数百から数千のユーザーがエンタープライズAIプラットフォームにオンボーディングされると、ビジネスリーダーやプラットフォーム所有者は、誰がプラットフォームを使用しているか、ユーザーが受ける回答に満足しているか、どの機能が最もエンゲージメントを促進しているかといった可視性を必要とします。一元化された可観測性ソリューションがないと、このデータは複数のAWSサービスに分散し、大規模な分析が困難になります。Amazon Quickは、生成AIを搭載したプラットフォームであり、Spaces、Chatエージェント、Flows、Automate、Research、およびAmazon Quick Sightのビジネスインテリジェンス機能を1か所に統合します。組織がAmazon Quickのデプロイを拡大するにつれ、単一のペインから導入状況の追跡、満足度の測定、コストの監視、ガバナンスの監査を確実に行う方法が必要になります。この記事では、Amazon Quickの運用データをAmazon CloudWatchの販売ログとAWS CloudTrailイベントからAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）のセキュアなデータレイクに統合するソリューションのデプロイ方法を説明します。このデータレイクは、Amazon Athena、Quick Sightダッシュボード、およびQuickカスタムチャットエージェントを使用してクエリできます。
このソリューションのワークフローは次のとおりです。ビジネスユーザーがAmazon Quickと対話します。Amazon Quickは、対話ログをCloudWatch販売ログに公開します。CloudWatchサブスクリプションフィルターはログイベントをAmazon Data Firehose配信ストリームに転送します。Firehose配信ストリームはAWS Lambda関数を使用してデータを変換し、S3データレイクに書き込みます。Amazon EventBridgeルールは、CloudTrailからのAmazon Quick API呼び出しを専用のFirehose配信ストリームにルーティングします。AWS Glue Data Catalogは、Athena外部テーブルと分析ビューのメタデータを維持します。管理者はAthenaを使用してデータをクエリできます。AWS Lake Formationは、テーブルおよび列レベルできめ細かなデータレイク権限を提供します。ビジネスリーダーや利害関係者は、Quick Sightダッシュボードで導入、満足度、コスト、ガバナンスのデータをインタラクティブに探索したり、Quickカスタムチャットエージェントに自然言語で質問して即座にビジュアル回答を得ることができます。このソリューションは、カスタマーマネージドAWS KMSキーを使用して保存データを暗号化し、自動キーローテーションを実施します。CloudWatchロググループ、Firehose配信ストリーム、Lambda関数環境変数、S3データレイクが暗号化され、パイプライン全体で統一された暗号化戦略が提供されます。
このソリューションをデプロイするには、AWSアカウント（Amazon Quickサブスクリプション付き）、Python 3.9+、Node.js 20+、AWS CDK、AWS CLI V2、および適切なIAM権限を持つCLIプロファイルが必要です。デプロイ手順は次のステップで構成されています。GitHubリポジトリのクローンを作成し、販売ログをセットアップします（CloudWatchロググループの作成）。データパイプラインをデプロイします（S3データレイク、サブスクリプションフィルター、Firehose、Lambda、EventBridgeルール）。データカタログをセットアップします（Lake FormationまたはIAMポリシーを選択し、Glueデータベース、Athenaテーブルとビューを作成）。Quick Sightダッシュボードをデプロイします。Quick Sightトピックを作成します。Amazon Quickコンソールでカスタムチャットエージェントを作成します。デプロイ後、ユーザーはAthenaでデータをクエリしたり、Quick Sightダッシュボードで指標を確認したり、チャットエージェントに「過去30日間で最も使用されているAmazon Quick機能はどれですか？」などの質問をして回答を得ることができます。リソースをクリーンアップするには、cleanupスクリプトを実行します。このソリューションは拡張可能で、組織固有の指標のためのカスタムAthenaビュー、ダッシュボードへの追加シート、さまざまなチーム向けの新しいチャットエージェント、およびデータレイクと他の分析ツールの統合などが可能です。始めるには、GitHubリポジトリをクローンしてデプロイしてください。