AWS 上の自動データ分析 (ADA) は、シンプルで直感的なユーザーインターフェイスを通じて、データから数分で有意義な洞察を引き出すことができる AWS ソリューションです。 ADA は、データ アナリストがさまざまなユースケースですぐに使用できる AWS ネイティブのデータ分析プラットフォームを提供します。 ADA を使用すると、チームは専門的な技術スキルを必要とせずに、さまざまなデータ ソースから多様なデータセットを取り込み、変換、管理、クエリできます。 ADA は次のセットを提供します。 構築済みコネクタ 以下を含む幅広いソースからデータを取り込むため Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3)、 Amazon Kinesisデータストリーム, アマゾンクラウドウォッチ, アマゾン クラウドトレイル, Amazon DynamoDB 他の多くの人と同様。
ADA は、IT、財務、マーケティング、販売、セキュリティなどのさまざまなユースケースでデータ アナリストが使用できる基礎的なプラットフォームを提供します。 ADA のすぐに使用できる CloudWatch データ コネクタを使用すると、ADA がデプロイされている同じ AWS アカウントの CloudWatch ログ、または別の AWS アカウントからのデータの取り込みが可能になります。
この投稿では、アプリケーション開発者またはアプリケーション テスターが ADA を使用して、AWS で実行されているアプリケーションの運用上の洞察を得る方法を示します。また、ADA ソリューションを使用して AWS のさまざまなデータ ソースに接続する方法も示します。まず私たちが ADA ソリューションを導入する AWS アカウントにログインし、 ADA ソリューションをセットアップする 作成することにより データ製品 データコネクタを使用します。次に、ADA クエリ ワークベンチを使用して個別のデータセットを結合し、使い慣れた構造化クエリ言語 (SQL) を使用して相関データをクエリして、洞察を取得します。また、ADA を Tableau などのビジネス インテリジェンス (BI) ツールと統合して、データを視覚化し、レポートを作成する方法も示します。
ソリューションの概要
このセクションでは、デモのソリューション アーキテクチャを示し、ワークフローを説明します。デモンストレーションの目的で、オーダーメイドのアプリケーションは、 AWSラムダ ログインを発行する関数 Apache ログ形式 を使用して、あらかじめ設定された間隔で アマゾンイベントブリッジ。この標準形式は、さまざまな Web サーバーで生成でき、多くのログ分析プログラムで読み取ることができます。アプリケーション (Lambda 関数) のログは CloudWatch ログ グループに送信されます。アプリケーション ログの履歴は、参照およびクエリの目的で S3 バケットに保存されます。以下のリストを含むルックアップ テーブル HTTPステータスコード 説明とともに DynamoDB テーブルに保存されます。これら 3 つは、相関、クエリ、分析のためにデータが ADA に取り込まれるソースとして機能します。私たちは ADA ソリューションを導入する AWS アカウントにログインし、 ADAをセットアップする。次に、 データ製品 ADA 内で CloudWatch ログ グループ, S3バケット, DynamoDB。データ製品が構成されると、ADA はソースからデータを取り込むためのデータ パイプラインをプロビジョニングします。 ADA Query Workbench を使用すると、アプリケーションのトラブルシューティングや問題の診断のために、プレーン SQL を使用して取り込まれたデータをクエリできます。
次の図は、ADA を使用してアプリケーション ログについての洞察を得るアーキテクチャとワークフローの概要を示しています。
ワークフローには次の手順が含まれます。
- Lambda 関数は、EventBridge を使用して 2 分間隔でトリガーされるようにスケジュールされています。
- Lambda 関数は、指定された CloudWatch ログ グループに保存されるログを出力します。
/aws/lambda/CdkStack-AdaLogGenLambdaFunction
。アプリケーション ログは、Apache Log Format スキーマを使用して生成されますが、JSON 形式で CloudWatch ログ グループに保存されます。 - CloudWatch、Amazon S3、DynamoDB のデータ製品は ADA で作成されます。 CloudWatch データ製品は、アプリケーション (Lambda 関数) ログが保存されている CloudWatch ログ グループに接続します。 Amazon S3 コネクタは、履歴ログが保存されている S3 バケット フォルダーに接続します。 DynamoDB コネクタは、アプリケーションによって参照されるステータス コードと履歴ログが保存されている DynamoDB テーブルに接続します。
- ADA はデータ製品ごとに、ソースからデータを取り込むためのデータ パイプライン インフラストラクチャを展開します。データの取り込みが完了すると、ADA Query Workbench 経由で SQL を使用してクエリを作成できます。
- ADA ポータルにログインし、クエリ ワークベンチから SQL クエリを作成して、アプリケーション ログについての洞察を得ることができます。オプションでクエリを保存し、同じドメイン内の他の ADA ユーザーとクエリを共有できます。 ADA クエリ機能は次の機能を利用しています。 アマゾンアテナは、ペタバイト規模のデータを分析するための簡略化された柔軟な方法を提供する、サーバーレスでインタラクティブな分析サービスです。
- Tableau は、ADA エグレス エンドポイント経由で ADA データ製品にアクセスするように構成されています。次に、10 つのグラフを含むダッシュボードを作成します。最初のグラフは、アプリケーション API エンドポイントと相関する HTTP エラー コードの蔓延を示すヒート マップです。 XNUMX 番目のグラフは、上位 XNUMX 個のアプリケーション API と履歴データからの HTTP エラー コードの総数を示す棒グラフです。
前提条件
この投稿では、次の前提条件を満たしている必要があります。
- インストール AWSコマンドラインインターフェイス (AWS CLI)、 AWSクラウド開発キット (AWS CDK) 前提条件、TypeScript 固有 前提条件, git.
- 配備します AWS アカウントの ADA ソリューション
us-east-1
領域。- ADA の起動時に管理者の電子メールを入力します。 AWS CloudFormation スタック。これは、ADA が root ユーザーのパスワードを送信するために必要です。多要素認証 (MFA) が有効になっている場合、ワンタイム パスワード メッセージを受信するには管理者の電話番号が必要です。このデモでは、MFA は有効になっていません。
- サンプル アプリケーションをビルドしてデプロイします ( GitHubレポ) ソリューションを使用して、次のリソースをアカウントにプロビジョニングできるようにします。
us-east-1
地域:- ロギングアプリケーションをシミュレートする Lambda 関数と、アプリケーション関数を 2 分間隔で呼び出す EventBridge ルール。
- 関連するバケット ポリシーを含む S3 バケットと、アプリケーション ログの履歴を含む CSV ファイル。
- ルックアップデータを含む DynamoDB テーブル。
- 関連性 AWS IDおよびアクセス管理 サービスに必要な (IAM) ロールと権限。
- 必要に応じてインストールします Tableau Desktop、サードパーティの BI プロバイダー。この投稿では、Tableau Desktop バージョン 2021.2 を使用します。 Tableau Desktop アプリケーションのライセンス版を使用するにはコストがかかります。詳細については、を参照してください。 Tableau ライセンス 情報を表示します。
ADA の導入とセットアップ
ADA が正常に展開されると、次のことが可能になります。 ログイン インストール時に指定された管理者の電子メールを使用します。次に、 ドメイン 命名 CW_Domain
。ドメインは、ユーザー定義のデータ製品のコレクションです。たとえば、ドメインはチームまたはプロジェクトである可能性があります。ドメインは、ユーザーがデータ製品を整理し、アクセス許可を管理するための構造化された方法を提供します。
- ADA コンソールで、次を選択します。 ドメイン ナビゲーションペインに表示されます。
- 選択する ドメインを作成する.
- 名前を入力します (
CW_Domain
) と説明を選択し、 送信.
AWS CDK を使用してサンプル アプリケーション インフラストラクチャをセットアップする
デモ アプリケーションをデプロイする AWS CDK ソリューションは、 GitHubの。このセクションでは、リポジトリのクローンを作成し、AWS CDK プロジェクトをセットアップする手順について詳しく説明します。これらのコマンドを実行する前に、必ず次のことを行ってください。 configure AWS 認証情報。フォルダーを作成し、ターミナルを開き、AWS CDK ソリューションをインストールする必要があるフォルダーに移動します。次のコードを実行します。
これらの手順では、次のアクションが実行されます。
- ライブラリの依存関係をインストールする
- プロジェクトをビルドする
- 有効な CloudFormation テンプレートを生成する
- AWS アカウントで AWS CloudFormation を使用してスタックをデプロイする
デプロイには約 1 ~ 2 分かかり、DynamoDB ルックアップ テーブル、Lambda 関数、および出力として履歴ログ ファイルを含む S3 バケットが作成されます。これらの値をメモ帳などのテキスト編集アプリケーションにコピーします。
ADA データプロダクトを作成する
このデモでは、運用上の洞察を得るためにクエリを実行するデータ ソースごとに 1 つずつ、3 つの異なるデータ製品を作成します。データ製品は、ADA に正常にインポートされ、クエリできるデータセット (テーブルや CSV ファイルなどのデータのコレクション) です。
CloudWatch データプロダクトを作成する
まず、サンプル アプリケーション (Lambda 関数) の CloudWatch ログ グループを取り込むように ADA を設定して、アプリケーション ログのデータ製品を作成します。使用 CdkStack.LambdaFunction
出力して Lambda 関数 ARN を取得し、CloudWatch コンソールで対応する CloudWatch ログ グループ ARN を見つけます。
次に、次の手順を実行します。
- ADA コンソールで、ADA ドメインに移動し、CloudWatch データ製品を作成します。
- 名前 ¸名前を入力します。
- ソースの種類、 選ぶ アマゾンクラウドウォッチ.
- 無効にします 自動 PII.
ADA には、インポート中に個人を特定できる情報 (PII) データを自動的に検出する機能があり、これはデフォルトで有効になっています。このデモでは、PII データの検出はこのデモの範囲外であるため、データ製品に対してこのオプションを無効にします。
- 選択する Next.
- 前の手順でコピーした CloudWatch ログ グループ ARN を検索して選択します。
- ロググループARNをコピーします。.
- データ製品ページで、ログ グループ ARN を入力します。
- CloudWatch クエリに、ADA がログ グループから取得するクエリを入力します。
このデモでは、ログ グループからアプリケーション ログを取得することに興味があるため、@message フィールドをクエリします。
- 最初のインポート後にデータ更新をトリガーする方法を選択します。
ADA は、柔軟な間隔 (最大 15 分以降) またはオンデマンドでソースからデータを取り込むように構成できます。デモでは、データ更新が XNUMX 時間ごとに実行されるように設定しました。
- 選択する Next.
次に、ADA はログ グループに接続し、スキーマをクエリします。ログは Apache ログ形式であるため、特定のログ フィールドでクエリを実行できるように、ログを個別のフィールドに変換します。 ADA は 4 つのサービスを提供します デフォルト 変換をサポートし、Python スクリプトによるカスタム変換をサポートします。このデモでは、カスタム Python スクリプトを実行して、JSON メッセージ フィールドを Apache Log Format フィールドに変換します。
- 選択する 変換スキーマ.
- 選択する 新しい変換を作成する.
- アップロード
apache-log-extractor-transform.py
からのスクリプト/asset/transform_logs/
フォルダにコピーします。 - 選択する 送信.
ADA はスクリプトを使用して CloudWatch ログを変換し、処理されたスキーマを表示します。
- 選択する Next.
- 最後のステップで、手順を確認して選択します。 送信.
ADA はデータ処理を開始し、データ パイプラインを作成し、クエリ ワークベンチからクエリできるように CloudWatch ログ グループを準備します。このプロセスは完了するまでに数分かかり、ADA コンソールの次の場所に表示されます。 データ製品.
Amazon S3 データ製品を作成する
Amazon S3 データ ソースから履歴ログを追加し、DynamoDB テーブルから参照データを検索する手順を繰り返します。これら XNUMX つのデータ ソースについては、データ形式が CSV (履歴ログの場合) とキー属性 (参照ルックアップ データの場合) であるため、カスタム変換は作成しません。
- ADA コンソールで、新しいデータ製品を作成します。
- 名前を入力します (
hist_logs
)と選択 アマゾンS3. - Amazon S3 URI (次のテキスト) をコピーします。
arn:aws:s3:::
)からCdkStack.S3
変数を出力し、Amazon S3 コンソールに移動します。 - 検索ボックスにコピーしたテキストを入力し、S3 バケットを開き、
/logs
フォルダーを選択し、[S3 URI のコピー] を選択します。
履歴ログはこのパスに保存されます。
- ADA コンソールに戻り、コピーした S3 URI を入力します。 S3の場所.
- 更新トリガー選択 オンデマンドで 履歴ログは不特定の頻度で更新されるためです。
- ポリシーの更新選択 追加 新しくインポートされたデータを既存のデータに追加します。
- 選択する Next.
ADA は、選択したフォルダー パス内のファイルのスキーマを処理します。ログは CSV 形式であるため、ADA は追加の変換を必要とせずに列名を読み取ることができます。ただし、コラムは、 status_code
および request_size
ADA によって、long 型として推論されます。データテーブルを結合してデータをクエリできるように、データ製品間で列のデータ型の一貫性を維持したいと考えています。コラム status_code
データテーブル間の結合を作成するために使用されます。
- 選択する 変換スキーマ 2 つの列のデータ型を文字列データ型に変更します。
で強調表示されている列名に注目してください。 スキーマのプレビュー データ型変換を適用する前のペイン。
- 変革計画 ペイン、下 組み込みの変換、選択する マッピングを適用する.
このオプションを使用すると、データ型をある型から別の型に変更できます。
- マッピングを適用する セクション、選択を解除 他のフィールドを削除する.
このオプションが無効になっていない場合、変換された列のみが保持され、他のすべての列は削除されます。すべての列を保持したいため、このオプションを無効にします。
- フィールド マッピングために 旧名 および 新しい名前、 入る
status_code
とのために 新しいタイプ、 入るstring
. - 選択する アイテムを追加.
- 旧名 および 新しい名前¸ request_size と for を入力します 新しいデータ型、文字列を入力します。
- 選択する 送信.
ADA は、Amazon S3 データ ソースにマッピング変換を適用します。の列の型に注意してください。 スキーマのプレビュー ペイン。
- 選択する サンプルを見る 変換が適用されたデータをプレビューします。
ADA は PII データ確認を表示して、承認されたユーザーのみがデータを表示できるか、データセットに PII データが含まれていないことを確認します。
- 選択する 同意する サンプル データの表示を続けます。
現在のアプリケーション ログと過去のアプリケーション ログの両方が Apache ログ形式であるため、スキーマは CloudWatch ログ グループのスキーマと同一であることに注意してください。
- 最後のステップで、構成を確認し、選択します。 送信.
ADA は Amazon S3 ソースからのデータの処理を開始し、バックエンド インフラストラクチャを作成して、データ製品を準備します。データのサイズに応じて、このプロセスには数分かかります。
DynamoDB データプロダクトを作成する
最後に、DynamoDB データ製品を作成します。次の手順を実行します。
- ADA コンソールで、新しいデータ製品を作成します。
- 名前を入力します (
lookup
)と選択 Amazon DynamoDB. - 入力する
Cdk.DynamoDBTable
の出力変数 DynamoDB テーブル ARN.
このテーブルには、このデモでルックアップ テーブルとして使用される主要な属性が含まれています。ルックアップ データには、HTTP コードとコードの長い説明と短い説明を使用します。代わりに、PostgreSQL、MySQL、または CSV ファイル ソースを使用することもできます。
- 更新トリガー選択 オンデマンド.
ルックアップは主にクエリ時の参照目的であり、ルックアップ データの更新はオンデマンド トリガーを使用して ADA で更新できるため、更新はオンデマンドになります。
- 選択する Next.
ADA は、基礎となる DynamoDB スキーマからスキーマを読み取り、オプションの変換用の列名と型を提示します。列のタイプが CloudWatch ログ グループおよび Amazon S3 CSV データ ソースのタイプと一致しているため、デフォルトのスキーマの選択を続行します。データ ソース全体でデータ型が一貫しているため、列フィールドを使用してテーブルを結合することでレコードをフェッチするクエリを作成できます。たとえば、次のようなコラムがあります。 key
DynamoDB スキーマの は、 status_code
Amazon S3 および CloudWatch データ製品で。列名を使用して XNUMX つのテーブルを結合できるクエリを作成できます。 key
。次のセクションで例を示します。
- 選択する 現在のスキーマを続行する.
- 構成を確認して選択する 送信.
ADA は、DynamoDB テーブル データ ソースからのデータを処理し、データ製品を準備します。データのサイズによっては、このプロセスには数分かかります。
これで、3 つのデータ製品がすべて ADA によって処理され、クエリを実行できるようになりました。
クエリ ワークベンチを使用してデータをクエリする
ADA を使用すると、データ ソースを抽象化し、SQL (構造化クエリ言語) を使用してアクセスできるようにしながら、データ製品に対してクエリを実行できます。リレーショナル データベース内のテーブルに対してクエリを実行するのと同じように、クエリを作成してテーブルを結合できます。 10 つのユーザー シナリオを通じて ADA のクエリ機能を示します。どちらのシナリオでも、アプリケーション ログ データセットをエラー コード ルックアップ テーブルに結合します。最初の使用例では、現在のアプリケーション ログをクエリして、アクセス数の多い上位 XNUMX 位のアプリケーション エンドポイントと、対応する HTTP ステータス コードを特定します。
10 番目の例では、エンドポイントの呼び出しパターンを理解するために、履歴ログ テーブルにクエリを実行して、最もエラーが多い上位 XNUMX 個のアプリケーション エンドポイントを取得します。
クエリに加えて、オプションでクエリを保存し、保存したクエリを同じドメイン内の他のユーザーと共有することもできます。共有クエリには、クエリ ワークベンチから直接アクセスできます。クエリ結果は CSV 形式でエクスポートすることもできます。
Tableau で ADA データ製品を視覚化する
ADA は次の機能を提供します。 接続する サードパーティの BI ツールに接続して、ADA データ製品からデータを視覚化し、レポートを作成します。このデモでは、ADA と Tableau のネイティブ統合を使用して、以前に構成した 3 つのデータ製品からのデータを視覚化します。 Tableau の Athena コネクタを使用し、次の手順に従います。 Tableau の構成では、ADA を Tableau のデータ ソースとして構成できます。 Tableau と ADA の間で接続が正常に確立されると、Tableau は 3 つのデータ製品を Tableau カタログに追加します。 cw_domain
.
次に、次のスクリーンショットに示すように、結合列として HTTP ステータス コードを使用して、3 つのデータベース間の関係を確立します。 Tableau を使用すると、オンライン モードとオフライン モードでデータ ソースを操作できます。オンライン モードでは、Tableau は ADA に接続し、データ製品をライブでクエリします。オフライン モードでは、 エキス ADA からデータを抽出し、そのデータを Tableau にインポートするオプション。このデモでは、クエリの応答性を高めるためにデータを Tableau にインポートします。次に、Tableau ワークブックを保存します。データベースを選択することで、データ ソースからのデータを検査できます。 今すぐアップデート.
Tableau でデータ ソース構成を設定すると、ADA データ製品でカスタム レポート、グラフ、視覚化を作成できます。視覚化の 2 つの使用例を考えてみましょう。
次の図に示すように、Tableau の組み込み機能を使用して、アプリケーション エンドポイントごとの HTTP エラーの頻度を視覚化しました。 ヒートマップ チャート。 HTTP ステータス コードをフィルタリングして、4xx および 5xx の範囲のエラー コードのみを含めるようにしました。
また、履歴ログからのアプリケーション エンドポイントを HTTP エラー コードの数の順に示す棒グラフも作成しました。このグラフでは、次のことがわかります。 /v1/server/admin
エンドポイントが最も多くの HTTP エラー ステータス コードを生成しました。
クリーンアップ
サンプル アプリケーション インフラストラクチャのクリーンアップは 2 段階のプロセスです。まず、このデモの目的でプロビジョニングされたインフラストラクチャを削除するには、ターミナルで次のコマンドを実行します。
次の質問に対して y を入力すると、AWS CDK はデモ用にデプロイされたリソースを削除します。
または、AWS CloudFormation コンソールから CdkStack スタックに移動し、 削除.
2 番目のステップは、ADA をアンインストールすることです。手順については、を参照してください。 ソリューションをアンインストールする.
まとめ
この投稿では、ADA ソリューションを使用して、2 つの異なるデータ ソースに保存されているアプリケーション ログから洞察を得る方法を説明しました。 AWS アカウントに ADA をインストールし、AWS CDK を使用してデモ コンポーネントをデプロイする方法をデモしました。 ADA でデータ製品を作成し、ADA の組み込みデータ コネクタを使用して、それぞれのデータ ソースでデータ製品を構成しました。標準 SQL クエリを使用してデータ製品をクエリし、ログ データに関する洞察を生成する方法を示しました。また、サードパーティの BI 製品である Tableau Desktop クライアントを ADA に接続し、データ製品に対するビジュアライゼーションを構築する方法をデモンストレーションしました。
ADA は、さまざまなデータセットの取り込み、変換、管理、クエリのプロセスを自動化し、データのライフサイクル管理を簡素化します。 ADA の事前構築済みコネクタを使用すると、さまざまなデータ ソースからデータを取り込むことができます。 AWS の製品とサービスに関する基本的な知識を持つソフトウェア チームは、数時間で運用データ分析プラットフォームをセットアップし、データへの安全なアクセスを提供できるようになります。直感的なスタンドアロン Web ユーザー インターフェイスを使用して、データを簡単かつ迅速にクエリできます。
データを簡単に管理し、データから洞察を得るために、今すぐ ADA を試してください。
著者について
アパラジータン・ヴァイディヤナータン AWS のプリンシパル エンタープライズ ソリューション アーキテクトです。 彼は、企業顧客が AWS クラウド上でワークロードを移行および最新化することをサポートしています。 彼は、エンタープライズ、大規模、分散ソフトウェア システムの設計と開発に 23 年以上の経験を持つクラウド アーキテクトです。 データと特徴エンジニアリングの領域に重点を置いた機械学習とデータ分析を専門としています。 彼はマラソンランナーを目指しており、趣味はハイキング、自転車に乗り、妻と XNUMX 人の男の子と一緒に時間を過ごすことです。
ラシム・ラーマン はオーストラリアのシドニーを拠点とするソフトウェア開発者で、ソフトウェア開発とアーキテクチャにおいて 10 年以上の経験があります。彼は主に、一般的な顧客のユースケースやビジネス上の問題に対応する大規模なオープンソース AWS ソリューションの構築に取り組んでいます。余暇にはスポーツを楽しんだり、友人や家族と時間を過ごしたりしています。
ハフィズ・サードゥッラー アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル テクニカル プロダクト マネージャーです。 Hafiz は、一般的なビジネス上の問題やユースケースに対処することで顧客を支援するように設計された AWS ソリューションに重点を置いています。
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- ナビゲート
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- プログラム
- プロジェクト
- 提供します
- 提供
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- 目的
- 目的
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- 選択
- 選択
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- 送信
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- ソリューション
- ソース
- ソース
- 専門家
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