Amazon CloudWatch Logs Insights - AWS What's New Slides

Amazon CloudWatch Logs Insights

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サマリ

Amazon CloudWatch Logs Insights に新しいクエリコマンドと関数を追加

Amazon CloudWatch Logs Insights adds new query commands and functions

カテゴリ: What's New 公開日: 2026-05-21 元記事: AWS What's New


要約

Amazon CloudWatch Logs Insightsに13個の新しいコマンドと関数が追加されました。文字列操作、エンコーディング/デコーディング、ログ解析、地理的距離計算などの高度なログ分析機能が提供されます。これらの機能は、複雑なログ分析やデータ変換が必要なお客様にとって非常に有用です。


このアップデートで何が変わったか

追加された13個の新機能

1. 文字列および数値関数(6個)

  • round: 数値を指定した桁数に丸める
  • startswith: 文字列が特定の接頭辞で始まるかを判定
  • endswith: 文字列が特定の接尾辞で終わるかを判定
  • case: 条件付きの文字列操作や値の選択
  • regex_replace: 正規表現パターンに基づいた置換
  • haversine: 2つの座標間の距離を計算(球面距離)

2. エンコーディングおよびデコーディング関数(4個)

  • urlencode: URLエンコード処理
  • urldecode: URLデコード処理
  • base64encode: Base64エンコード
  • base64decode: Base64デコード
  • インラインでのデコード実行が可能になり、別途ツール不要

3. 解析および分析コマンド(3個)

  • parse logfmt: logfmt形式(Apache等)の非JSON形式ログを構造化データとして解析
  • expand: ネストされたJSON配列を個別レコードに展開
  • relevantfields: 高カーディナリティロググループから関連フィールドを自動検出

主な変更点

  1. 文字列プレフィックスによるログフィルタリング

    • startswith/endswithを活用した高速フィルタリング
  2. Base64ペイロードのインライン解析

    • エンコード済みデータを直接デコード可能
    • セキュリティ分析の効率化
  3. logfmt構造化ログの解析

    • Apache、Nginx等のログから自動的にフィールドを抽出
    • JSONへの変換が不要
  4. ネストされたJSON配列の展開

    • 複雑な階層構造を単一レコードに平坦化
    • 分析クエリの簡素化
  5. 座標間距離の計算

    • haversine関数で地理的距離を計算
    • ジオロケーション分析に活用可能
  6. 高カーディナリティデータからの自動特異値検出

    • relevantfieldsコマンドで関連フィールドを自動表示
    • 異常検知の効率化

利用可能性

  • リリース日: 2026年5月21日
  • 対象: すべての商用AWSリージョン
  • 料金: CloudWatch Logs Insights の既存料金に変更なし

詳細情報

対象ユースケース

ログ分析

  • Apache、Nginx等の非JSON形式ログの自動解析
  • マイクロサービス環境での複雑なログ構造の処理
  • セキュリティログの効率的なデコード

文字列操作

  • URLパラメータの抽出と解析
  • Base64エンコード済みペイロードの検査
  • 正規表現による動的なデータ変換

データ変換

  • ネストされたJSON配列の正規化
  • 異なるログフォーマットの統一化処理

地理的距離計算

  • CDNやグローバルネットワークの遅延分析
  • ロケーションベースのトラブルシューティング

推奨される利用シーン

  1. セキュリティ監視

    • エンコード済みペイロードのインライン解析
    • 疑わしいアクセスパターンの検出
  2. パフォーマンス分析

    • エンドツーエンド遅延の地理的な関連性分析
    • 複雑なデータ構造からのパフォーマンスメトリクス抽出
  3. コンプライアンス

    • 多形式ログの統一化処理
    • 監査ログの効率的な検索・分析
  4. 異常検知

    • 高カーディナリティデータからの自動特異値検出
    • 予期しない動作パターンの特定

メリットと効果

分析性の向上

  • 複雑なログデータをクエリレベルで直感的に操作可能
  • 多様なデータ形式に対応した柔軟な分析

開発効率の改善

  • クエリロジックの簡素化により開発時間を削減
  • 複雑なデータ変換を別途ツール不要で実現

運用コスト削減

  • 外部ツールの削減
  • CloudWatch Logs Insightsだけで完結
  • クエリ処理時間の短縮

セキュリティ強化

  • エンコード済みデータの即座な検査
  • セキュリティイベントの高速な分析

スケーラビリティ

  • 大規模・複雑なログセットへの効率的な対応
  • 高カーディナリティデータの自動処理

参考リンク


このドキュメントは AWS What's New の記事をスライド形式で提供するために作成されました。最新情報は元記事をご確認ください。