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# インデックスストレージの使用状況をモニタリングする
<a name="index-usage-monitoring"></a>

インデックス使用状況ログは、ファイルのアップロードなど、ナレッジベースとスペース全体で Amazon Quick インデックスストレージがどのように消費されるかを可視化します。これらのログを使用して、成長傾向の追跡、最大のソースの特定、予期しないスパイクの検出、容量の計画を行うことができます。

インデックス使用状況データをクエリする前に、`INDEX_USAGE_LOGS`配信を設定する必要があります。配信を設定する手順については、「」を参照してください[CloudWatch Logs を使用した Amazon Quick 使用状況のモニタリング](monitoring-quicksuite-chat-feedback-cloudwatch.md)。

## ログスキーマ
<a name="index-usage-monitoring-schema"></a>

各インデックス使用状況ログイベントには、`resource_arn`、、、`event_timestamp`、 など、すべての Amazon Quick ログタイプで共有される共通フィールドが含まれます`log_type``account_id``user_arn`。イベントには、次のインデックス固有のフィールドも含まれます。


**インデックス使用状況ログフィールド**  

| フィールド | タイプ | 説明 | 
| --- | --- | --- | 
| consumed\_index\_size | 整数 | インデックス全体で消費される合計サイズ (バイト単位）。これは信頼できる合計です。 | 
| source\_type | String | SPACE または KB | 
| source\_name | String | スペースまたはナレッジベースの名前を表示します。 | 
| source\_arn | String | ソースの完全な ARN。 | 
| consumed\_source\_size | 整数 | この個々のソースによって消費されるサイズ (バイト単位）。 | 
| consumed\_source\_doc\_count | 整数 | このソース内のドキュメントの数。 | 

**注記**  
イベントは、変更時にソースごとに発行されます。すべてのソースが毎日イベントを出力するわけではありません。現在の状態を再構築するには、 ごとに最新のイベントを使用します`source_arn`。

## CloudWatch Logs Insights クエリの例
<a name="index-usage-monitoring-queries"></a>

次の CloudWatch Logs Insights クエリは、インデックス使用状況データの分析に役立ちます。すべてのクエリは パターンを使用して`stats latest(field) by source_arn`、ソースごとに最新の状態を取得します。その後、クエリは必要に応じて集計されます。{{YOUR\_LOG\_GROUP}} をロググループ名に置き換えます。

### ソースタイプ別のサイズ (スペースと比較したナレッジベース)
<a name="index-usage-query-kb-vs-spaces"></a>

ナレッジベースとスペースの合計サイズを分割して表示します。

```
fields @timestamp, source_type, source_arn, consumed_source_size
| stats latest(consumed_source_size) as latest_size, latest(source_type) as type by source_arn
| stats sum(latest_size) as total_size by type
```

### 時間の経過に伴うインデックスの合計サイズ
<a name="index-usage-query-total-over-time"></a>

`consumed_index_size` フィールドを使用してインデックスサイズの傾向を表示します。

```
fields @timestamp, consumed_index_size
| stats latest(consumed_index_size) as total_index_size by bin(1d) as day
| sort day asc
```

### サイズ別の上位ナレッジベース
<a name="index-usage-query-top-kb"></a>

サイズ別にランク付けされた上位 20 のナレッジベースを表示します。

```
fields @timestamp, source_type, source_arn, source_name, consumed_source_size
| filter source_type = "KB"
| stats latest(consumed_source_size) as latest_size, latest(source_name) as name by source_arn
| sort latest_size desc
| limit 20
```

### サイズ別の上位スペース
<a name="index-usage-query-top-spaces"></a>

サイズ別にランク付けされた上位 20 個のスペースを表示します。

```
fields @timestamp, source_type, source_arn, source_name, consumed_source_size
| filter source_type = "SPACE"
| stats latest(consumed_source_size) as latest_size, latest(source_name) as name by source_arn
| sort latest_size desc
| limit 20
```

### すべてのソースの詳細
<a name="index-usage-query-all-sources"></a>

すべてのソースの最新状態を、サイズ、タイプ、名前、ドキュメント数、最終更新時間とともに表示します。

```
fields @timestamp, source_type, source_name, consumed_source_size, consumed_source_doc_count, source_arn
| stats latest(consumed_source_size) as latest_size, latest(source_type) as type, latest(source_name) as name, latest(consumed_source_doc_count) as doc_count, latest(@timestamp) as last_updated by source_arn
| sort latest_size desc
| limit 100
```

### 合計サイズ別の上位ユーザー
<a name="index-usage-query-top-users"></a>

すべてのソースの合計ソースサイズでランク付けされた上位 20 人のユーザーを表示します。

```
fields @timestamp, user_arn, source_arn, consumed_source_size
| parse user_arn "*:user/*/*" as @prefix, @namespace, @username
| stats latest(consumed_source_size) as latest_size, latest(@username) as user by source_arn
| stats sum(latest_size) as total_size by user
| sort total_size desc
| limit 20
```

## CloudWatch ダッシュボードを作成する
<a name="index-usage-monitoring-dashboard"></a>

CloudWatch ダッシュボードを作成して、インデックス使用状況メトリクスを視覚化できます。CloudWatch コンソールを使用してダッシュボードを作成し、前のセクションのクエリを使用して Logs Insights ウィジェットを追加します。

1. [CloudWatch コンソール](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch)を開きます。

1. ナビゲーションペインで、**[ダッシュボード]** を選択します。

1. **ダッシュボードの作成** を選択し、名前を入力します (例: `IndexUsageMetrics`)。

1. Logs ウィジェットタイプを使用して****ウィジェットを追加します。インデックス使用状況ロググループを選択し、前のセクションのクエリを貼り付けます。

**ヒント**  
ソースタイプの内訳には円グラフの視覚化を使用します。経時的なサイズには折れ線グラフを使用します。上位ソースの棒グラフを使用します。テーブルの視覚化は、オールソースの詳細クエリに適しています。