AWS가 17년 동안 전 세계 수백만 고객에게 클라우드 서비스를 제공하면서 축적하고 개선해 온 광범위한 운영 경험을 활용하세요. 클라우드 운영 프로세스를 개선, 가속화, 자동화하는 데 도움이 되는 AI 및 기계 학습(ML)을 적용했습니다. 지능형 운영을 통해 손쉽게 애플리케이션 및 인프라 구성 요소를 관찰하고, 운영 조사 및 문제 해결을 가속화하고, 운영 문제를 해결 및 개선하기 위한 조치를 취하여 평균 복구 시간(MTTR)을 개선할 수 있습니다.
AWS는 17년 이상 전 세계 수백만 고객에게 클라우드 서비스를 제공하면서 다른 어떤 클라우드 제공업체보다 더 많은 운영 경험과 규모를 보유하고 있습니다. 이러한 경험은 Amazon Q Developer의 조사 역량에 녹아 있어 조사 가설을 수립 및 제시하고 문제 해결 및 수정을 안내합니다. 다른 클라우드 제공업체는 이러한 기능을 제공하지 않습니다.
이제 Amazon Q Developer를 Amazon CloudWatch와 함께 사용하면 AWS Management Console의 어느 위치에서나 운영 조사를 시작할 수 있습니다. Amazon Q는 고객과 협력하여 애플리케이션의 이상을 식별하고 문제의 근본 원인에 대한 가설을 도출할 수 있도록 도와줍니다.
Amazon Q Developer는 관련 AWS Systems Manager Automation 런북, AWS re:Post 기사, 설명서를 제공하여 일반적인 AWS 문제에 대한 문제 해결 조치를 제안합니다. 런북을 실행하기 전에 주요 파라미터를 입력하고 런북 내용을 검토하여 문제를 해결할 수 있습니다.
CloudWatch는 관찰성 데이터에 컨텍스트를 자동으로 추가하므로 모든 경험 수준의 운영자가 원격 측정 및 관련 리소스를 전문적으로 탐색할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 Amazon Q는 10년 이상의 AWS 운영 경험과 규모를 활용하여 고객이 애플리케이션에서 이상을 식별하고 문제의 근본 원인에 대한 가설을 도출하는 문제 해결 과정에서 고객과 협력하므로 근본 원인을 찾는 데 드는 시간을 절약할 수 있습니다.
CloudWatch SLO 경보가 발생하면 자동으로 조사를 시작하도록 Amazon Q Developer를 구성할 수 있습니다. 노트북을 열었을 때 이미 Amazon Q는 원격 측정을 샅샅이 뒤져 이상 징후를 찾고 있습니다. Amazon Q는 AWS 리소스에 대한 지식을 사용하여 리소스 간의 관계를 파악하고 경보의 가능한 근본 원인을 제안하여 이전보다 빠르게 프로덕션으로 복귀할 수 있도록 지원합니다.
Amazon CloudWatch는 관찰성 데이터에 컨텍스트를 추가하여 서로 다른 지표 및 로그를 실시간 인사이트로 변환합니다. 이 기능은 여러 진입점에서 액세스할 수 있는 AWS Management Console에 통합되어 있으므로 관련 원격 측정을 쉽게 탐색하고 리소스 간의 관계를 시각화하여 분석을 가속화할 수 있습니다.
쿼리 언어에 대한 광범위한 지식 없이도 관찰성 데이터에서 빠르게 인사이트를 수집할 수 있습니다. 일반 영어로 로그 및 지표에 대해 질문하면 CloudWatch가 적절한 쿼리를 생성합니다.