# CloudWatch Logs Insights を使用したログのクエリ
CloudWatch Logs Insights では、サーバーアクセスログデータをインタラクティブに検索および分析できます。クエリは、ログが配信されるロググループに対して実行され、結果を数秒で返します。
**注記**
Amazon S3 汎用バケットに配信されるログのクエリについては、「[Amazon Athena を使用したリクエストのアクセスログのクエリ](using-s3-access-logs-to-identify-requests.md#querying-s3-access-logs-for-requests)」を参照してください。SQL を使用した S3 Tables のミラーリングのクエリについては、「[S3 Tables でのアクセスログのクエリ](sal-cw-querying-s3tables.md)」を参照してください。
## 開始方法
1. CloudWatch コンソールの [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) を開いてください。
1. ナビゲーションペインで、**[ログ]**、**[Log Insights]** の順に選択します。
1. ロググループセレクタからサーバーアクセスロググループを選択します。
1. クエリの時間範囲を選択します。
1. クエリを入力して **[クエリの実行]** を選択します。
## トラフィック分析
次のクエリは、リクエストボリュームとトラフィックパターンの理解に役立ちます。
**Example 時間の経過に伴うリクエストボリューム**
```
stats count(*) as requests by bin(5m) as interval
| sort interval asc
```
**Example オペレーションタイプ別のリクエストミックス**
```
stats count(*) as cnt by operation
| sort cnt desc
```
**Example バケット別のトラフィック**
```
stats count(*) as requests, sum(bytes_sent_size) as bytes_out by bucket_arn
| sort requests desc
```
## エラーのトラブルシューティング
次のクエリは、エラーの特定と診断に役立ちます。
**Example エラー率の内訳**
```
filter http_status >= 400
| stats count(*) as error_count by http_status, error_code, operation
| sort error_count desc
```
**Example 403 Access Denied リクエスト**
```
filter http_status = 403
| stats count(*) as denied_count by key_name, remote_ip, requester
| sort denied_count desc
```
**Example 404 Not Found リクエスト**
```
filter http_status = 404
| stats count(*) as miss_count by key_name, error_code, remote_ip
| sort miss_count desc
```
**Example 503 SlowDown (スロットリング) イベント**
```
filter http_status = 503
| stats count(*) as throttle_count by key_name, remote_ip
| sort throttle_count desc
```
## アクセスパターン
次のクエリは、データにアクセスするユーザーとその方法の理解に役立ちます。
**Example ソース IP 別のトラフィック**
```
stats count(*) as total_requests,
sum(http_status >= 400) as errors,
sum(bytes_sent_size) as bytes_transferred
by remote_ip
| sort total_requests desc
```
**Example リクエスタ別のオペレーション**
```
stats count(*) as requests by requester, operation
| sort requests desc
```
**Example 最もアクセスされたキー**
```
filter operation like /REST\.(GET|PUT)\.OBJECT/
| stats count(*) as access_count, sum(bytes_sent_size) as bytes_out by key_name
| sort access_count desc
| limit 10
```
## レイテンシー分析
次のクエリは、遅いリクエストとレイテンシーの傾向の特定に役立ちます。
**Example オペレーションタイプ別のレイテンシー**
```
filter operation like /REST\.(GET|PUT)\.OBJECT/
| stats avg(total_duration) as avg_ms,
pct(total_duration, 50) as p50_ms,
pct(total_duration, 95) as p95_ms,
max(total_duration) as max_ms,
count(*) as requests
by operation
```
**Example p95 レイテンシーが最も遅いキー**
```
filter operation like /REST\.GET\.OBJECT/
| stats avg(total_duration) as avg_ms,
pct(total_duration, 95) as p95_ms,
count(*) as requests
by key_name
| sort p95_ms desc
| limit 10
```
**Example 時間の経過に伴うレイテンシー**
```
filter operation like /REST\.(GET|PUT)\.OBJECT/
| stats avg(total_duration) as avg_ms, pct(total_duration, 95) as p95_ms by bin(5m) as interval
| sort interval asc
```
## 原価配分
次のクエリは、データ転送を理解し、コスト要因を特定するのに役立ちます。
**Example オペレーション別のデータ転送**
```
filter operation like /REST\.(GET|PUT|DELETE)\.OBJECT/
| stats sum(bytes_sent_size) as total_bytes_out,
sum(object_size) as total_object_bytes,
count(*) as request_count
by operation
| sort total_bytes_out desc
```
**Example 提供されている最大サイズのオブジェクト**
```
filter operation like /REST\.GET\.OBJECT/ and bytes_sent_size > 0
| stats max(object_size) as max_size, avg(object_size) as avg_size, count(*) as reads by key_name
| sort max_size desc
| limit 10
```
## セキュリティ分析
次のクエリは、疑わしいアクセスパターンの検出に役立ちます。
**Example エラー率の高い IP**
```
stats count(*) as total,
sum(http_status >= 400) as errors
by remote_ip
| filter errors > 10
| sort errors desc
```
**Example キー別のアクセス試行の失敗**
```
filter http_status >= 400
| stats count(*) as attempts by remote_ip, key_name, operation, http_status
| sort attempts desc
| limit 20
```
**Example TLS バージョンのディストリビューション**
```
stats count(*) as cnt by tls_version
| sort cnt desc
```