# 目次

1. はじめに
2. CloudWatch Logs Insightsとは
3. エラー率を可視化するための基本概念
   - 3-1. ロググループとログストリーム
   - 3-2. メトリクスフィルター
4. エラー率のクエリ作成手順
   - 4-1. セッション数のカウント
   - 4-2. エラーログの抽出
   - 4-3. エラー率の計算
5. 使用例：基本的なクエリ集
   - 5-1. HTTPステータスコードによるエラー率
   - 5-2. サービス別エラー率
6. ベストプラクティス
   - 6-1. 出力データの可視化
   - 6-2. ダッシュボードの設定
7. まとめ

## 1. はじめに

Amazon CloudWatchは、AWSサービスのモニタリングと管理を行うための、非常に有効なツールです。その中でもCloudWatch Logs Insightsは、ログデータを迅速にクエリして分析するための強力なインターフェースを提供します。本記事では、CloudWatch Logs Insightsを使用して、アプリケーションやサービスのエラー率を可視化するためのクエリ集を紹介します。

## 2. CloudWatch Logs Insightsとは

CloudWatch Logs InsightsはAWSの機能で、ログの中心的な分析、管理を行うためのサービスです。特定のログストリームを抽出し、クエリを実行してログの可視化を行うことができます。その中心的な機能として、ログデータの集計、フィルタリング、グラフ表示などがあります。

## 3. エラー率を可視化するための基本概念

### 3-1. ロググループとログストリーム

- **ロググループ**: ログを構造化するためのコンテナで、サービスごとのロググループを設定するのが一般的です。
- **ログストリーム**: 個々のインスタンスやサービスが生成するログデータ単位を表します。

### 3-2. メトリクスフィルター

メトリクスフィルターを使用することで、特定のパターンを持つログエントリをフィルタリングし、カスタムメトリクスを生成できます。例えば、HTTPリクエストが失敗した件数をフィルタリングして集計することが可能です。

## 4. エラー率のクエリ作成手順

### 4-1. セッション数のカウント

まずはセッション数をカウントします。以下は基本的な構文例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. エラーログの抽出

次に、エラーログを抽出します。通常、HTTPステータスコードの400番台や500番台をフィルタリングします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-3. エラー率の計算

最終的に、エラー率を計算します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. 使用例：基本的なクエリ集

### 5-1. HTTPステータスコードによるエラー率

特定のHTTPステータスコードのエラーをフィルタリングします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. サービス別エラー率

各サービスのエラー率を個別に特定します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. ベストプラクティス

### 6-1. 出力データの可視化

クエリ結果をグラフやダッシュボードで可視化することにより、さらなる分析が可能になります。

### 6-2. ダッシュボードの設定

CloudWatchダッシュボードを使用し、リアルタイムでエラー率の推移を監視できます。

## 7. まとめ

CloudWatch Logs Insightsを利用することで、サービスやアプリケーションのエラー率の可視化を行い、問題を早期に発見、解決するための強力なサポートを提供します。このクエリ集を活用して、可視的でプロアクティブなシステム運用を行ってください。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次

1. はじめに
2. CloudWatch Logs Insightsとは
3. エラー率を可視化するための基本概念
   - 3-1. ロググループとログストリーム
   - 3-2. メトリクスフィルター
4. エラー率のクエリ作成手順
   - 4-1. セッション数のカウント
   - 4-2. エラーログの抽出
   - 4-3. エラー率の計算
5. 使用例：基本的なクエリ集
   - 5-1. HTTPステータスコードによるエラー率
   - 5-2. サービス別エラー率
6. ベストプラクティス
   - 6-1. 出力データの可視化
   - 6-2. ダッシュボードの設定
7. まとめ

## 1. はじめに

Amazon CloudWatchは、AWSサービスのモニタリングと管理を行うための、非常に有効なツールです。その中でもCloudWatch Logs Insightsは、ログデータを迅速にクエリして分析するための強力なインターフェースを提供します。本記事では、CloudWatch Logs Insightsを使用して、アプリケーションやサービスのエラー率を可視化するためのクエリ集を紹介します。

## 2. CloudWatch Logs Insightsとは

CloudWatch Logs InsightsはAWSの機能で、ログの中心的な分析、管理を行うためのサービスです。特定のログストリームを抽出し、クエリを実行してログの可視化を行うことができます。その中心的な機能として、ログデータの集計、フィルタリング、グラフ表示などがあります。

## 3. エラー率を可視化するための基本概念

### 3-1. ロググループとログストリーム

- **ロググループ**: ログを構造化するためのコンテナで、サービスごとのロググループを設定するのが一般的です。
- **ログストリーム**: 個々のインスタンスやサービスが生成するログデータ単位を表します。

### 3-2. メトリクスフィルター

メトリクスフィルターを使用することで、特定のパターンを持つログエントリをフィルタリングし、カスタムメトリクスを生成できます。例えば、HTTPリクエストが失敗した件数をフィルタリングして集計することが可能です。

## 4. エラー率のクエリ作成手順

### 4-1. セッション数のカウント

まずはセッション数をカウントします。以下は基本的な構文例です。

```sql
fields @timestamp, @message
| stats count() as totalSessions
```

### 4-2. エラーログの抽出

次に、エラーログを抽出します。通常、HTTPステータスコードの400番台や500番台をフィルタリングします。

```sql
fields @timestamp, @message
| filter @message like /HTTP\/1\.\d"\s+5\d{2}/
| stats count() as errorSessions
```

### 4-3. エラー率の計算

最終的に、エラー率を計算します。

```sql
fields @timestamp, @message
| stats count() as totalSessions, sum(iserror(matched)) as errorSessions
| display round((errorSessions/totalSessions) * 100, 2) as errorRate
```

## 5. 使用例：基本的なクエリ集

### 5-1. HTTPステータスコードによるエラー率

特定のHTTPステータスコードのエラーをフィルタリングします。

```sql
fields @timestamp, @message
| filter statusCode >= 400
| stats count() as totalRequests, sum(if(statusCode >= 500, 1, 0)) as errorCount
| display round((errorCount/totalRequests)*100, 2) as errorRate
```

### 5-2. サービス別エラー率

各サービスのエラー率を個別に特定します。

```sql
fields @timestamp, serviceName, statusCode
| filter statusCode >= 400
| stats count() as totalRequests, sum(if(statusCode >= 500, 1, 0)) as errorCount by serviceName
| display serviceName, round((errorCount/totalRequests)*100, 2) as errorRate
```

## 6. ベストプラクティス

### 6-1. 出力データの可視化

クエリ結果をグラフやダッシュボードで可視化することにより、さらなる分析が可能になります。

### 6-2. ダッシュボードの設定

CloudWatchダッシュボードを使用し、リアルタイムでエラー率の推移を監視できます。

## 7. まとめ

CloudWatch Logs Insightsを利用することで、サービスやアプリケーションのエラー率の可視化を行い、問題を早期に発見、解決するための強力なサポートを提供します。このクエリ集を活用して、可視的でプロアクティブなシステム運用を行ってください。 

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