ラボシリーズの紹介
難易度: 上級 最終更新: February 23, 2026
概要
このラボシリーズでは、Kubernetes ベースのマイクロサービス向けフルスタック Observability プラットフォームを構築する包括的なハンズオンを提供します。2 つの EKS Cluster にわたって複数の Observability ツールをデプロイおよび統合し、実践的なパターンを用いて Observability の 3 本柱（Metrics、Logs、Traces）を実装します。
このアーキテクチャは、Observability Stack をホストする Managed Cluster と、OTel instrumentation を備えた MSA アプリケーションを実行する Service Cluster で構成される、本番グレードの環境をシミュレートします。
アーキテクチャ図
前提条件
このラボシリーズを開始する前に、以下を準備してください。
| 要件 | バージョン | 確認コマンド |
|---|---|---|
| AWS Account | - | aws sts get-caller-identity |
| AWS CLI | >= 2.15 | aws --version |
| eksctl | >= 0.175 | eksctl version |
| kubectl | >= 1.29 | kubectl version --client |
| Helm | >= 3.14 | helm version |
| Terraform | >= 1.7 | terraform version |
| k6 | >= 0.49 | k6 version |
| Docker | >= 24.0 | docker --version |
必要な IAM Permissions
AWS user/role には以下の Permissions が必要です。
- EKS のフルアクセス
- EC2 のフルアクセス（node groups 用）
- VPC のフルアクセス
- IAM の限定アクセス（IRSA 用）
- CloudFormation のフルアクセス
- SQS/SNS のフルアクセス
- RDS のフルアクセス（Aurora 用）
- OpenSearch のフルアクセス
- Managed Prometheus/Grafana のフルアクセス
- MWAA のフルアクセス
コスト見積もり
警告: このラボシリーズでは多くの AWS リソースを作成します。推定コストを以下に示します。
| Service | 構成 | 時間あたりのコスト（USD） |
|---|---|---|
| EKS Control Plane | 2 clusters | $0.20 |
| EC2 (Managed Cluster) | 3x m5.xlarge | $0.58 |
| EC2 (Service Cluster) | 3x m5.large (+ Karpenter scaling) | $0.29+ |
| Aurora PostgreSQL | db.r6g.large (multi-AZ) | $0.52 |
| OpenSearch | m6g.large.search (2 nodes) | $0.25 |
| Amazon Managed Prometheus | インジェスト量に基づく | ~$0.10 |
| Amazon Managed Grafana | 1 workspace | $0.15 |
| MWAA | mw1.small | $0.31 |
| SQS/SNS | 使用量に基づく | ~$0.01 |
| 合計見積もり | ~$2.50/時間 |
ヒント: コストを最小限に抑えるため、ラボは 1 回のセッションで完了し、すぐに cleanup を実行してください。
ラボの順序
| パート | タイトル | 所要時間 | 主なトピック |
|---|---|---|---|
| 1 | Infrastructure Setup | 60 分 | EKS clusters、AWS services、ArgoCD |
| 2 | Observability Stack | 90 分 | OTel、Prometheus、Loki、Tempo、Grafana |
| 3 | MSA Deployment & Canary | 60 分 | ArgoCD、Argo Rollouts、OTel instrumentation |
| 4 | Load Testing & Scaling | 45 分 | k6、KEDA、Karpenter |
| 5 | Alerting & AIOps | 60 分 | Alertmanager、OnCall、CloudWatch Investigations |
| 6 | Distributed Tracing | 45 分 | Tempo、TraceQL、Log-Trace 相関 |
MSA アプリケーションの概要
このラボでは、5 つの Service で構成されるサンプル E コマース MSA アプリケーションを使用します。
| Service | 言語 | 役割 | 依存関係 |
|---|---|---|---|
| API Gateway | Go | リクエストルーティング、認証 | Order、Payment |
| Order Service | Python (FastAPI) | 注文管理、在庫管理 | Aurora、SQS |
| Payment Service | Java (Spring Boot) | 決済処理 | Aurora |
| Notification Service | Node.js (Express) | Email/SMS 通知 | SQS consumer |
| Analytics Batch | Python | 日次分析の集計 | Aurora、MWAA によりトリガー |
Service 呼び出しフロー
Observability ツールの対象範囲
このラボでは、以下の Observability ツールを扱います。
| カテゴリ | 対象ツール | AWS 統合 |
|---|---|---|
| Metrics | Prometheus、VictoriaMetrics、Mimir | AMP (remote write) |
| Logging | Loki、ClickHouse、Fluent Bit | CloudWatch Logs、OpenSearch |
| Tracing | Tempo、OTel Collector | X-Ray (via OTel) |
| Visualization | Grafana | AMG |
| Alerting | Alertmanager、Grafana OnCall | CloudWatch Alarms、SNS |
| AIOps | CloudWatch Investigations | Bedrock Claude integration |
注記: このラボは、オープンソースおよび AWS ネイティブのツールに焦点を当てています。Datadog や Dynatrace などの商用ソリューションは別のドキュメントで扱いますが、このラボではデプロイしません。
学習成果
このラボシリーズを完了すると、以下のことができるようになります。
- Kubernetes 向けの本番グレード Observability アーキテクチャを 設計する
- OTel を使用して完全な LGTM Stack（Loki、Grafana、Tempo、Mimir）を デプロイする
- OTel Collector を使用したマルチバックエンド Telemetry Pipeline を 設定する
- Observability 主導の分析を用いた Canary Deployment を 実装する
- CloudWatch Investigations と Bedrock を使用した AIOps Workflow を 構築する
- 分散 Trace を 分析してパフォーマンスのボトルネックを特定する
- 根本原因分析のために Metrics、Logs、Traces を 相関付ける
参考資料
- Observability の概要
- Prometheus ドキュメント
- Grafana Dashboard
- Loki ドキュメント
- Tempo ドキュメント
- OpenTelemetry ドキュメント
- ArgoCD ドキュメント
- KEDA ドキュメント
- Karpenter ドキュメント
開始する準備はできましたか？ Part 1: Infrastructure Setup から始めましょう