AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説機械学習エンジニア アソシエイト（MLA）

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1. サービス概要

Amazon DevOps Guruは、AWS上のアプリケーションの運用データ（CloudWatchメトリクス、運用イベント、ログ）を機械学習で分析し、通常と異なる振る舞いを検出して原因の手がかりと対処の推奨事項を示すフルマネージドの運用支援サービスです。 しきい値を人が決めて監視するのではなく、リソースごとの「いつもの挙動」を学習し、そこから外れた変化をインサイトとしてまとめて通知する点が特徴です。

現状（2026年10月時点）: DevOps Guruは2026年10月29日に新規顧客の受付を終了し、2027年9月30日にサポートを終了します。 それまでに利用を開始していた既存顧客は引き続き使えますが、新機能の追加はなく、終了後はコンソールとAPIが使えなくなり、過去のインサイトも取得できなくなります。 AWSはメトリクスの異常検出とアラートにはAmazon CloudWatch（異常検出バンド付きアラームなど）、運用上の問題の調査・相関分析にはAmazon DevOps Agentへの移行を案内しています。

MLA（機械学習エンジニア アソシエイト）の文脈では、推論APIを支えるLambda・API Gateway・データベースなどMLシステム周辺のインフラの健全性を見るサービスとして登場します。 モデルの予測品質やデータドリフトを監視するSageMaker Model Monitorとは役割がまったく異なる点を押さえましょう。

2. 主な特徴と機能

2.1 異常（Anomaly）とインサイト（Insight）

DevOps Guruは、関連する1つ以上のメトリクスの想定外の変化を「異常」として検出し、関連する異常を束ねて「インサイト」を作ります。 インサイトには2種類あり、リアクティブインサイトはいま起きている問題を、プロアクティブインサイトは将来起きそうな問題（例: 容量の枯渇に向かう傾向）を事前に知らせます。

2.2 推奨事項（Recommendations）

各インサイトには、対処方法の説明に加え、異常が見つかったメトリクス、関連する運用イベント（デプロイや設定変更など）、関連ロググループが紐づきます。 「何が・いつから・どのリソースで」おかしくなったかを1画面で追えるため、障害調査の初動を短縮できます。

2.3 分析範囲（カバレッジ）の指定

分析対象は、アカウントとリージョン内の全リソース、AWS CloudFormationスタック単位、またはタグ単位で指定します。 タグで指定する場合は1つのタグキーを選び、その値でリソースをアプリケーションごとにグループ化します。分析を止めたいときはカバレッジを「なし」に設定します。

2.4 ログ異常検出

ログ異常検出を有効にすると、CloudWatch Logsのロググループからキーワード・形式・HTTPステータスコードなどの異常なログイベントの塊を見つけ、インサイトの根拠として提示します。 有効化の際、DevOps Guruは対象ロググループにタグを付与します。

2.5 DevOps Guru for RDS

Amazon Auroraなど対応するRDSエンジンでは、Performance Insightsのデータをもとにデータベース負荷の異常や、負荷の原因となっているSQL・待機イベントを分析できます。 推論時に特徴量や顧客情報をDBから引く構成では、応答遅延の原因がDB側にあるかの切り分けに役立ちます。

2.6 通知と連携

インサイトの作成・更新はAmazon SNSの通知チャネルで受け取れるほか、Amazon EventBridgeのイベントとして後続処理につなげたり、AWS Systems Manager OpsCenterのOpsItemとして運用チケット化したりできます。 AWS Organizationsと組み合わせれば、複数アカウントのインサイトを集約して確認できます。

3. アーキテクチャおよび技術要素

1. 分析範囲（アカウント全体、CloudFormationスタック、タグ）を設定してDevOps Guruを有効化する。
2. DevOps Guruが対象リソースのCloudWatchメトリクス、運用イベント、（有効化時は）ログを継続的に取り込む。
3. 機械学習モデルがリソースごとの通常パターンを学習し、逸脱を異常として検出する。
4. 関連する異常を相関させてリアクティブ／プロアクティブインサイトを生成し、推奨事項を付与する。
5. SNS通知、EventBridgeルール、OpsCenterのOpsItemを通じて運用チームや自動化処理へ届ける。

DevOps Guruは監視専用のサービスで、対象のワークロードをホストしません。そのためサポート終了後も、監視されていたアプリケーションやデータベース自体は動き続けます。

4. セキュリティと認証・認可

• IAM制御: インサイトの閲覧、設定変更、通知チャネル管理などのAPIをIAMポリシーで最小権限に絞る。
• ログの閲覧権限: 異常ログの内容を返す ListAnomalousLogs は、CloudWatch Logsを閲覧できる利用者だけに許可するようIAMで制御する。
• サービスにリンクされたロール: DevOps Guruはメトリクスやイベントを読み取るためのサービスにリンクされたロールを使う。
• 通知の保護: SNSトピックのアクセスポリシーとKMS暗号化で、通知の送り先と内容を保護する。
• 監査: DevOps Guru自体のAPI呼び出しはAWS CloudTrailに記録される。

5. 料金形態

料金は分析したリソースの量とAPI呼び出し数で決まります（金額は米国東部の例）。

• リソース時間: メトリクス・イベント・ログを出した「アクティブなリソース」の時間数で課金。Lambda関数やS3バケットなどのグループA（1リソース時間あたり0.0028 USD）と、RDSインスタンス・DynamoDBテーブル・ロードバランサーなどのグループB（同0.0042 USD）がある。
• API呼び出し: インサイト取得などのAPI呼び出し回数に応じて課金（1万回あたり0.40 USD）。
• 別途課金: SNS通知、Systems ManagerのOpsItem、関連するCloudWatchの利用料。
• コスト管理: 分析範囲をタグやスタックで必要なアプリケーションに絞る。利用をやめる場合はカバレッジを「なし」にする。

6. よくあるアーキテクチャ・設計パターン

• 推論APIの運用監視: API Gateway → Lambda → SageMakerエンドポイントという推論経路のうち、Lambdaの実行時間やエラー、DynamoDBのスロットリングなどの異常をDevOps Guruで捉える。モデル精度の監視はModel Monitorに任せる。
• アプリ単位の監視: タグキーを1つ決め、値で「推論API」「特徴量DB」などのアプリケーションに分けて、インサイトをアプリごとに確認する。
• 運用チケットの自動起票: インサイトをOpsCenterのOpsItemとして起票し、対応状況を管理する。
• イベント駆動の自動対応: EventBridgeでインサイトの重大度に応じてLambdaやチャット通知を起動する。
• サポート終了に向けた移行: メトリクスの異常検出はCloudWatchの異常検出アラームへ、障害調査の支援はDevOps Agentへ置き換え、CloudFormationテンプレートからDevOps Guruのリソース（ResourceCollection、NotificationChannel）を削除する。

7. 設定・デプロイ手順（ハンズオン例）

2026年10月29日以降、新規アカウントではDevOps Guruを有効化できません。以下は既存顧客向けの手順と、移行時の作業です。

1. DevOps Guruコンソールの設定で、分析範囲（アカウント全体、CloudFormationスタック、またはタグ）を選ぶ。
2. 通知用のSNSトピックを通知チャネルとして登録する。
3. 必要に応じてログ異常検出やOpsCenter連携を有効にする。
4. インサイト一覧で重大度・対象リソース・推奨事項を確認し、関連メトリクスとイベントから原因を特定する。
5. 移行時は、インサイトをAPIやSNS経由で書き出して保存し、CloudWatchの異常検出アラームなど代替の監視を用意してから、カバレッジを「なし」に変更する。

8. 試験で問われやすいポイント