全日本ラリー選手権が毎年開催されていた新城ラリーが"今年2023年開催をもって閉幕"
という寂しくもあり、新たなコースに期待がふくらむニュースのなか、今回「モータースポーツ！？から学ぶAWS」の第三弾の記事をせっせと書いております。
前回は「Amazon Gateway」「AWS Lambda」について
モータースポーツ！？から学ぶAWS ②
そして、今回もF1に利用されているAWSサービスが何をしているのか、
どのようなサービスなのかを引き続き調べてみました。
F1とAWS
Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatchはAWSのモニタリングサービスで、システムのリソースを可視化したり、ログファイルなどからアラート設定を行うことができます。また主な機能としては、4つあります。
- CloudWatch Metrics
- CloudWatch Logs
- CloudWatch Alarms
- CloudWatch Events
CloudWatch Metricsは、AWSリソース（例：EC2、RDS、S3）や独自のアプリケーションに関連するメトリクス（例：CPU使用率、ネットワークトラフィック、ディスクの読み書き数）を収集して、グラフやダッシュボードとして可視化することができます。これにより、より迅速なトラブルシューティングやパフォーマンスの最適化に役立ちます。
CloudWatch Logsは、アプリケーションやシステムのログをほぼリアルタイムでモニタリングして、特定の文字列やパターンなどを検出することができます。またエラー検出時のアラームを設定したり、ログデータについては指定した期間が経過するまで保存することもできます。
CloudWatch Alarmsは、特定のメトリクスが設定した閾値を超えた場合やエラーログが検出された場合などにアラームを発行することができます。アラームはメール送信、アプリ通知、Auto Scalingなどを実行することができ、問題の早期発見や自動化されたシステム対応も可能にします。
CloudWatch Eventsは、AWSリソースの変更や指定されたイベントをトリガーとして、アクションを実行することができます。また、タイムスケジュールによるイベントの作成も可能です。
F1では、CloudWatchを使用してメトリクスを監視することで、チームやドライバー、ギャラリーの方々にリアルタイムの情報を提供することができます。例えば、車両の速度や燃料消費量、タイヤの摩耗などを監視し、データを分析することでレース戦略に役立ちます。
また車両などに問題が発生した際には、アラーム通知により、迅速に対応することができるため、安全性と信頼性の向上にも貢献していると言えるでしょう。
Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDBはNoSQLであることから、規模に関係なく、高速なパフォーマンスを実現できるフルマネージド型のNoSQLデータベースサービスです。
ユーザーなどからのリクエストに応じて、AWS Lambdaからの連携でDynamoDBにあるデータ操作（例：レコードの追加、更新、削除、読み込み）を実行することが可能です。またDynamoDBのデータ保管時にはデフォルトでデータが暗号化されており、自動バックアップも実現可能となります。
F1ではレース順位やラップタイム、セクタータイムなどが高速に変化していくため、シームレスで大規模なデータ処理やリアルタイム性の要求がある場面で活用されているでしょう。
Next
では次回は「Amazon S3」「Amazon Sagemaker」について
詳しく調べていきたいと思います。ではまた次回お会いしましょう！
