Amazon CloudWatch Application Signals に合成モニタリングに対する AI を活用したデバッグ機能を追加
アプリケーションパフォーマンスモニタリング (APM) 用の Amazon CloudWatch Application Signals モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーでは、CloudWatch Synthetics の Canary モニタリングを監査フレームワークに直接統合しました。これにより、合成モニタリングの失敗を AI を活用して自動的にデバッグできるようになりました。DevOps チームとデベロッパーは、「チェックアウト処理の Canary が失敗しているのはなぜ」といった自然言語による質問を Amazon Q、Claude、またはその他のサポートされている AI アシスタントに入力することで、AI を活用した新しいデバッグ機能を利用できるようになりました。これにより、カナリアモニタリングの失敗がインフラストラクチャ側の問題なのか、実際のサービスの問題なのかをすばやく見分けることができ、信頼性の高い合成モニタリングを維持するうえで大きな課題となっていた、時間のかかる手動の分析作業を解消できます。
この統合により、Application Signals の既存のマルチシグナル (サービス、オペレーション、SLO、ゴールデンシグナル) 分析機能が拡張され、包括的な Canary 診断が使用できるようになります。この新機能は、インテリジェントな監査パイプラインによって Canary の失敗をサービスの健全性メトリクス、トレース、依存関係と自動的に関連付けます。システムは、ユーザーからの自然言語によるプロンプトを起点として、ネットワークの問題、認証の失敗、パフォーマンスの問題、スクリプトエラー、インフラストラクチャの問題、サービスの依存関係という 6 つの主要な領域にわたって多層的な診断分析を実行します。この分析には、HTTP Archive または HAR ファイルの自動比較、CloudWatch ログ分析、S3 アーティファクト調査、および設定検証が含まれ、合成モニタリングの問題の特定と解決に必要な時間を大幅に短縮できます。
分析が完了すると、ユーザーはサポートされている AI アシスタントと自然言語で対話して分析結果を確認できます。
この機能は、Amazon CloudWatch Synthetics が提供されているすべての商用 AWS リージョンでご利用いただけます。AI を活用したデバッグ機能を利用するには、Amazon Q、Claude などの互換性のある AI エージェント、またはその他のサポートされている AI アシスタントにアクセスする必要があります。
合成モニタリングに AI ベースのデバッグ機能を実装することについて詳しくは、CloudWatch Application Signals MCP サーバーのドキュメントをご覧ください。