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AWS CloudWatch Logs Insightsで特定のイベントが起きた回数をbin()関数で時間ごとにカウントする

目次

はじめに

AWS CloudWatch Logs Insightsは、ログデータを効率的に探索・分析するためのさまざまな機能と能力を提供しています。その中でも特に強力な関数の一つがbin()で、これによって時間ベースの区間にレコードを集約することが可能です。この記事では、bin()関数が特に有用なシナリオについて探ります。

bin()とは?

bin()関数は、レコードを時間間隔に基づいてグループ化します。これにより、ログデータを分、時間、日といった期間で分析することができます。構文は非常に簡単です:

bin(時間間隔)

この時間間隔は、秒(s)、分(m)、時間(h)などの複数の単位で表現できます。

特定のイベントの時間別カウント

特定のイベントが時間にわたって何回発生したかをカウントしたい場合、bin()stats count(*)と組み合わせて使用することができます。

fields @timestamp, @message
| filter service = "何らかのサービス" and eventType = "何らかのイベント"
| stats count(*) by bin(10m)
| sort @timestamp desc

ユーザー活動の分析

時間区間でユーザー活動を分析したい場合、bin()は効率的にデータをグループ化するのに役立ちます。

fields @timestamp, @message, message.payload.user_id
| filter service = "何らかのサービス" and message.payload.user_id = "特定のユーザーID"
| stats count(*) as userCount by bin(10m)
| sort @timestamp desc

時間区間による比較

bin()を使用することで、異なる時間区間でのメトリクスを簡単に比較することができます。

fields @timestamp, @message, latency
| filter service = "何らかのサービス"
| stats avg(latency) by bin(1h)

複数のbin()の組み合わせ

単一のクエリ内で複数のbin()を使用することで、複雑な時間ベースの集約を作成することが可能です。

fields @timestamp, @message, message.payload.user_id, eventType
| filter service = "何らかのサービス"
| stats count(*) by bin(10m), eventType

まとめ

bin()関数は、AWS CloudWatch Logs Insightsで時間ベースのログデータを集約・分析する際の強力なツールです。この関数を効果的に使用する方法を理解することで、アプリケーションの動作やパフォーマンスについてより深い洞察を得ることができます。特定のイベントをカウントしたい、ユーザー活動を分析したい、あるいはその他の時間ベースのログ分析を行いたい場合にも、bin()はそれを簡単に実現する方法を提供しています。

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