AWS

ビルド→テスト→デプロイまで一括自動化することで、早めにバグを見つけたり、こまめにリリースしたりする流れを標準で取り込める。これを実践すれば、高品質なソフトを素早く届けやすい。AWSが推す開発スタイルなんだ。

もともとOpenSearchは独自の検索クエリが必要だけど、SQLっぽい書き方もできるモードがある。慣れた人ならSELECT文でデータを取れるから、最初のハードルが下がるし、ツールによっては連携もしやすくなる。

プロジェクトの状況が1つのダッシュボードで見えるから、メンバー全員が同じ画面を見ながら話せる。コードレビューやタスク管理とも連動しやすく、遠隔地でも効率の良い共同作業ができるんだ。

機械学習を使って、普段と違う変な動きをするデータを見つけてくれるんだ。異常にエラーが増えたとか予想外のアクセスが来たとか、自動で気づいて警告を発するから、セキュリティや運用面で重宝する。

プロジェクトが不要になったら、“まとめて”関連リソースも削除してくれる。一つずつ消し忘れないか心配しなくていいし、使わないリソースにお金がかかることも防げる。安心して試せるんだ。

特定の条件になったらSNSやWebhookで“アラート”を飛ばす機能。たとえばエラー数が一定値を超えたら通知するなど、早期にトラブルをキャッチできる。ダッシュボードと合わせるとリアルタイム監視が強化されるんだ。

大量のデータを検索したり分析したりできる仕組みをAWSが代わりに運営してくれるサービスだよ。ログやテキストを素早く探したり、集計グラフを作ったりできて、ネットショップの商品検索やモニタリングなどに使われるんだ。

古いインデックスを自動で“別のストレージ”に移したり削除したりするルールを作れる。日ごとにログが増えるなら、一定期間で冷たいストレージへ送るとかが簡単になる。手動で掃除する手間を減らせるんだ。

OpenSearchを動かすための“まとまり”を作って、クラスタの設定やセキュリティを決める単位だよ。たとえばCPUやメモリがどのくらい必要か、アクセス制限をどうするか、をここで集中管理するんだ。

長時間かかる大きな検索を“裏でゆっくり実行”する機能。途中で結果を保存しておけるから、ユーザーがブラウザを閉じても後で再開できる。ビッグデータをがっつり解析したいときに便利なんだ。