスタム VPC CIDR + 複数 TGW ルート
cdk deploy \
  -c newVpcCidr=10.20.0.0/16 \
  -c tgwRouteCidrs=10.10.0.0/16,10.30.0.0/16,172.16.0.0/12

データソース診断エージェント​

外部データソースの接続問題を体系的に診断する専用エージェントが追加されました。AI ルーティングに priority 11 の datasource ルートが新たに登録されます。

診断エージェントが確認する項目:

• ネットワーク: 対象ホストへの到達可能性、ファイアウォール/セキュリティグループの設定
• 認証: 認証情報の有効性、トークンの期限切れ、権限不足
• SSL/TLS: 証明書の有効性、期限切れ、チェーンの問題
• DNS: ホスト名の解決失敗、DNS 伝播の遅延

バージョン比較​

主なファイル変更​

Converse Stream API によるリアルタイム合成​

マルチルート応答の合成が、擬似チャンキングから本物のトークンストリーミングへ移行しました。

Before / After​

コード変更​

Before — synthesizeResponses() + simulateStreaming():

// src/app/api/ai/route.ts (v1.7.0)
const synthesized = await synthesizeResponses(
  lastMsg, successful, modelKey, clientLang
);
// 完成したテキストを 50 文字ずつ分割して擬似ストリーミング
await simulateStreaming(synthesized, send);

After — synthesizeResponsesStreaming() + ConverseStreamCommand:

// src/app/api/ai/route.ts (v1.7.1)
const synthesized = await synthesizeResponsesStreaming(
  lastMsg, successful, send, modelKey, clientLang
);
// send() コールバックが contentBlockDelta ごとに即時 chunk を送信

synthesizeResponsesStreaming() の中核ロジック:

const response = await bedrockClient.send(new ConverseStreamCommand({
  modelId,
  system: [{ text: systemPrompt }],
  messages: [{ role: 'user', content: [{ text: synthesisPrompt }] }],
  inferenceConfig: { maxTokens: 4096 },
}));

for await (const event of response.stream) {
  if (event.contentBlockDelta?.delta?.text) {
    const text = event.contentBlockDelta.delta.text;
    fullContent += text;
    send('chunk', { delta: text });  // トークンを即時送信
  }
}

タイピング効果 (simulateStreaming)​

AgentCore Gateway は完成したテキストを一度に返すため、タイピング効果をシミュレートします。

// src/app/api/ai/route.ts
const CHUNK_SIZE = 50;     // チャンクあたり 50 文字
const CHUNK_DELAY_MS = 15; // チャンク間 15ms のディレイ

async function simulateStreaming(
  text: string,
  send: (event: string, data: any) => void,
): Promise<void> {
  for (let i = 0; i < text.length; i += CHUNK_SIZE) {
    const chunk = text.slice(i, i + CHUNK_SIZE);
    send('chunk', { delta: chunk });
    if (i + CHUNK_SIZE < text.length) {
      await new Promise(r => setTimeout(r, CHUNK_DELAY_MS));
    }
  }
}

適用対象（3 箇所）:

1. 単一 AgentCore Gateway 応答 — 完成したテキストにタイピング効果を適用
2. マルチルート合成 (v1.7.0) — synthesizeResponses() の結果に適用（v1.7.1 で Converse Stream に置き換え）
3. マルチルート単一成功 — 1 つの Gateway のみ成功した場合

チャットバブル幅の安定化 (PR #8)​

SSE ストリーミング中にチャットバブルの幅が突然変わる問題を修正しました。

Before — 幅がジャンプ:

<div class="max-w-5xl rounded-lg px-4 py-3 ...">
  <!-- コンテンツが短いときは狭く、長くなると突然広がる -->
</div>

After — 安定した幅:

<div class="w-full max-w-5xl rounded-lg px-4 py-3 ...">
  <!-- 最初から w-full で最大幅を確保し、max-w-5xl で上限を制限 -->
</div>

モニタリングクエリの時間範囲フィルター​

時間範囲の制限がないモニタリングクエリが Steampipe API を通じて全履歴データを取得し、pg pool の 5 コネクションをすべて占有してしまう問題を修正しました。

3 つのストリーミングモードまとめ​

v1.7.1 では、AWSops の AI 応答は状況に応じて 3 つのストリーミングモードを使用します。

マルチアカウントアーキテクチャ (PR #6)​

Steampipe Aggregator パターンで複数の AWS アカウントを単一ダッシュボードから管理します。data/config.json の accounts[] 配列を変更するだけで、コード修正なしにアカウントを追加できます。

config.json の構造​

{
  "accounts": [
    {
      "accountId": "111111111111",
      "alias": "Host",
      "connectionName": "aws_111111111111",
      "region": "ap-northeast-2",
      "isHost": true,
      "features": {
        "costEnabled": true,
        "eksEnabled": true,
        "k8sEnabled": true
      }
    },
    {
      "accountId": "222222222222",
      "alias": "Staging",
      "connectionName": "aws_222222222222",
      "region": "ap-northeast-2",
      "isHost": false,
      "features": {
        "costEnabled": false,
        "eksEnabled": false,
        "k8sEnabled": false
      }
    }
  ]
}

セキュリティ修正 (25 件)​

3 段階の深刻度に分類し、25 件のセキュリティ課題を修正しました。

CRITICAL 詳細:

HIGH 詳細:

リアルタイム Bedrock ストリーミング​

Bedrock 応答をチャンク単位でリアルタイム送信します。

キャッシュプリウォーミング​

ダッシュボードのロード速度を改善するため、バックグラウンドのキャッシュプリウォーミングを導入しました。

顧客ロゴのカスタマイズ​

data/config.json で顧客ロゴを設定すると、サーバー再起動なしに 1 分以内に反映されます。

{
  "customerLogo": "/logos/customer-logo.png",
  "customerName": "Customer Corp",
  "customerLogoBg": "#ffffff"
}

• public/logos/ ディレクトリにロゴファイルを配置
• config の変更のみでブランディングを切り替え — コード修正は不要

バージョン比較​

多言語対応 (i18n)​

React Context + localStorage ベースで、URL ルーティングなしに言語を切り替えます。Next.js の basePath: '/awsops' と衝突しない設計です。

翻訳範囲:

• 全 35 ページのテキスト
• Header、Sidebar メニューラベル
• AI ステータスメッセージ (分析中、Gateway 接続中、完了 など)
• DataTable カラムヘッダー
• StatsCard ラベル

Bedrock モニタリング (/bedrock)​

Bedrock モデル別使用量を CloudWatch メトリクスと AWSops アプリ自体のトークン追跡でモニタリングします。

Docusaurus ユーザーガイド​

web/ ディレクトリに Docusaurus ベースのユーザーガイドサイトを構築しました。

バージョン比較​

AgentCore Memory Store​

ユーザー別会話履歴を 365 日間保管する Memory Store を導入しました。src/lib/agentcore-memory.ts で保存/検索ロジックを管理します。

AgentCore ページ統合:

• 6 つの StatsCard: 総呼び出し数、平均応答時間、Gateway 別呼び出し比率、モデル別トークン使用量
• 会話履歴検索: キーワード、日付範囲、ルート別フィルター

AI ページ統合:

• 下部のトグルパネルで会話履歴を照会
• 以前の質問/応答のコンテキスト参照が可能

新規ページ (4 つ)​

コンテナコスト分析​

ECS と EKS のコンテナコストを分析する 2 つのページと API を追加しました。

AI ルーティング改善​

セキュリティ強化​

AgentCore ダッシュボード (/agentcore)​

Bedrock AgentCore Runtime と 8 つの Gateway のステータスを一目で把握できる専用ダッシュボードです。

• Runtime ステータス: data/config.json の agentRuntimeArn でステータスを照会
• 8 Gateway カード: 各 Gateway のステータス、ツール数、主要機能を表示
• 125 ツールの全一覧: 検索、Gateway 別フィルターに対応
• アーキテクチャ図: Runtime → Gateway → Lambda の関係を可視化

Sign Out 機能​

Header にログアウトボタンを追加し、Cognito セッションを安全に終了します。

CloudWatch メトリクステーブル (4 サービス)​

4 つのサービスに対して専用 API ルートと CloudWatch メトリクステーブルを追加しました。すべて同一パターン(cloudwatch get-metric-data → プログレスバー + 数値)を使用します。

Resource Inventory (PR #1)​

/inventory ページで 18 種のリソース数量推移をモニタリングします。

• マルチラインチャート: リソース別数量変化の時系列
• コスト影響の推定: リソース変化に応じた予想コストを表示
• src/lib/resource-inventory.ts: スナップショットベース (data/inventory/)、追加クエリ 0 件
• Cost Explorer 可用性: checkCostAvailability() で MSP Payer を自動判別

S3 / RDS / ElastiCache の強化​

Monitoring の強化​

• インスタンス詳細メトリクスビュー: Date Range 選択 (1h ~ 30d)
• Resource Topology: Graph/Map View 切り替え (React Flow)

マルチルート AI アーキテクチャ​

複合質問を分析して最大 3 個の Gateway を同時に呼び出し、Bedrock が応答を合成します。

ダッシュボード全面再設計​

18 のカードを 6x3 レイアウトで配置し、サイドバーメニューと 1:1 でマッピングしました。

• カード下部の sub-metrics: 18 running · 4 stopped の形式で主要数値を表示
• CIS Compliance Pass Rate: 全ベンチマーク通過率のゲージ
• Monthly Cost: 今月のコスト + MoM 変化率
• Resource Distribution + K8s Pod Status: Recharts チャートで可視化

SSE ストリーミング AI 応答​

AI 応答をリアルタイムでストリーミングして UX を改善しました。

• status イベント: 分析中 → Gateway 接続 → ツール呼び出しの段階を表示
• chunk イベント: 応答テキストをリアルタイム送信
• done イベント: 最終結果 + 使用ツール + 応答時間 + トークン数
• 応答時間表示、クリップボードコピー、関連推奨質問機能を追加

新規ページ (3 つ)​

VPC & Network の強化​

• VPC Resource Map: AWS コンソールスタイルの 4 カラムレイアウト

  VPC → Subnets → Route Tables → Connections (IGW/NAT/TGW/VPN)
  

• Route Table タブ: サブネット関連付け、ルーティングルールテーブル
• TGW Route Tables: Transit Gateway ルートテーブルの詳細
• Resource Topology: React Flow ベースの Graph View / Map View 切り替え

EKS & Cost の強化​

EKS 改善:

• K8s Overview ノードカード: CPU/Memory プログレスバー
• ノード詳細: ENI カード + per-ENI トラフィック + Pods テーブル
• EKS Explorer: Status/Node フィルター、ページネーション

Cost Explorer 改善:

• 期間/サービスフィルター、Projected 月末コスト、MoM Change
• Monthly Trend ライン、Cost by Service パイチャート

Gateway 分離: Infra → Network + Container​

v1.1.0 の Infra Gateway(41 ツール)はツールが多すぎたため、ネットワークとコンテナのドメインに分離しました。

デプロイ安定性の改善​

デプロイスクリプトにエラーハンドリングと自動検出ロジックを追加しました。

テスト結果: 104/104 通過​

主要なバグ修正​

Before / After: Gateway アーキテクチャ​

7 つのロールベース Gateway​

各 Gateway が特定のドメインに最適化されたツールセットを提供します。agent.py の GATEWAYS ディクショナリで URL を管理します。

19 の Lambda 関数​

agent/lambda/ ディレクトリで管理され、create_targets.py で Gateway Target を一括作成します。

動的ルーティングシステム​

src/app/api/ai/route.ts で 9 段階優先順位のキーワードベースルーティングを実行します。

• agent.py: payload.gateway パラメータでゲートウェイを選択
• route.ts: 9 段階優先順位のキーワードベースルーティング
• Sonnet インテント分類器の導入 (c56f557) — キーワード未マッチ時に自然言語分析で最適な Gateway を選択

AI テスト結果​

Gateway 分離の効果を検証するため、104 問のテストを実施しました。

アーキテクチャ概要​

CloudFront でユーザーリクエストを受け取り、ALB を経由して EC2 上で Next.js アプリが実行され、Steampipe を通じてリアルタイムに AWS API を SQL で照会します。

CDK インフラへの移行​

CloudFormation YAML テンプレートから AWS CDK TypeScript へ移行し、インフラをコードとして管理します。

Cognito 認証​

AWS Cognito を活用したユーザー認証システムを構築しました。

• Lambda@Edge (Python 3.12, us-east-1) — CloudFront viewer-request で JWT を検証
• OAuth2 Authorization Code flow による安全な認証
• 07-setup-cloudfront-auth.sh スクリプトで自動設定

AgentCore Runtime + Gateway​

Amazon Bedrock AgentCore を活用した AI エージェントシステムです。

初期ダッシュボード​

• Recharts メトリクス可視化 — CPU、Memory、Network トレンド
• React Flow ネットワークトポロジー — VPC、Subnet、Route Table の関係を表現
• CIS コンプライアンス — v1.5 ~ v4.0 ベンチマーク自動検査 (Steampipe aws_compliance テーブル)
• AI ルーティング — Code Interpreter → AgentCore → Steampipe+Bedrock → Bedrock Direct

Claude Code スキャフォールディング​

開発生産性向上のための Claude Code 統合環境を構成しました。

• Module CLAUDE.md — 各ディレクトリごとのコンテキストドキュメント (src/lib/CLAUDE.md、src/app/CLAUDE.md など)
• Auto-Sync Rules — コード変更時のドキュメント自動同期ルール
• .claude/hooks/check-doc-sync.sh — ドキュメント同期検証フック