やっつけ不定記

好きなときに好きなことをちゃっちゃと書いてます

Amazon Lookout for Metricsハンズオンに参加してみた

先週
https://chocopurin.hatenablog.com/entry/2021/05/15/211846
に引き続き、AWSエバンジェリストシリーズのハンズオンイベント(実行待ち時間中はLT聴講)に参戦してみました。
今回の題材は異常検知で、Amazon Lookout for Metricsというサービスを使います。
https://aws.amazon.com/jp/lookout-for-metrics/

キーワードだけでカオスエンジニアリングのような運用系のサービスなのかなと思って
申し込んでいたのですが、参加してみると中身は機械学習
大量のデータセットを学習させて分析ができるというものです。
異常検知ってそっちのことか。

機械学習は絡んだことも理論的なところも全く経験がなかったのですが、
公開された手順
https://github.com/harunobukameda/Amazon-Lookout-for-Metrics
をChimeのライブ中継を見ながらなぞっていったら、一通りのことは完了。
Lookout for Metrics上のゴールステータス
「Backtest in progress」
まで行くことはできました。
わからんなりに印象に残ったやり取りやワードを書き並べるとこんな感じ。

  • たくさんのデータをS3へアップロードするときは、CloudShellを経由させた方がよい
$ aws s3 sync [上げたいディレクトリ] s3://[バケット名]/[上げ先ディレクトリ(任意)]
  • 理由がわかっていて明らかに異常値扱いしていいデータはLookout for Metrics上で除外設定できる
    →定期メンテ等規則性のある停止など、除外の理由付けには注意が必要

  • ハンズオンではDetector ModeをBacksetにしているが、実際の現場で使う場合はContinurousを選択するべし(本来は固定のデータセットではなく、ライブデータになる場面の方が多い)

  • Lookout for Metricsのステータスが「Backtest complete」にならないと環境の削除ができない
    →イベント終わって50分程度経過後、分析開始から90分後くらいにようやく変わりました。

  • このイベントに限らず、学んだことのアウトプットは重要
    →別途JAWSのイベントで
     「アウトプットしないのは知的な便秘」
     という名言を知りましたが、ほんこれとしか。

前回もそうですが、このテのイベントは手順、Chime、AWSコンソール、 手元メモほか諸々、複数のウィンドウを同時進行するので、 可能であれば大きなディスプレイあった方がいいですね。