【Resource Explorer + Amazon Quick】リソース情報からダッシュボードを自動生成してみた

はじめに

皆さんこんにちは！
パーソル＆サーバーワークスの小泉です。
今回はAWS Resource Explorerからエクスポートしたリソース情報をAmazon Quickに取り込み、AIによるダッシュボード自動生成機能を使ってリソース構成を可視化してみました。

なぜこれをやったのか

前回の記事ではAmazon Quickのチャットエージェント機能でリソース情報を分析しましたが、継続的にチームでリソース状況を把握するにはダッシュボードとして可視化・共有できる形が理想的です。

そこでAmazon Quickの分析機能でダッシュボードを作ろうとしたのですが...

ビジュアルタイプを選んで、ディメンションを追加して、値を追加して...と1つずつグラフを手動で作成する必要があり、正直面倒だなと感じました。
フィールドも大量にあり、どれをどう組み合わせれば良いか考えるだけでも時間がかかります。

しかし調べてみると、Amazon QuickにはAIがデータセットの内容を分析してダッシュボードを自動生成してくれる機能があることがわかりました。
今回はこの機能を使ってみます。

手順

1. AIによるダッシュボード構成の提案

分析画面で「Generate analysis」を使うと、AIがデータセットの内容を自動で分析し、ダッシュボードのアウトラインを提案してくれます。

提案されたシート構成は以下の3つです。

シート	内容
Resource Inventory Overview	リソース総数、サービス別分布、リージョン別分布
Tagging & Governance Analysis	タグ付け状況の分析
Service & Resource Type Deep Dive	サービス・リソースタイプごとの詳細分析

2. ダッシュボードの自動生成

「Generate analysis」をクリックすると、AIがダッシュボードを自動生成します。

数分待つだけで完成します。

3. 生成されたダッシュボード：Resource Inventory Overview

自動生成されたダッシュボードの1枚目です。

主要なKPIとして以下が表示されています。

• Total AWS Resources: 990件
• Average Tags per Resource: 0.16
• Total Resource Types: 84種類

グラフでは以下が可視化されています。

4. ダッシュボードの公開

作成した分析をダッシュボードとして公開します。

ダッシュボード名をAWS Resource Inventoryとして「ダッシュボードの公開」をクリックすれば、ダッシュボードが完成します。

所感

手動で1つずつグラフを作るのは面倒だと感じていましたが、AI自動生成機能のおかげで数分で実用的なダッシュボードが完成しました。

特に以下の点が良いと感じました！

• 提案の質が高い: データの特徴を正確に捉え、適切なビジュアルを自動選択してくれる
• 手間がかからない: フィールドの組み合わせを考える必要がない

この記事は私が書きました

小泉 和貴

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