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Claude Code on Bedrock用のダッシュボードを作成してみた！
この記事のポイント
Amazon Bedrock標準メトリクスを活用し、追加インフラ不要でClaude Codeの利用状況を可視化するCloudWatchダッシュボードとアラームの構築手法を解説します。筆者独自の検証に基づき、運用監視に必要なパネル構成と実践的なアラームのしきい値を具体的に提示しています。
- 追加インフラ不要の標準メトリクス活用：
Amazon Bedrockを利用するだけでCloudWatchに自動記録されるInvocations（API呼び出し回数）やInputTokenCountなどを利用。公式の仕様に沿って、追加インフラなしで監視基盤を構築できます。 - 独自のCloudWatchダッシュボード構成：
筆者の検証環境にて、モデル別のAPI呼び出し回数やトークン使用量、最初のトークンが返るまでの時間（Time to First Token）などを網羅した独自のダッシュボードを作成し、直感的な可視化を実現しています。 - 安定稼働のための具体的なアラーム設定：
異常検知とスロットリング予兆の把握のため、「5分間でエラー10回以上」「p99レイテンシーが30秒超」「TPMクォータ使用率80%超」という具体的な数値・しきい値に基づく3つのカスタムアラームを設定しています。
はじめに
こんにちは。DXソリューション営業本部の岡田です。
Claude Code on Amazon Bedrockを組織で運用する際、「利用状況をどう監視するか」は重要な検討事項です。
今回は、追加インフラなしで利用できるBedrock標準メトリクスを使って、Claude Code用のCloudWatchダッシュボードとアラームを作成してみました。
Bedrock標準メトリクスで確認できるもの
Amazon Bedrockを利用するだけで、以下のメトリクスがCloudWatchに自動で記録されます。追加設定は不要です。
| メトリクス | 内容 |
|---|---|
| Invocations | API呼び出し回数 |
| InvocationLatency | レスポンス時間 |
| InputTokenCount / OutputTokenCount | 入出力トークン数 |
| InvocationClientErrors | クライアントエラー数 |
| TimeToFirstToken | 最初のトークンが返るまでの時間 |
| EstimatedTPMQuotaUsage | クォータ使用率 |
| CacheReadInputTokenCount / CacheWriteInputTokenCount | プロンプトキャッシュのトークン数 |
ダッシュボードの概要
上記メトリクスを使って、以下のパネルを持つダッシュボードを作成しました。
| パネル | 内容 |
|---|---|
| API呼び出し回数（モデル別） | Opus/Sonnet/Haiku別の利用量を積み上げグラフで表示 |
| API呼び出し回数（全体・日別） | 日次の利用トレンド |
| トークン使用量 | モデル別のInput/Outputトークン数 |
| プロンプトキャッシュ | Cache Read/Writeの状況 |
| レイテンシー | モデル別の平均応答時間 |
| Time to First Token | 最初のトークンが返るまでの時間 |
| エラー発生数 | クライアントエラーの推移 |
| TPMクォータ使用率 | スロットリング予兆の監視 |
アラーム設定
ダッシュボードと合わせて、以下の3つのアラームを設定しました。
| アラーム名 | 条件 | 目的 |
|---|---|---|
| Bedrock-QuotaUsageHigh-alarm | TPMクォータ使用率80%超 | スロットリング発生前の警告 |
| Bedrock-Latency-alarm | p99レイテンシーが30秒超 | パフォーマンス劣化の検知 |
| Bedrock-ErrorRate-alarm | 5分間でエラー10回以上 | 異常なエラー発生の検知 |
SNS通知を設定すれば、メールやSlackへの自動通知も可能です。
まとめ
Bedrock標準メトリクスを活用することで、追加インフラなし・追加コストほぼゼロでClaude Codeの利用状況を可視化できます。
今回作成したダッシュボードとアラームは、Claude Code on Bedrockを導入する際の基本的な監視基盤として活用できます。
より詳細なユーザー別の利用追跡やコスト配分が必要な場合は、Invocation LoggingやOpenTelemetryとの組み合わせも検討可能です。
前回の記事ではInvocation Loggingを紹介しましたのでぜひご覧ください！
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