Build Custom Reports of AWS Well-Architected Framework Reviews (Japanese)

ラボの概要

AnyCompany のクラウドアーキテクトとして、組織のクラウドインフラストラクチャが AWS Well-Architected (AWS WA) フレームワークに記載されているアーキテクチャのベストプラクティスに準拠していることを確認する必要があります。現在、AWS Well-Architected Tool (AWS WA Tool) を使用してワークロードに関するデータを収集し、アーキテクチャに関する AWS の最新のベストプラクティスと比較しています。しかし、このデータを社内のさまざまな組織から収集し、他のユーザーが現在の状態を簡単に確認できるようにする必要があります。

AWS WA Tool を使えば、ワークロードの状態を確認し、アーキテクチャに関する AWS の最新のベストプラクティスと比較できます。この API により、お客様、独立系ソフトウェアベンダー (ISV)、AWS パートナーネットワークは、AWS Well-Architected の機能、ベストプラクティス、測定、学んだ教訓を既存のアーキテクチャガバナンスプロセス、アプリケーション、ワークフローに拡張できます。

AWS WA Tool との独自の統合を構築することで、企業は AWS Well-Architected データを一元化されたレポート作成ツール、発券ソリューション、管理ソリューションに統合するなど、さまざまなユースケースをサポートできます。API を使って特定のユースケースのオートメーションを作成することもできます。

このラボでは、ワークロードレビューのデータを中央のデータレイクリポジトリに集約する簡単なアプローチについて説明します。これは、チームが複数の AWS アカウントとワークロードにまたがる、組織の Well-Architected の成熟度を分析し、高リスクの問題 (HRI) に関する一元的なレポートを作成するのに役立ちます。

このラボでは、AWS Lambda 関数を使用して AWS WA Tool ワークロードからデータを抽出し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存します。次に AWS Glue を使用してワークロードデータをカタログ化し、Amazon Athena を使用します。最後に、Athena クエリに基づいてデータを簡単に視覚化できる Amazon QuickSight ダッシュボードを作成します。

目標

本ラボを修了すると、次のことができるようになります。

• AWS Lambda を使用してワークロードデータを抽出する
• AWS Glue を使用してワークロードデータをカタログ化する
• Amazon Athena を使用してワークロードデータをクエリする
• Amazon QuickSight を使用してワークロードデータを視覚化する

技術知識の前提条件

このラボを修了するには、AWS Well-Architected Tool、SQL コマンドを使用したデータベースのクエリ、Python コードによる AWS Lambda の実務的知識が必要です。AWS マネジメントコンソールの操作に慣れている必要があります。

所要時間

このラボの所要時間は約 60 分です。

アイコンキー

このラボでは、さまざまな種類の手順と注記への注意を促すため、各種アイコンが使用されています。以下のリストは、各アイコンの目的を説明したものです。

• 想定される出力: 出力のサンプルであり、コマンドまたは編集済みファイルの出力を確認するときに使用する。
• 注意: ヒントや重要なガイダンス。
• ファイルの内容: 実行する必要のあるスクリプトまたはファイルの内容を示すコードブロック。事前に作成済み。
• 更新: ウェブブラウザのページやリストを更新して、新しい情報を表示する必要があることを示す。
• タスク完了: ラボのまとめや要点を示す。