CloudWatch Metrics クイズ
CloudWatch Metrics の理解度を確認するクイズです。
- Amazon CloudWatch Container Insights の主な機能は何ですか？
- A) Container image のビルド
- B) EKS cluster の Container/Pod レベルのモニタリング
- C) Container orchestration
- D) CI/CD pipeline の管理
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回答: B) EKS cluster の Container/Pod レベルのモニタリング
解説: Container Insights は、EKS、ECS、Kubernetes 環境の containerized workload をモニタリングする CloudWatch の機能です。cluster、node、Pod、Container レベルの CPU、memory、network、filesystem metrics を自動的に収集し、可視化します。
- CloudWatch Agent を EKS にデプロイする推奨方法は何ですか？
- A) 単一の Pod としてデプロイする
- B) DaemonSet としてすべての node にデプロイする
- C) Deployment で 3 replicas としてデプロイする
- D) StatefulSet としてデプロイする
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回答: B) DaemonSet としてすべての node にデプロイする
解説: CloudWatch Agent は、各 node から metrics と logs を収集するために DaemonSet としてデプロイされます。これにより、すべての node から system metrics、Container metrics、logs を一貫して収集できます。
- CloudWatch Metric Math における
SEARCH()関数の目的は何ですか？- A) Log の検索
- B) pattern に一致する metrics を動的に検索する
- C) Alert の検索
- D) Dashboard の検索
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回答: B) pattern に一致する metrics を動的に検索する
解説:SEARCH() 関数は、namespace、dimension、metric name の pattern を使用して metrics を動的に検索します。たとえば、SEARCH('{AWS/EC2,InstanceId} MetricName="CPUUtilization"', 'Average') は、すべての EC2 instance の CPU utilization を検索します。
- CloudWatch Anomaly Detection はどのように機能しますか？
- A) 手動で設定した threshold に基づく検出
- B) ML に基づく異常 pattern の自動検出
- C) Log pattern の分析
- D) Network traffic の分析
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回答: B) ML に基づく異常 pattern の自動検出
解説: CloudWatch Anomaly Detection は machine learning を使用して metrics の通常の pattern を学習し、異常値を自動的に検出します。seasonality、trend、曜日の pattern を考慮した動的な expected range（band）を生成し、値がこの range の外に出た場合に anomaly を特定します。
- AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を使用して Prometheus metrics を CloudWatch に送信する場合、どの exporter を使用しますか？
- A) prometheus-exporter
- B) awsemf (AWS EMF Exporter)
- C) cloudwatch-exporter
- D) metric-exporter
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回答: B) awsemf (AWS EMF Exporter)
解説: ADOT で Prometheus metrics を CloudWatch に送信するには、AWS EMF (Embedded Metric Format) Exporter を使用します。この exporter は metrics を CloudWatch Logs 内の EMF format に変換して送信し、CloudWatch がそれを metrics として抽出します。
- CloudWatch の cost optimization に有効ではない方法はどれですか？
- A) Log retention period を設定する
- B) 不要な high-resolution metrics を削除する
- C) すべての metrics を 1-second interval で収集する
- D) Infrequent Access log class を使用する
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回答: C) すべての metrics を 1-second interval で収集する
解説: High-resolution metrics（1-second interval）は高価です。cost optimization のため、必要な metrics のみを high resolution で収集し、大半の metrics は 60-second interval（default）で収集します。log retention period の設定、不要な metrics の filtering、Infrequent Access log class の使用も cost の削減に役立ちます。
- CloudWatch で custom metrics を作成するために使用する API はどれですか？
- A) CreateMetric
- B) PutMetricData
- C) PublishMetric
- D) SendMetric
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回答: B) PutMetricData
解説:PutMetricData API は、custom metrics を CloudWatch に送信するために使用します。namespace、metric name、dimensions、value、unit、timestamp などを指定できます。AWS SDK または CLI から呼び出せます。
- CloudWatch における Dimensions の役割は何ですか？
- A) Metric unit を指定する
- B) Metrics を区分する key-value pair
- C) Alert severity を指定する
- D) Log group を指定する
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回答: B) Metrics を区分する key-value pair
解説: Dimensions は、metrics を区分し識別する key-value pair です。たとえば、EC2 instance metrics では、InstanceId dimension が特定の instance を識別します。単一の metric には最大 30 dimensions を指定できます。
- Enhanced Container Insights は basic Container Insights とどのように異なりますか？
- A) 無料で提供される
- B) 追加の metrics と、より詳細なモニタリングを提供する
- C) Log collection 機能を削除する
- D) Alerting 機能のみを提供する
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回答: B) 追加の metrics と、より詳細なモニタリングを提供する
解説: Enhanced Container Insights は basic Container Insights より多くの metrics を収集します。reserved CPU/memory capacity、GPU metrics（該当する場合）、Kubernetes control plane metrics などの追加情報を提供します。cost は高くなりますが、より詳細なモニタリングが可能になります。
- CloudWatch alerts における
ANOMALY_DETECTION_BAND()関数の役割は何ですか？- A) 固定 threshold を設定する
- B) anomaly detection model から expected range を返す
- C) Log filtering
- D) Dashboard の作成
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回答: B) anomaly detection model から expected range を返す
解説:ANOMALY_DETECTION_BAND() 関数は、anomaly detection model が学習した expected value range（upper/lower bounds）を返します。この range は alerts で使用でき、metrics が expected range の外に出たときに notification をトリガーします。2 番目の argument は standard deviation multiplier を指定し、band width を調整します。