Amazon CloudWatch launches OTel Container Insights for Amazon EKS (Preview)

カテゴリ: What's New 公開日: 2026-04-02 元記事: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/cloudwatch-otel-container-insights-eks/

要約

Amazon CloudWatchがOpenTelemetryメトリクスを使用したContainer Insightsをパブリックプレビューで提供開始し、EKSクラスターから最大150個のラベルで拡張されたメトリクスを収集してCloudWatchに送信することで、より深い可視性と分析機能を実現しました。このアップデートは、EKSクラスターの詳細な監視、PromQLを使用した高度な分析、加速コンピュートハードウェアの自動検出が必要なDevOpsチームと企業に最適です。

詳細

新機能の概要

• Amazon CloudWatchがOpenTelemetryメトリクスを使用したContainer Insightsを、Amazon EKS向けにパブリックプレビューで提供開始
• 既存のContainer Insights体験に基づき、EKSクラスターからより多くのメトリクスを収集
• OpenTelemetry Protocol（OTLP）を使用してCloudWatchに送信

メトリクス拡張機能

• 各メトリクスは最大150個の説明的ラベルで自動的に拡張
• Kubernetesメタデータ（pod、node、namespace）が含まれる
• チーム、アプリケーション、ビジネスユニットなどのカスタム定義ラベルが含まれる

ダッシュボード機能

• Container Insightsコンソールのキュレーションされたダッシュボードでクラスター、ノード、ポッドの健全性を表示
• インスタンスタイプ、可用性ゾーン、ノードグループ、またはカスタムラベルでメトリクスを集約およびフィルタリング

分析機能

• CloudWatch Query StudioでPrometheus Query Language（PromQL）を使用して、より深い分析のためのクエリを作成可能

デプロイメント

• CloudWatch Observability EKS アドオンはAmazon EKSコンソールからのワンクリックインストール
• CloudFormation、CDK、Terraformを通じたデプロイも可能

ハードウェア対応

• NVIDIAグラフィックスプロセッシングユニット、Elastic Fabric Adapter、AWS TrainiumおよびInferentia加速器などの加速コンピュートハードウェアを自動的に検出

互換性

• 既存のアドオンユーザーは、OpenTelemetryと既存のContainer Insightsメトリクスの両方を同時に公開可能

利用可能なリージョン

• 米国東部（バージニア北部）
• 米国西部（オレゴン）
• アジアパシフィック（シドニー）
• アジアパシフィック（シンガポール）
• ヨーロッパ（アイルランド）

料金

• プレビュー期間中、Container InsightsのOpenTelemetryメトリクスに対する料金は発生しません

対象ユースケース

• EKSクラスターの可視性を必要とする組織
• マルチクラウド環境でのメトリクス収集を求める企業
• Kubernetesワークロードの詳細な監視と分析が必要なDevOpsチーム

主要な改善点

1. メトリクス粒度の向上: 最大150個のラベルによる柔軟なメトリクス管理
2. 業界標準化: OpenTelemetry Protocol対応でベンダーロックイン回避
3. 高度な分析: PromQL対応で複雑なクエリが実現
4. 簡単デプロイ: ワンクリックアドオンでの導入
5. ハードウェア認識: AI/MLワークロード用加速器の自動検出
6. 段階的移行: 既存メトリクスとの並行運用で安全な移行
7. コスト最適化: プレビュー期間中の無料利用

推奨される実装ステップ

フェーズ1: 評価

• 対象リージョンの確認（初期段階では5リージョン）
• PromQLスキルの組織内習得計画
• 既存Container Insightsメトリクスの整理

フェーズ2: パイロット

• 小規模EKSクラスターでの検証
• CloudWatch Observability EKS アドオンのインストール
• 基本的なPromQLクエリの作成と検証

フェーズ3: 本番展開

• 既存メトリクスとの並行運用
• チーム別、アプリケーション別のラベル戦略策定
• 監視・アラートルールの刷新

フェーズ4: 最適化

• AI/MLワークロード向けハードウェア監視の強化
• マルチクラウド監視体制への拡張
• PromQL高度な分析の組織的推進