【イベントレポート】JAWS-UG朝会 #65 #jawsug_asa #jawsug

いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（[@mob-engineer](https://qiita.com/mob_engineer))です！

今回は2025.01.07（火）に開催した**JAWS-UG朝会 #65**へ参加しましたのでアウトプットとしてイベントレポートを執筆しました。

初学者でもスッと読めるように、平易な表現で執筆しておりますのでお気軽に読んでいただければ幸いです。

#### イベントサイト

https://jawsug-asa.connpass.com/event/331909/

:::note info
誤字脱字・わかりづらい表現などは極力避けて執筆しておりますがリアルタイムで執筆しているため、もしかしたら、誤字脱字があるかもしれません。その点、ご留意いただけますと幸いです。
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# 目次
- イベント概要
- セッション
    - セッション① デプロイのベストプラクティス
    - セッション② CFMフレームワークを活用したAWSコスト管理ガイドラインを策定した話
- LT
    - LT① 進化したContainer Insightsで、ECSのクラスターレベルからコンテナ単位までをモニタリングしてみた
    - 	LT② クラウド未経験者が3か月でAWS認定試験を全冠した話
    - 	LT③ LlamaIndexとBedrockナレッジベースのGraphRAG比較！
- 	まとめ

## イベント概要
-夜に開催されている勉強会に参加できない方向けにJAWS-UG朝会を開催します！ オンラインなので、どこからでも参加できます。朝ごはんをもぐもぐしながら参加でもOKです。
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## セッション

### セッション① デプロイのベストプラクティス

[Well-Architected フレームワーク](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/whitepapers/latest/best-practices-deploying-amazon-workspaces/well-architected-framework.html)

- まとめ
    - Well-Archietcted Frameworkにおけるベストプラクティスの話
    - OPS6やデプロイ戦略など
- ベストプラクティスの必要性
    - 特定の業務やプロセスにおいて最も効率的な設計方法
    - マネジメントコンソール・CDKツールでの構築・CodeDeploy構築など様々な手段で構築できる
    - 選ぶ基準は様々（楽さ、著名人の紹介など）
    - ベストプラクティスは構築に関する大原則
        - AWSではWell-Archietcted Frameworkを公開している
- デプロイのベストプラクティスを見ると
    - **どのようにデプロイメントリスクを軽減するか**
        - デプロイ時の失敗に備える：ロールバック手段、ユーザ影響最小化など
        - デプロイテスト：本番環境と同様のテストを行う
        - 安全なデプロイ戦略：影響範囲を正しく分析する
        - 事前にロールバックを取得する：ロールバックの要否を判断してみる
- AWSで活用できるデプロイ戦略
    - フェーズデプロイ：段階的なデプロイを行う
    - 時差デプロイ：時差を活用してデプロイを行う
    - リニアデプロイ：順次デプロイを行っていく
    - カナリアデプロイ：少数で検証して問題なければ一気にデプロイする
- AWSで活用できるロールバック戦略
    - 経過観察時間（ベイクタイム）をどのくらい持たせるかがポイント
- 試したもの
    - AWS CodeDeployを活用してみた
        - デプロイ戦略・ロールバック戦略を自動的に考えてくれる
            - カナリア戦略で実装してみた
    - リソーステンプレートの定義はCloudFormationで実施
    - トラフィックを2つに分けているため、エラー時も問題がない
- まとめ
    - プロジェクトによってベストプラクティスは変わってくる
    - デプロイであればIaCとCode Deployが最適
    - ベストプラクティスは一つでないので学び続けることが必要

### セッション② CFMフレームワークを活用したAWSコスト管理ガイドラインを策定した話

[クラウド財務管理はコスト削減以上のメリットをもたらす](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/)

- 自己紹介
    - クラスメソッドで設計構築支援を行っている方
    - コスト最適化アセスメント支援を行っている
- 概要
    - お話しすること
        - CFMフレームワークの概要
        - コスト管理ガイドラインの策定するプロセス・注意事項
    - 対象者
        - コスト管理ガイドラインに興味を持っている方
    - 目的
        - コスト管理ガイドラインのノウハウ習得
- 背景
    - 現状
        - AWSアカウント数は51個（大規模ユーザ）
            - クラウド成熟度として分離管理型
            - AWSに関する知見が少ない
    - 悩み
        - コスト管理・最適化に関する統一ルールがない
        - コスト削減を行いたい
    - 解決したいこと
        - コスト最適化に向けたルールを策定したい
    - 補足
        - コスト削減：短期的なアクション
        - コスト最適化：長期的なアクション
- コスト最適化に関する4つのフルームワーク
    - W-Aフレームワーク
    - CFMフレームワークなど
        - 今回はCFMが最適だったので採用する
        - PDCAサイクルをコスト最適化の流れに組み合わせたイメージ
- ガイドライン策定のプロセス
    - 要件洗い出し：項目洗い出しに関する検討資料作成
    - 項目ディスカッション会：検討資料をもとに議論・検討
    - たたき台作成：ディスカッションをもとにルール案作成
    - ルールディスカッション会：ルール案をもとに議論・検討
- プロセスを行う上での壁
    - 要件洗い出しをどうやって行うか
        - コスト最適化ガイドブックが参考になった
- ガイドライン策定で注意したこと
    - 目的と概要の認識合わせを行った
        - なぜ必要なのかをきちんと設定した
            - 5W1Hの言語化作業
    - 組織の成熟化に合わせたサービス選定を行ってみた
        - リアルタイム検知の重要性を示してみた
- 今後の展望
    - ガイドラインの発展計画
        - 運用実態に基づく改定
    - 組織への定着化
        - FinOpsの醸成

## LT

### LT① 進化したContainer Insightsで、ECSのクラスターレベルからコンテナ単位までをモニタリングしてみた

[Container Insights](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html)

- 自己紹介
    - 今回初めてのJAWS-UG登壇
- 伝えたいこと
    - ECS運用者のオブザーバービリティが強化されたContainer Insightsを活用してみよう
- 何ができるようになった
    - 従来のECSクラスター・サービスレベルに加えて、タスク・コンテナレベルの詳細メトリクスを確認できるようになった
- 設定方法
    - ECSクラスター単位・アカウント単位で設定可能
        - フィルター単位を活用することで必要な情報にすぐにアクセスできる
- どのような悩みに役立つか
    - ECSサービスのパフォーマンス低下への対処
    - サービス間の影響範囲とコンテナ影響範囲の分析
- まとめ
    - 他の機能（Log Insight/X-rayなど）と組み合わせることで応用が利く

### LT② クラウド未経験者が3か月でAWS認定試験を全冠した話
- 自己紹介
    - AWS全冠＋GC全冠された方
- 当時のスキル感
    - Webディレクタ・未経験エンジニアとしてJoinした
    - エンジニアリング未経験の方
- 対策方針
    - 短期決戦型で一気に取り組む
    - 受験順を工夫してみる
        - 対策難易度（学習リソースの低さなど）を考慮する必要がある
    - 学習リソース
        - 基本的にCloudLicenseのみを活用してみる
        - 2024年にリリースした資格（AIF・MLA）は別リソースを活用してみる
- 全冠を達成して見えた景色
    - 成果が目に見える形に現れた
    - 第三者への学習意欲アピール
    - 自己紹介ネタを創ることができた
- 後悔したネタ
    - 短期間で忘れてしまう
    - 実務スキルが伴っていない
- ハンズオンすることが重要

### LT③ LlamaIndexとBedrockナレッジベースのGraphRAG比較！

[Amazon Bedrock Knowledge basesにGraphRAGが対応！](https://qiita.com/har1101/items/f64535c4459820d47524)

- まとめ：GraphRAGに関するサービス比較
- reinvent2024ではRAG関連のアップデートがアツかった
    - 従来のRAG検索：ベクトル検索が中心
        - ベクトルデータベース
    - GraphRAG検索：ナレッジグラフを用いて円策
        - 主語述語で管理することができる
        - ドキュメントなどの複雑なデータの構造関係を活用することができる
- ナレッジベースでGraphRAGを構築
    - プレビュー版なので精度はいまいちだった
    - チャンキング戦略を活用すれば精度向上させることができる
- LlamaIndexを用いてGraphRAGを構築
    - ナレッジベースと比較して精度は高かった
- まとめ
    - 今後、ナレッジベースの精度も上がるかと思う

## まとめ

自身がキャッチアップ中の技術内容やナレッジをキャッチアップすることができました。そのうえで、FinOpsを用いたガイドライン策定の進め方に関しては目からうろこだったと思いました。