WatchTower
Open Source Labs (oslabs-beta) · その他
WatchTower は、AWS DynamoDB のキャパシティと使用量をグラフに変えるオープンソースの DynamoDB 可視化ツールだ。Amazon Bedrock の分析でプロビジョニングの判断を助ける。
WatchTower について
About
WatchTower とは
WatchTower は、AWS アカウントに接続し、DynamoDB のプロビジョニング済みキャパシティと使用量を分かりやすいグラフに変えるオープンソースのツールだ。AWS のコンソールは生の数字を並べるだけで、AWS DynamoDB 監視を広く扱うツールはそれを他のサービスに埋もれさせる。WatchTower はデータベースを一つに絞る。テーブルを選び、期間を決めれば、そのテーブルが読み書きの上限にどれだけ近いかが見える。
このプロジェクトは Open Source Labs の名の下で小さなチームが作り、GitHub で公開している。動かすのは自分だ。リポジトリを fork し、AWS のキーをローカルの .env ファイルに入れ、localhost:3000 で起動する。アプリは自分のマシンで動くので、認証情報もメトリクスのデータもそこに残る。
制約は守備範囲にある。WatchTower が読むのは DynamoDB だけで、他のサービスは扱わない。登録すればすぐ使えるアカウントではなくローカルへの導入が要る。AI の提案は Amazon Bedrock を経由し、その分は AWS が別に課金する。構成が DynamoDB だけで完結していて、キャパシティに絞った見方が欲しいなら、この交換は検討に値する。多くのサービスを一つの画面で見たいなら、これは向かない。
Getting Started
- GitHub で WatchTower のリポジトリを fork し、エディタに clone する。
- server フォルダに
.envファイルを作り、AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY、リージョンを書く。 npm iのあとnpm startを実行する。ブラウザが勝手に開かないときはhttp://localhost:3000/を開く。- アカウントを作るか GitHub でログインし、監視したい DynamoDB テーブルを接続する。
- テーブルと期間を選んでキャパシティのグラフを出し、AI ボタンを押せば Bedrock が数字の意味を説明する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- DynamoDB を扱うバックエンド／DevOps エンジニア：DynamoDB ダッシュボードはプロビジョニング済みキャパシティの単位で語る。普段から調整している言葉そのものだ。読み取り権限を持つ AWS アカウントと、アプリを動かすローカル環境が要る。
- 予算の厳しい個人開発者や小さなチーム：無料のオープンソースなので、かかるのは自分のホスティングと Bedrock の呼び出し分だけだ。導入とキーの管理は誰かが担う必要がある。
- DynamoDB のキャパシティ設計を学び始めた開発者：グラフと AI の注記が指標の意味を説明するので、請求に響く設定を触る前に見当をつけられる。AWS の基本は分かっている前提だ。
タスク
- テーブルが上限にどれだけ近いかを確かめる：テーブルと期間を選ぶと、ダッシュボードが読み書きキャパシティと実際の使用量を並べて描く。
- プロビジョニングとオンデマンドのどちらかを決める：使用量の傾向から、トラフィックが安定しているか山があるかが読める。判断の前に欲しい材料だ。オートスケーリングの分析はロードマップ上にある。
- キャパシティの記録を時系列で残す：分析を保存すると、自分の DynamoDB アカウント内の新しいテーブルに入る。過去のレポートを開いて比べられる。
- 数字を平易に読み解く：Amazon Bedrock の分析が、グラフの壁を数行の所見に変える。
シーン
- 既知のトラフィック急増を前にした一度きりの容量チェック：直近数週間のレポートを出し、AI の要約を読んでプロビジョニングを調整する。
- リクエスト制限が続くテーブルを見張る：狙いを絞った表示なので、使用量が上限を越える瞬間をとらえやすい。
- 一台のマシンを共有する小さなチーム：アカウントを分け、GitHub ログインを使えば、互いのデータは見えない。
主な機能
AWS アカウントへの接続
WatchTower はアクセスキーとシークレットアクセスキーで AWS アカウントに接続する。どちらも最初にローカルの .env ファイルへ一度だけ書く。あとは AWS SDK を通して DynamoDB テーブルを読む。アプリはローカルで動き、他人のサーバーには置かれないので、キーは自分のマシンから出ない。
集中型キャパシティダッシュボード
メイン画面には DynamoDB テーブルが並び、指定した期間のプロビジョニング済み読み書きキャパシティと実使用量を重ねて描く。テーブルを選び、期間を決めればグラフが埋まる。散らばった CloudWatch のグラフから手作業で組み直していた作業を、これが置き換える。
Amazon Bedrock による分析
ボタンを押すと、WatchTower はメトリクスのデータを Amazon Bedrock に送り、プロビジョニングの水準と使用量について文章の所見を受け取る。使うモデルは Mistral 7B Instruct だ。検討の出発点であって最終回答ではなく、費用は Bedrock の呼び出し分としてかかる。
メトリクスの履歴と保存レポート
分析を保存すると、WatchTower は自分の DynamoDB アカウント内の新しいテーブルにそれを置ける。初回に自分で有効にする仕組みだ。この記録があれば過去のグラフを再生成し、現在の使用量と並べて傾向を拾える。保存先は自分の AWS アカウントなので、主導権は自分にある。
複数ユーザーと GitHub ログイン
アプリにはアカウント、認証、権限管理が備わる。一台のマシンを複数人で使っても、互いのデータは見えない。GitHub でログインすれば、別のパスワードを持たずに済む。
ローカル運用と認証情報の保護
WatchTower はセルフホストの Web アプリだ。リポジトリを fork し、Node で起動し、ブラウザで開く。ローカルで動くため AWS キーがマシンの外に出ることはなく、ライトとダークのテーマも選べる。何より、認証情報が第三者に渡らない点が大きい。
メリットとデメリット
メリット
- 無料のオープンソースで、ライセンス費用はかからず、コードも読める。
- DynamoDB のキャパシティを中心に作られており、汎用の監視コンソールに埋もれず視点が絞られる。
- Amazon Bedrock がグラフを短い文章の要約に変え、そのまま行動に移せる。
- 保存レポートが履歴を自分の DynamoDB アカウントに残すので、傾向の比較を自分で握れる。
- 認証情報とメトリクスは自分のマシンに残る。ホスト型ダッシュボードとの実質的な違いだ。
デメリット
- DynamoDB 専用で、RDS や S3 など AWS アカウント内の他のサービスは監視しない。
- 導入にはリポジトリの clone と設定ファイルの編集が要り、登録するだけのサービスではない。
- Bedrock の提案は AWS 側で別課金になり、動かす前にモデルへのアクセスを有効にする必要がある。
- アプリ内で AWS キーを変えると再起動が要る。ホスト側の同期や独自の定期更新はない。
よくある質問
WatchTower は AWS DynamoDB のキャパシティを見張る。AWS アカウントに接続し、プロビジョニング済みの読み書きキャパシティを実使用量と重ねて描き、レポートを保存して傾向を比べられる。Amazon Bedrock のボタンで数字への文章の所見も足せる。DynamoDB のプロビジョニングを調整する開発者向けだ。
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