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オブザーバーエージェントとモニタリングエージェント
オブザーバーエージェントとモニタリングエージェントは、システム、環境、インタラクションをパッシブに監視して、パターンの検出、インサイトの生成、アクションのトリガーを行います。インテリジェントな監視者として、動作を直接開始することなく、アラート、診断、監査を強化します。
これらのエージェントは、従来のモニタリングに適応性や推論がない場合、特に AI-in-the-loopモニタリング、異常検出、コンプライアンス監視、セキュリティインテリジェンスに優れています。オブザーバーエージェントは、システムテレメトリとユーザーインタラクションを継続的にモニタリングするイベントリスナーです。エージェントは、認識、解釈、および条件付きエスカレーションまたは報告に依存します。
アーキテクチャ
説明
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テレメトリの取り込み
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エージェントは、次のような 1 つ以上のシステムソースから入力を受け取ります。
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ログ (アプリケーション、インフラストラクチャ、セキュリティ)
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メトリクス (パフォーマンス、レイテンシー、使用状況)
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イベント (API コール、ユーザーアクション、センサーデータ)
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コンテキストを解析する
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Raw 入力は、タイムスタンプ、アクターアイデンティティ、システム状態、トレース ID などのメタデータで解析、構造化、強化されます。
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LLM を使用する理由
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エージェントは LLM またはロジックモジュールを使用して、異常を特定し、傾向を要約し、分散トレースまたは時間枠間で相関させることで、解析された入力を解釈します。
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分類またはアラート
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エージェントは、観察された動作が以下を必要とするかどうかを判断します。
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アラートまたはエスカレーション
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レポートまたはダッシュボードの更新
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レスポンストリガー (自動修復やポリシーの適用など)
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ログメモリまたはフィードバックループ
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エージェントは、長期学習、監査、または他のエージェントの将来の参照に関するイベントと決定を保存します。
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機能
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パッシブおよび非侵襲的 (エージェントは直接動作しません)
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高度にスケーラブルで非同期
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ノイズの多いシグナルまたは分散シグナル間の AI 主導の相関関係
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監査、コンプライアンス、リアルタイムインサイトをサポート
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ダウンストリームエージェントまたは人間のワークフローにフィードできる
一般的なユースケース
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マイクロサービスと APIs の AI 拡張オブザーバビリティ
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モデルドリフト、ポリシー違反、帯域out-of-band動作のモニタリング
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顧客アクティビティ分析またはインタラクションの概要
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コミットまたはデプロイをモニタリングするコードレビューエージェント
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LLM 推論を使用したセキュリティまたはコンプライアンスログのモニタリング
実装のガイダンス
オブザーバーとモニタリングエージェントは、次のツールと を使用して構築できます AWS のサービス。
コンポーネント |
AWS のサービス |
目的 |
|---|---|---|
イベントの取り込み |
Amazon EventBridge、Amazon CloudWatch Logs、Amazon Kinesis、Amazon S3 |
構造化テレメトリと非構造化テレメトリを取り込む |
前処理 |
AWS Lambda, AWS Glue, AWS Step Functions |
raw データを構造化プロンプトに変換する |
推論エンジン |
Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、 AWS Lambda |
イベントの分析、動作の分類、インサイトの生成 |
ストレージとメモリ |
Amazon S3、Amazon DynamoDB、OpenSearch |
永続的な観測値、概要、出力 |
アラートとエスカレーション |
Amazon SNS、 AWS AppFabric、Amazon EventBridge |
ダウンストリームシステムまたはエージェントのトリガー |
追加のアプリケーションは次のとおりです。
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AWS Security Hub CSPM セキュリティログモニタリング用
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エージェント出力を視覚化するための Amazon Quick
概要
オブザーバーエージェントとモニタリングエージェントは、システムや動作をリアルタイムで追跡します。人間やルールが見逃す可能性のあるパターンを特定することで、異常を検出し、セキュリティを監査し、運用インテリジェンスを収集します。この機能は、変化する条件に適応し、包括的なデータ分析に基づいて意思決定できるシステムを作成するのに役立ちます。