機械学習を用いたCloudWatchメトリクスによるインフラ需要予測とスケーリング

機械学習を用いたCloudWatchメトリクスによるインフラ需要予測とスケーリングとは

機械学習を用いたCloudWatchメトリクスによるインフラ需要予測とスケーリングとは、AWSの監視サービスであるCloudWatchが収集する各種メトリクス（CPU使用率、ネットワークトラフィック、リクエスト数など）を機械学習モデルで分析し、将来のインフラ需要を予測し、それに基づいてEC2インスタンスやRDSデータベースなどのリソースを自動的に増減させる（スケーリングする）技術です。これにより、ピーク時の性能低下を防ぎつつ、アイドル時の過剰なリソース消費によるコストを最適化することが可能となります。特に、親トピックであるCloudWatchによるAI監視・ログ分析の文脈において、単なる現状把握に留まらず、予測と自動対応によるプロアクティブな運用を実現する重要なアプローチと言えます。

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