効果的なログ収集アーキテクチャは、環境特性と要件に応じて最適なサービス組み合わせを選択することが重要です。コンテナ環境ではCloudWatch Agent + Firehose、マルチアカウント環境ではSecurity Lake、サーバーレス環境では段階的保存というように、それぞれ異なるアプローチが最適です。

本記事では、SCS-C02資格試験で重要な3つのログ収集パターンを実践問題とともに解説し、短時間で正解を導ける知識体系を構築します。

AWS環境でのログ収集には、環境特性に応じて最適化された3つの主要パターンがあります。

ECS/Fargateなどのコンテナ環境では、CloudWatch Agent + Kinesis Data Firehoseの組み合わせが最適です。

図に示すように、各コンテナに組み込まれたCloudWatch Agentがアプリケーションログとシステムログを収集し、CloudWatch Logsに送信します。その後、Kinesis Data Firehoseが自動的にログをS3に転送し、長期保存と分析基盤を構築します。

複数のAWSアカウントや多様なログソースがある企業環境では、Amazon Security Lakeが最適なソリューションです。

図の左側の複数アカウント、中央のオンプレミスシステム、右側のサードパーティツールからのログが、Security Lakeに集約され、OCSF形式で自動的に標準化されます。

API Gateway、Lambda、DynamoDBなどのサーバーレスアーキテクチャでは、CloudWatch Logs + S3段階的保存パターンが最適です。

図に示すように、API Gatewayのアクセスログ、Lambdaの実行ログ、DynamoDBのアクセスログがCloudWatch Logsに集約され、一定期間後にS3に移行してコストを最適化します。

ここまで学んだ3つのログ収集パターンを、実践的な問題で確認しましょう。各問題は実際の運用シナリオに基づいており、適切なアーキテクチャ選択の能力を養います。

効果的なログ収集アーキテクチャは、環境特性に応じた最適なサービス選択が成功の鍵となります。コンテナ環境、マルチアカウント環境、サーバーレス環境それぞれに最適化されたパターンを理解することで、資格試験でも実務でも適切な判断ができるようになります。

これらの実装パターンにより、環境特性に応じた最適なログ収集を実現し、スケーラブルで効率的な監視環境を構築できます。実際の運用では、これらのパターンの使い分けと統合手法を理解することが重要です。