AWS インシデント管理をマスターする: Systems Manager Incident Manager による対応の自動化
概要
AWS Lambda でエラー率の増加に対処する場合、エラーを分類し、エスカレーション パスを定義することが重要です。このガイドでは、AWS Systems Manager Incident Manager を使用して、インシデントを効果的に自動的に処理およびエスカレーションする方法を説明します。このワークフローには、Runbook を使用してエラーの詳細を収集し、Amazon SNS を通じて関係者に通知することが含まれます。
AWS Systems Manager Incident Manager を使用する理由?
AWS Systems Manager Incident Manager は、AWS 環境内でのインシデント対応の一元管理を提供します。主な利点は次のとおりです:
ネイティブ AWS 統合: Amazon CloudWatch、AWS Lambda、Amazon EventBridge などのサービスとシームレスに統合します。
Runbook Automation: 自動または半自動のワークフローを促進して、インシデントのトラブルシューティングと対処を行います。
マルチチャネル通知: Amazon SNS、Slack、Amazon Chime 経由の通知をサポートします。
コスト効率: 中小規模の環境向けの商用ソリューションの実行可能な代替手段。
制限事項
詳細なレポート、複雑なチーム階層、多層エスカレーション フローを必要とする大規模組織の場合は、PagerDuty や ServiceNow などの特殊なツールの方が適切な場合があります。
アーキテクチャの概要
このアーキテクチャでは、CloudWatch アラームを使用して AWS Lambda 関数のエラーを監視します。 Incident Manager は、インシデントを自動的に作成し、エラー処理と通知のための Runbook を実行します。
エラーのシナリオ
エラー A: 電子メール通知による標準インシデント。
エラー B: SMS 通知とエスカレーションが必要な重大なインシデントです。
CloudWatch アラームは、これらのエラー タイプを区別し、それに応じて特定のインシデント対応をトリガーするように構成されています。
段階的な構成
ステップ 1: Lambda エラー用の CloudWatch アラームを作成する
ラムダ関数の例:
import logging logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def lambda_handler(event, context): error_type = event.get("errorType") try: if error_type == "A": logger.error("Error A: A standard exception occurred.") raise Exception("Error A occurred") elif error_type == "B": logger.error("Error B: A critical runtime error occurred.") raise RuntimeError("Critical Error B occurred") else: logger.info("No error triggered.") return {"statusCode": 200, "body": "Success"} except Exception as e: logger.exception("An error occurred: %s", e) raise
CloudWatch メトリクスとアラームを構成します。
- メトリクス フィルター: エラー A とエラー B のフィルターを作成します。
- アラーム: これらのフィルターを、適切なしきい値と期間を持つアラームにリンクします。
- アラーム アクション: インシデント マネージャー ワークフローを開始するトリガーを設定します。
ステップ 2: インシデント マネージャーをセットアップする
- インシデントマネージャーを有効にする:
import logging logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def lambda_handler(event, context): error_type = event.get("errorType") try: if error_type == "A": logger.error("Error A: A standard exception occurred.") raise Exception("Error A occurred") elif error_type == "B": logger.error("Error B: A critical runtime error occurred.") raise RuntimeError("Critical Error B occurred") else: logger.info("No error triggered.") return {"statusCode": 200, "body": "Success"} except Exception as e: logger.exception("An error occurred: %s", e) raise
ステップ 3: 通知連絡先を構成する
- メール: 管理者にエラー A を通知します。
- SMS: エラー B エスカレーションについて関係者に通知します。
ステップ 4: エスカレーション計画を定義する
エラー A: 未解決の場合は電子メール通知に続いて SMS が送信されます。
エラー B: 即時 SMS 通知。
ステップ 5: ランブックを作成する
ランブック テンプレート:
- Navigate to the Incident Manager settings in the AWS Management Console and onboard your account.
ステップ 6: 対応計画の作成
エラー A とエラー B に対して個別の対応計画を定義します。
Runbook と通知チャネルを各対応計画にリンクします。
ステップ 7: CloudWatch アラームをインシデントマネージャーにリンクする
- アラーム アクションを編集して、対応するインシデント マネージャーの対応計画をトリガーします。
デモ
商用ツールの比較
Feature | AWS Incident Manager | PagerDuty | ServiceNow |
---|---|---|---|
Cost Efficiency | High | Medium | Low |
AWS Integration | Seamless | Limited | Limited |
Escalation Flexibility | Moderate | High | High |
Reporting and Analytics | Basic | Advanced | Advanced |
AWS Incident Manager の理想的な使用例:
AWS 中心のアーキテクチャを備えた小規模から中規模の環境。
簡単なエスカレーションと通知が必要です。
コスト重視の展開
結論
AWS Systems Manager Incident Manager は、AWS 中心の環境におけるインシデント対応のためのコスト効率の高いツールです。商用ソリューションの高度な機能がいくつか欠けていますが、AWS サービスとの堅牢な統合と、多くのユースケースに十分な機能を提供します。セットアップが簡単でコストが低いため、小規模から中規模の運用にとって魅力的な選択肢となります。
参考文献
AWS Systems Manager インシデントマネージャー
AWS Lambda モニタリング
Amazon CloudWatch アラーム
PagerDuty
ServiceNow
以上がAWS インシデント管理をマスターする: Systems Manager Incident Manager による対応の自動化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
