AWSの監視でクラウド環境を守る！
効果的な監視戦略と実践テクニック

• AWS入門
• AWS基礎知識

目次

• そもそもシステム監視とは
• AWSにおける監視の重要性と基本概念
  1. AWSクラウド環境での監視の必要性
  2. AWSの責任共有モデルと監視の関係
  3. 監視対象となる主要なAWSリソース
  4. メトリクス、ログ、イベントの基本的な概念
  5. AWSにおける監視のライフサイクル
  6. 監視によるセキュリティ強化とコンプライアンス対応
• AWS CloudWatchを活用した効果的な監視戦略
  1. CloudWatchの主要機能と特徴
  2. カスタムメトリクスの作成と活用方法
  3. CloudWatch Logsを用いたログ分析の手法
  4. CloudWatch Eventsによるイベント駆動型監視
  5. CloudWatch Dashboardsでの可視化テクニック
  6. CloudWatch Logs Insightsを使った高度なログ分析
  7. CloudWatch Alarmの設定と通知の最適化
• AWSリソース別の監視ベストプラクティス
  1. EC2インスタンスの効果的な監視方法
  2. RDSデータベースのパフォーマンス監視
  3. S3バケットの使用状況と異常アクセスの監視
  4. Lambda関数のパフォーマンスとエラー監視
  5. ELBを介したトラフィックとヘルスチェックの監視
  6. VPCネットワークトラフィックの監視と分析
  7. VPCネットワークトラフィックの監視と分析
• 監視の自動化とアラート設定の最適化
  1. Infrastructure as Codeを用いた監視設定の自動化
  2. ChatOpsツールの連携によるアラート通知の効率化
  3. 機械学習を用いたアラートの動的しきい値設定
  4. インシデント対応プロセスの自動化
  5. セルフヒーリングシステムの構築と監視の役割
  6. 監視データを活用したCI／CDパイプラインの最適化
  7. 監視自動化における人的要素とのバランス
• CloudWatch以外の監視ツールの利用も検討する
• まとめ

企業におけるクラウドサービスの利用が増えるなか、適切な監視方法を用いてクラウド環境の健全性・ビジネスの継続性を確保することの重要性が高まっています。

しかし、クラウド環境の監視では、従来のオンプレミス環境とは異なるアプローチが求められます。そのため、適切な監視が行なえていない、と悩む担当者の方も多いのではないでしょうか。

この記事では、AWSの監視でクラウド環境を守る際に必要な基礎知識から、効果的な監視戦略や実践テクニックなどについて解説します。

そもそもシステム監視とは

システム監視とは、システムが正常に稼働しているかどうかを確認することを指します。システム監視は、サーバーやネットワークを構成する機器などのハードウェアや、アプリケーションなどのソフトウェアまで、幅広い対象をチェックしなければなりません。

これは、システムを構成する要素が非常に多いためです。各要素を歯車と考えた場合、すべての歯車が正常に稼働して初めて、システム全体が正常に稼働します。逆にいえば、いずれかの歯車が一つでも正常に稼働しなくなると、システム全体が機能しなくなるのです。

社内システムや顧客に提供するサービスなど、システムの種類はさまざまですが、正常に稼働しなくなると業務に支障が出たり、機会損失が発生したりします。そのような事態を防ぐためにシステム監視を行ない、常にシステムの正常性を確認することが重要なのです。

AWSにおける監視の重要性と基本概念

AWSクラウド環境において、システムの安定運用と効率的なリソース管理を実現するためには、適切な監視体制の構築が不可欠です。監視を通じて正常なシステムの維持や、問題の早期発見、パフォーマンスの最適化を実現することができます。

AWSクラウド環境での監視の必要性

AWSの監視により、リソースの使用状況やパフォーマンスを把握することで、最適化やトラブルシューティングが可能となります。AWSにおける適切な監視は、システム異常や障害の早期発見を実現できるだけでなく、リソースの使用状況の可視化によるコスト最適化や、セキュリティリスクの低減にも効果が期待できます。

AWSの責任共有モデルと監視の関係

AWSの責任共有モデルでは、インフラ管理はAWS側が担当し、アプリケーションやデータの管理はユーザー側が担当します。監視においても、CloudWatchなどのAWSサービスと、ユーザーが実装する監視の2つを組み合わせることで、効果的な監視体制を構築することができます。

オンプレミス環境では、インフラ周りのハードウェア面の監視も考慮する必要がありました。しかし、AWSを利用する場合、ユーザーはアプリケーションやデータの監視に注力することが可能です。

なお、AWSの責任共有モデルについては、「AWSの責任共有モデルとは？わかりやすく解説」も合わせてご確認ください。

監視対象となる主要なAWSリソース

AWSにおける監視対象となる主要なAWSリソースとしては、次のようなものが挙げられます。

• EC2：インスタンスのCPU使用率やメモリ状況など
• RDS：データベースパフォーマンスなど
• S3：ストレージ使用量など
• Lambda：関数の実行状況など
• ELB：負荷分散状況など
• VPC：ネットワークトラフィックなど

など

それぞれのリソースを適切に監視することで、システム全体の安定性と最適化を実現することが可能です。

メトリクス、ログ、イベントの基本的な概念

AWSの監視において、次の3つの概念は非常に重要となります。

• メトリクス：CPUやメモリ使用率などの数値データ
• ログ：システムやアプリケーションの動作記録
• イベント：リソースの状態変化や特定の条件の発生などの通知

メトリクスはCloudWatchで自動的に収集され、ログはCloudWatch Logsで一元管理が可能です。イベントは自動対応のトリガーとして利用できるため、これらを適切に活用することで運用・監視の効率化にも活かせます。

AWSにおける監視のライフサイクル

AWSにおける監視のライフサイクルは、おもに次の6つの段階で構成されています。

• 計画：監視要件の定義と計画策定
• 実装：監視環境の構築と設定
• 収集：データの収集と保存
• 分析：分析とアラート設定
• 対応：インシデント対応
• 改善：監視体制の継続的改善

これらのライフサイクルの基本を理解して各段階で適切な対応を行ない、継続的な改善を通じて監視の精度と効率を向上させることが重要です。

監視によるセキュリティ強化とコンプライアンス対応

AWS CloudTrailやConfig、SecurityHub、Artifactなどのサービスを活用することで、セキュリティ監視とコンプライアンス対応を効率的に実施できます。これらのサービスにより、セキュリティインシデントの検知、監査ログの保管、コンプライアンス要件への適合性確認などが可能です。また、自動化されたセキュリティチェックにより、継続的なセキュリティ態勢の維持を実現できます。

AWS CloudWatchを活用した効果的な監視戦略

AWSリソースの効果的な監視を実現するためには、CloudWatchの機能を最大限に活用することが重要です。ここでは、CloudWatchの主要機能と実践的な活用方法について詳しく解説します。

なお、CloudWatchの基礎から知りたい方は、「AWS監視入門 監視ツール Amazon CloudWatchとは？」 も併せてご覧ください。

CloudWatchの主要機能と特徴

CloudWatchは、AWSの統合監視サービスとして、包括的な監視機能を提供しています。メトリクスの収集から可視化、アラート通知まで、一元的に管理することができます。特に、EC2やRDS、Lambda などの主要サービスとシームレスに連携し、システム全体の状態を効率的に把握することが可能です。

ダッシュボード作成機能もあり、AWSリソースの状態やパフォーマンスをリアルタイムで把握し、問題が発生した場合でも迅速に対応できます。

カスタムメトリクスの作成と活用方法

CloudWatchでは、標準メトリクスでは把握できない独自の指標を監視するために、カスタムメトリクスが作成できます。カスタムメトリクスを活用すれば、アプリケーションのレスポンスタイムやビジネスKPIなど、組織固有の重要指標を定義し、監視することが可能です。

AWS CLIやSDKを使用することで、独自のメトリクスデータをCloudWatchに送信することもできます。さらに、カスタムメトリクスをもとにしたアラームを設定することで、ビジネス要件に即した監視体制を実現できるでしょう。

CloudWatch Logsを用いたログ分析の手法

CloudWatch Logsを使用することで、さまざまなAWSサービスやアプリケーションからログを収集し、一元管理できます。例えば、ログストリームやロググループを活用することで、効率的なログの整理と分析が可能です。また、メトリクスフィルターを設定すれば、特定のログパターンを検出し、アラートを発生させることもできます。

CloudWatch Eventsによるイベント駆動型監視

CloudWatch Eventsを利用することで、システムの状態変化に応じた自動アクションを実行できます。定期的なバックアップやメンテナンス作業の自動化、異常検知時の自動復旧など、さまざまなユースケースに対応可能です。

例えば、EC2インスタンスの起動や停止、Lambda関数の実行などを自動化し、システム監視と運用の効率化や、人的ミスの軽減に役立てられます。加えて、EventBridgeとの連携により、より柔軟なイベント処理とワークフローの自動化を実現することも可能です。

CloudWatch Dashboardsでの可視化テクニック

複数のメトリクスやログを一つの画面にまとめて表示することで、システムの状態を直感的に把握できます。ダッシュボードはグラフや数値、テキストなどを自由にカスタマイズできるため、グラフの種類や時間範囲を適切に設定し、必要な情報を効果的に可視化することが重要です。

また、ダッシュボードの共有機能を活用することで、チーム全体でのモニタリング状況の共有も容易になります。アラームの状態も同時に表示することで、問題の早期発見にも役立つでしょう。

CloudWatch Logs Insightsを使った高度なログ分析

CloudWatch Logs Insightsは、ログデータを高速かつ対話的に検索・分析するためのツールです。専用のクエリ言語を使用することで、大量のログデータから必要な情報を素早く抽出できます。パターン分析や統計情報の取得など、高度なログ分析が実現可能です。

また、分析結果をビジュアライズすることで、システム状態の把握や異常の検出が容易になります。クエリのテンプレート機能を活用すれば、頻繁に使用する分析パターンを効率的に実行することも可能です。

CloudWatch Alarmの設定と通知の最適化

効果的なアラーム設定により、システムの異常を早期に検知することができます。アラームを設定することで、重要なメトリクスがしきい値を超えた際などに、迅速に通知を受け取れます。メールやSNSとの連携による通知など、柔軟な通知方法に対応しており、Auto Scalingのトリガーにすることも可能です。

また、複合アラームを活用することで、より正確な異常検知が可能となります。通知の重要度に応じて異なる通知チャネルを設定したり、アラームの発生頻度を調整したりすることで、運用チームの負担を適切にコントロールできます。

AWSリソース別の監視ベストプラクティス

AWSの各リソースには固有の特性があり、それぞれに適した監視アプローチが必要です。ここでは、主要なAWSリソースごとの一般的な例となる監視方法とベストプラクティスを解説します。

EC2インスタンスの効果的な監視方法

EC2インスタンスの監視では、基本的なシステムメトリクスの監視が重要です。CloudWatchエージェントを導入することで、メモリ使用率やディスク使用率などの詳細なメトリクスも収集できます。監視項目の例としては、次のようなものが挙げられます。

• CPU使用率（70％以上でアラート）
• メモリ使用率（85％以上で警告）
• ディスクI／O（待ち時間の増加傾向を監視）
• ネットワークトラフィック（異常なスパイクを検知）

など

これらのメトリクスを監視し、しきい値を超えた際にはアラートを発して異常を早期発見できるようにすることが重要です。

RDSデータベースのパフォーマンス監視

RDSの効果的な監視には、データベース固有のメトリクスとパフォーマンスインサイトの活用が不可欠です。特に注目すべき指標としては、次のようなものが挙げられます。

• CPU使用率
• ディスク使用率
• 接続数
• IOPS（Input／Output Operations Per Second）
• レイテンシ
• など

また、スロークエリログを有効化することで、パフォーマンス低下の原因となるクエリを特定することができます。実行時間の長いクエリを監視することで、データベースの最適化につなげることも可能です。

S3バケットの使用状況と異常アクセスの監視

S3の監視では、ストレージメトリクスとアクセスパターンの分析が重要です。基本的には、バケットの使用量やリクエスト数、レプリケーション状況などを確認します。また、CloudTrailと連携することで、バケットへのアクセスログを詳細に記録し、セキュリティ分析に活用できます。不正アクセスの検知には、以下のような異常パターンに注目しましょう。

• 大量のアクセス試行
• 通常とは異なる時間帯のアクセス
• 未認証のアクセス要求

Lambda関数のパフォーマンスとエラー監視

Lambda関数の効率的な監視には、実行時間とメモリ使用率の最適化が重要です。おもに次のようなメトリクスを確認します。

• 実行時間
• 呼び出された回数
• エラー数
• スロットリング発生回数

など

エラーが発生する場合は、CloudWatch Logsと連携することで関数のエラーやタイムアウトを迅速に検知できます。また、X-Rayを活用することで、関数の実行フローや依存関係の可視化も可能です。

ELBを介したトラフィックとヘルスチェックの監視

ELBの監視では、ロードバランサーを介したトラフィックの状態とバックエンドサーバーの健全性を継続的に確認することが重要です。CloudWatchを使用して次の主要メトリクスを監視し、異常を早期に検知することができます。

• リクエスト数
• レイテンシ
• ヘルスチェック状態

など

特にヘルスチェックの結果は重要で、UnHealthyHostCountが1以上になった場合はアラートを設定し、迅速な対応を可能にすることが推奨されます。また、SSL証明書の有効期限監視やバックエンドサーバーの応答時間なども重要な監視項目です。

VPCネットワークトラフィックの監視と分析

VPCフローログを活用することで、ネットワークインターフェイス間のIPトラフィックを詳細に把握することができます。CloudWatch Logsと連携することで、送信元IPアドレス、宛先IPアドレス、ポート番号、プロトコルなどの情報を収集し、セキュリティ分析やトラブルシューティングに活用できます。VPCネットワークトラフィックを監視する際は、セキュリティグループやネットワークACLが適切に機能しているか、不正なアクセスや異常なトラフィックパターンがないか、などを確認することが重要です。

また、CloudWatch Internet Monitorを利用することで、アプリケーションとエンドユーザー間のインターネットの問題がパフォーマンスや可用性にどのように影響しているかを可視化することもできます。

コンテナ環境（ECS／EKS）の監視戦略

コンテナ環境の監視では、Container Insightsを活用することで、クラスターやサービスレベルでの詳細な可視化が可能です。監視項目の例としては、次のようなメトリクスが挙げられます。

• クラスターのCPU使用率
• メモリ使用率
• 接続数
• ノードのステータス

など

加えて、2023年にリリースされたEnhanced Container Insightsにより、詳細なメトリクスが追加されてコンテナやサービスの内部状況をより詳細に把握できるようになりました。そのため、コンテナレベルでのリソース使用状況やアプリケーションのパフォーマンスも監視対象とし、適切なスケーリング設定を行なうことが重要です。

また、Prometheusのエージェントレスオンボーディングにより、エージェントのインストールなしでEKS上のコンテナから直接メトリクスを取得できるようになりました。これらも上手に活用すれば、運用の手間を大幅に削減できます。

監視の自動化とアラート設定の最適化

AWSの監視業務を効率化してより確実な運用を実現するためには、監視の自動化とアラート設定の最適化が重要です。ここでは、具体的な実装方法と運用のベストプラクティスについて解説します。

Infrastructure as Codeを用いた監視設定の自動化

CloudFormationやTerraformなどのInfrastructure as Code（IaC）ツールを活用することで監視設定を自動化し、一貫性のある監視環境を構築することができます。IaCツールにより、環境間での設定の差異を最小限に抑え、監視の品質を向上させることが可能です。

また、バージョン管理システムと組み合わせることで、設定変更の履歴管理や監査対応も容易になります。GitOpsの考え方を取り入れることで、設定の変更管理やレビュープロセスを標準化し、より安全な運用体制を構築できます。

ChatOpsツールの連携によるアラート通知の効率化

ChatOpsツールとAWS Chatbotを連携させることで、アラート通知の効率化を図ることができます。例えば、連携により監視アラートをSlackなどのチャットツールに通知することが可能です。

また、必要に応じてコマンドを実行して対応することが可能となり、チーム全体での情報共有と迅速な対応が実現します。さらに、インシデント管理ツールとの連携により、アラートから自動的にチケットを作成し、対応状況を一元管理することも可能です。

機械学習を用いたアラートの動的しきい値設定

CloudWatchの異常検出機能を活用することで、過去のメトリクスデータを分析し、正常な範囲を学習した動的なしきい値設定が可能です。機械学習を用いて時間帯や曜日による変動を考慮した精度の高いアラートを実現し、誤検知を減らすことができます。動的なしきい値を用いることで、従来の固定的なしきい値ではとらえきれない異常を検出できるようになります。

また、複数のメトリクスを組み合わせた複合的な異常検知により、より高度な監視体制を構築することも可能です。

インシデント対応プロセスの自動化

AWS Systems ManagerのAutomationやLambda関数を活用することで、インシデント対応の一部を自動化できます。例えば、アラート発生時に自動的にログを収集し、影響範囲を特定するワークフローを構築することで、初動対応の迅速化と人的ミスの削減が可能となります。

また、EventBridgeを活用すれば、複雑なイベント処理やワークフローの自動化も実現可能です。

セルフヒーリングシステムの構築と監視の役割

Auto ScalingグループやKubernetesの機能を活用することで、システムの自己修復機能を実装できます。例えば、EC2インスタンスやコンテナの異常を検知した場合に、自動的に新しいインスタンスを起動するなどして可用性を高めることが可能です。

監視システムはこれらの自動復旧プロセスを適切に把握し、必要に応じて人間が介入するタイミングを明確にする役割を担います。

監視データを活用したCI／CDパイプラインの最適化

監視データをCI／CDパイプラインにフィードバックすることで、デプロイプロセスの最適化が可能です。パフォーマンスメトリクスやエラー率などの指標を活用し、デプロイの成否判断や自動ロールバックの基準として活用できます。

また、A／Bテストやカナリアデプロイメントの判断材料としても監視データを活用することで、より安全なデプロイメントを実現できます。

監視自動化における人的要素とのバランス

監視の自動化を推進する一方で、人間の判断が必要な部分を適切に設計することも重要です。定期的な監視設定の見直しや、アラートしきい値の調整など、人間による継続的な改善活動を組み込むことで、より効果的な監視体制を維持できます。

また、チーム内でのナレッジ共有や教育活動を通じて、監視スキルの向上と運用品質の維持を図ることも重要です。

CloudWatch以外の監視ツールの利用も検討する

ここまで、CloudWatchをはじめとするAWSのサービス・ツールによる監視について解説してきましたが、これら以外の監視ツールでもAWSの監視は行なえます。特にオンプレミスとのハイブリッド環境の際には、CloudWatchだけでは対応が難しいため、利用する監視ツールについてはさまざまなものを選択肢に入れることが重要です。

その他の監視ツールの例としては、オープンソースのZabbixや有料のMackerelなどが挙げられます。それぞれの特徴やメリット・デメリット、監視ツールの比較について知りたい方は、こちらの記事も併せてご覧ください。

AWS監視入門 監視ツール Zabbix（ザビックス）とは？＜2025年版＞

AWS監視入門 監視ツール Mackerel（マカレル）とは？＜2025年版＞

AWS監視入門『AWS監視ツール比較』Amazon CloudWatch / Zabbix / Mackerel

まとめ

AWSにおいて、システムの安定運用と効率的なリソース管理を実現するには、適切な監視体制の構築が欠かせません。AWSではCloudWatchをはじめとするさまざまなサービス・ツールを活用することで、効果的な監視環境を構築可能です。CloudWatch以外にも、ZabbixやMackerelといったサードパーティ製の監視ツールも使い分けながら、多面的なセキュリティ体制を整えることが重要です。

この記事で解説した監視戦略や監視の自動化なども参考にし、自社に最適な監視体制を築いてみてはいかがでしょうか。