Amazon EKSのトラブルシューティングを自動化する：Amazon Bedrockを活用したエージェント型ワークフローの紹介
クラウドネイティブなアプリケーションの運用において、安定性とスケーラビリティを実現するために重要な役割を果たしているのがKubernetesです。中でも、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）は、高可用性とスケーラブルなインフラストラクチャを実現するためのマネージドなKubernetesサービスとして多くのユーザーに利用されています。しかし、その一方で、EKSクラスターの運用中には、さまざまな問題やエラーが発生することも少なくありません。
本記事では、最新のAI技術を応用し、EKSにおけるトラブルシューティングを自動化するための新たなソリューションとして、Amazon Bedrockを活用したエージェント型ワークフローについてご紹介します。このワークフローは、エンジニアが直面する複雑な問題に対して、効率的かつ迅速な対応を可能にすることを目的としています。
背景：EKSトラブルシューティングの課題
Amazon EKSは、Kubernetesの操作を効率化するためのマネージドサービスであり、起動、クラスター管理、スケーリングなどが簡略化されています。しかし、Kubernetesの複雑性ゆえに、アプリケーションの障害解析やパフォーマンスの問題など、トラブルシューティングが必要な場面が度々発生します。
これまで、EKSクラスター内で発生する問題の多くは、手動でログを調べたり、コマンドラインで各リソースの状態を確認するなどしてエンジニアが対応していました。このプロセスは時間がかかるだけではなく、豊富な知識と経験を必要とします。また、問題の特定と対応が遅れることで、ダウンタイムが長引いたり、サービスの品質が保てないといった問題にもつながります。
AIによる自動化の可能性
こうした課題を解決するため、Generative AI（生成系AI）を活用したソリューションが注目されています。近年の飛躍的な技術進歩により、AIは単なる情報検索や分類だけでなく、状況に応じた判断や提案までを行えるようになってきました。
特にAmazon Bedrockを用いることで、AWS環境上で簡単かつスケーラブルに生成系AIを活用したアプリケーションを構築することができます。Amazon Bedrockは、Anthropic、AI21 Labs、Stability AIなどの有力なモデルプロバイダーが提供する基盤モデル（Foundation Models）を活用できるプラットフォームであり、開発者は自分でモデルをトレーニングすることなく、高度なAI機能をアプリケーションに取り入れることができます。
エージェント型ワークフローの概要
今回紹介されたワークフローは、Bedrockを中核に据えた「エージェント型（agentic）」アプローチを採用しており、EKSで発生した問題を自動的に検出、解析し、さらにその対応策までを提案もしくは自動実行する仕組みを備えています。
このワークフローでは大きく以下の主要なコンポーネントが連携して動作します。
1. Amazon BedrockによるAIエージェントの活用
2. AWS Lambdaを利用した実行ロジックの呼び出し
3. Amazon EKSへのアクセスと情報取得
4. Kubernetes APIやCloudWatchログによる監視情報の統合
5. 責任あるAIの原則を踏まえたセキュリティと拡張性の確保
具体的には、AIエージェントはユーザーからのトラブルレポートや問い合わせに応じて、ドライバー的な役割を果たします。APIやログ情報などをもとに現在のクラスターの状態を分析し、例えば「PodがPending状態になっている理由は何か」「ノードの使用率が異常に高騰しているのはなぜか」といった問題に対して自動的に調査を行い、必要に応じて対処方法を実行するためのアクション提案や実行が可能になります。
重要な要素：Function Calling
このワークフローの核ともいえる技術は「Function calling」と呼ばれる仕組みです。これは、AIエージェントが状況に応じて特定のAWSサービスに命令を出し、実世界のアクションを実行させるというものです。
例えば、以下のような動作が可能です：
– kubectl コマンドを呼び出し、PodやServiceの状態を取得
– CloudWatchログを解析し、エラーパターンを特定
– 自動的にノードを再スケジューリング
– イベントリストを確認し、機械学習的に異常動作を特定
こうしたFunction callingによる実世界との接続により、AIエージェントは単なるチャットボットにとどまらない、まるで人間のSRE（Site Reliability Engineer）のように振る舞うことが可能になります。
ユースケースの紹介
実際にこのワークフローを用いることで、次のようなユースケースが想定されています。
1. エラーの自動診断とインサイトの提供
開発者が「アプリケーションが403エラーを返している」といった報告をすると、AIエージェントが関連ログを検索し、過去の類似事例や設定ミス（例：IAMポリシーの設定誤り）などを特定してフィードバックを返します。
2. オペレーション作業の自動化
問題が自動的に確認された場合、たとえば「ノードに問題がありPodがスケジュールされていない」ことが分かれば、ノードを再起動する、他のノードへPodを移動するなどのアクションを自動で提案し、条件次第では実行まで行えます。
3. ナレッジベースとの連携
Amazon KendraやS3に格納された運用マニュアルやエラーデータと連携することで、文脈に応じた回答を提供します。一度解決した問題を特定の形式で保存すれば、次回以降のトラブル対応がより迅速になります。
開発者への恩恵と導入の利点
このようなエージェント型ワークフローの最大の利点は、開発者やSREチームの負担軽減と応答速度の向上です。特に大規模なクラスタを管理している場合や、常に発生しうる多様な問題に対してスピーディに対応する必要がある現場では、その真価が発揮されます。
また、問題への初期対応をエージェントが担うことで、人間による確認作業や詳細な分析は必要最小限に留めることができます。その結果、担当者はより戦略的なタスクやプロアクティブな改善活動に集中できるようになります。
さらに、Amazon Bedrockが提供するセキュリティやガバナンスの機能により、責任ある形でAIを利用することが可能となっており、企業システムにおけるAI活用のハードルを大きく下げる結果となります。
今後への展望
このエージェント型ワークフローは、EKSのトラブルシューティングに留まらず、他のAWSサービスにおける問題調査や自動化にも応用可能です。今後は、さらなる自然言語理解の深度化、自動アクションの安全性確保、運用自動化パターンの拡大が期待されます。また、マルチクラスター環境や他のオーケストレーションサービスとの連携といった形で、スケーラブルな拡張も可能です。
まとめ
Amazon EKSの運用におけるトラブルシューティングは、これまで複雑で専門的な知識を必要とする業務でした。しかし、Amazon Bedrockを活用したエージェント型ワークフローの登場により、AIによる自動調査とサポートが現実のものとなりました。
このワークフローは、EKSユーザーにとって非常に有益なソリューションであり、より迅速で効率的なオペレーションを支援します。今後もAIとクラウド技術の融合によって、より堅牢で柔軟なアプリケーション運用の実現が期待されます。
EKSを利用している方々は、今こそこの先進的なワークフローを活用し、トラブル対応の自動化・省力化を実現してみてはいかがでしょうか。AIとの協働によって、これまでの「知識と経験に依存する運用」から、「インテリジェントかつ人に優しい運用」への第一歩を踏み出しましょう。
