S3に保存されたJava Servletログを直接クエリできます。Athenaでログファイル用のテーブルを定義し、SQL形式でクエリを実行することでエラーログを抽出できます。EventBridgeで定期的なクエリを実行し、問題が見つかった場合はSNSを通じてAWS Chatbotで通知できます。
OpenSearchを使えば、より高度なログ検索や視覚化が可能です。S3からOpenSearchへはKinesis Firehoseを使ってデータを取り込み、OpenSearchのアラート機能で問題検出時にSNSを通じて通知できます。Kibanaダッシュボードでエラーパターンを視覚的に分析できる点も利点です。
大量のログデータを処理する場合は、EMRクラスターやGlueジョブが適しています。Sparkを使ってログを解析し、パターンを検出できます。EventBridgeでジョブを定期実行し、結果に基づいてSNSを通じて通知できます。
通知にはLambdaよりもAWS Chatbotの方がコスト効率が良く、定期実行にはEventBridgeが適しています。アプリケーションの規模や分析の深さによって最適な方法は異なりますが、通常はAthenaが最もシンプルで実装しやすい選択肢となります。
各インスタンスのログを区別するために、ログファイル名やパスにインスタンスIDを含めることをお勧めします。また、集計分析のためには、すべてのインスタンスで統一されたログフォーマットを使用することが重要です。
入会申込
ログイン
