7件のアップデート
Amazon SageMaker Training PlansがAmazon CloudWatchメトリクスに対応し、購入済みプランに関連するキャパシティ予約の利用率監視が可能になりました。管理者は個別プランレベルおよびアカウント全体のインスタンス使用状況について、履歴データとリアルタイムデータの両方にアクセスできます。これにより、キャパシティとコストに関する情報に基づいた意思決定が可能になります。
Amazon CloudWatch Pipelinesが生成AIを活用した自然言語によるプロセッサ設定機能をサポート開始しました。ユーザーはCloudWatch コンソールでAI支援オプションを有効化し、自然言語で必要な変換処理を記述するだけで、パイプライン設定が自動生成されます。生成時にサンプルログイベントで出力を検証してからデプロイ可能です。
Amazon CloudWatchが、CloudFrontの標準アクセスログ、Security Hub CSPMの検出ログ、Bedrock AgentCoreのメモリ・ゲートウェイログおよびトレースの自動有効化に対応しました。有効化ルールを設定することで、既存および新規作成されるリソースのテレメトリを自動的に構成でき、手動セットアップなしに一貫したモニタリングカバレッジを実現できます。ルールはスコープを組織全体、特定アカウント、またはリソースタグで絞ることで、テレメトリ収集を標準化できます。
Amazon SageMaker Unified StudioがAWS Glueジョブの監視機能を強化し、CloudWatchメトリクスをジョブログと同じインターフェース内で表示できるようになりました。DPU使用率、メモリ消費、CPU負荷、データ移動サイズなどのリソース利用パターンをログ出力と相関させることで、ETLパイプラインの問題診断が高速化します。メトリクスとログを統合することで、問題解決時間(MTTR)を大幅に削減し、運用効率が向上します。
AWS MCP Serverがロードマップをアップデートし、CloudWatchへの運用メトリクス自動パブリッシュと、セマンティック相似性を使用したAgent SOPs発見機能が追加されました。これにより、AIエージェントを通じたAWS操作の可視化が実現し、使用パターン追跡や権限問題の特定が可能になります。セマンティック検索によって、自然言語クエリから適切なSOP（標準運用手順）を自動発見できるようになりました。
Amazon CloudWatch Database Insights のオンデマンド分析機能がAWS GovCloud (US-East)とAWS GovCloud (US-West)で利用できるようになりました。この機能は機械学習モデルを使用してデータベースのパフォーマンス問題を自動的に検出し、具体的な改善提案を提供します。従来は数時間かかっていた診断時間が数分に短縮され、データベース管理者の業務効率が大幅に向上します。
Amazon Bedrockに2つの新しいCloudWatchメトリクス「TimeToFirstToken」と「EstimatedTPMQuotaUsage」が追加されました。TimeToFirstTokenはストリーミングAPIのレスポンス遅延を、EstimatedTPMQuotaUsageはトークン消費量の推移をリアルタイムで監視できます。これにより、クライアント側の計測なしにパフォーマンス監視とクォータ管理が容易になります。