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# Infrastructure Analytics

> 接続されたすべてのクラウド環境のインフラ使用率・パフォーマンス・信頼性のトレンドを監視します

エージェント主導のダッシュボード・チャート・アラートを使用して、接続されたすべてのクラウド環境の使用率・パフォーマンス・信頼性データをクエリします。コスト異常分析と支出トレンドは[Cost Analytics](/ja/guide/cost-optimization/analytics)にあります。

## プロンプト構文

分析クエリの一般的な形式：

```text theme={null}
@agent #tool your query [time range]
```

| コンポーネント      | 説明             | 値                                                                         |
| ------------ | -------------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| `@agent`     | クエリを実行するエージェント | `@alex`（クラウドとコンピュート）・`@tony`（データベース）・`@kai`（Kubernetes）・`@anna`（予測と調整）    |
| `#tool`      | 出力形式           | `#dashboard`（ビジュアル）・`#chart`（インライン）・`#report`（エクスポート可能）・`#alert`（しきい値ルール） |
| `time range` | オプション。デフォルトは7日 | `last 7 days`・`last 30 days`・`last quarter`・`since last quarter`          |

完全な構文リファレンスは[CloudThinker Language](/ja/guide/language)を参照してください。

## ダッシュボード

| ダッシュボード            | 表示内容                                      | エージェント    |
| ------------------ | ----------------------------------------- | --------- |
| リソース使用率            | サービス・リージョン・アカウント別のCPU・メモリ・ストレージ・ネットワーク使用量 | Alex、Kai  |
| Kubernetesワークロード効率 | 名前空間別のポッドリソースリクエストvs実際の使用量                | Kai       |
| アプリケーションパフォーマンス    | インフラ負荷と相関したAPIレスポンスタイムとエラーレート             | Alex      |
| データベースパフォーマンス      | P50/P95/P99のクエリレイテンシ・スロークエリ・接続数           | Tony      |
| クラスターヘルス           | CPUプレッシャー・OOMKillイベント・ノードステータス            | Kai       |
| キャパシティヘッドルーム       | パフォーマンスへの影響前のリソースの余裕                      | Alex、Anna |
| 使用率トレンド            | 選択した期間での改善または低下                           | Alex      |

## アラート

| シグナル       | 検出内容                    | デフォルトしきい値    |
| ---------- | ----------------------- | ------------ |
| CPUプレッシャー  | クラスター全体での持続的な高CPU       | 設定可能な時間で>85% |
| メモリ増加      | リリースなしの継続的な増加（リークパターン）  | 1時間あたり>10%   |
| レイテンシ低下    | ベースラインを超えるP95レイテンシの上昇   | ベースラインの>2倍   |
| OOMKill    | メモリ制限によるポッドの終了          | 任意の発生        |
| レプリケーション遅延 | データベースレプリカがプライマリより遅れている | >30秒         |

すべてのしきい値は `#alert` プロンプトを使用して環境ごとに設定できます。

## シグナルの解釈

| パターン               | 考えられる原因                  | 次のステップ                                                                     |
| ------------------ | ------------------------ | -------------------------------------------------------------------------- |
| 高使用率 + 正常なレイテンシ    | 適切にサイズ設定されたワークロード        | リザーブドキャパシティを検討—`@alex`に確認                                                  |
| 低使用率 + 高コスト        | オーバープロビジョニングされたリソース      | `@alex`で適切なサイズに変更                                                          |
| 高レイテンシ + 正常な使用率    | アプリケーションまたはデータベースのボトルネック | `@tony`に確認                                                                 |
| 使用率スパイク + OOMKill  | リソース制限の設定ミス              | `@kai`に確認                                                                  |
| トラフィック変化なしのコストスパイク | 設定ドリフトまたは孤立リソース          | `@alex`に確認または[CloudKeepers](/ja/guide/infrastructure/cloudkeepers)の調査結果を確認 |

## 使用例

使用率ダッシュボード：

```text theme={null}
@alex #dashboard resource utilization across all accounts last 7 days
@kai #dashboard pod resource requests vs actual usage by namespace
```

パフォーマンスダッシュボード：

```text theme={null}
@tony #dashboard query latency P50/P95/P99 over last 30 days
@kai #dashboard cluster CPU pressure and OOMKill events by namespace
```

アラートの設定：

```text theme={null}
@tony #alert when P95 query latency exceeds 500ms for 5 consecutive minutes
@kai #alert on OOMKilled events or nodes with more than 90% memory pressure
```

トレンドと予測：

```text theme={null}
@anna forecast infrastructure needs for 2x traffic growth
@alex show improvement in resource utilization since last quarter
```

## 関連ドキュメント

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  <Card title="CloudKeepers" icon="radar" href="/ja/guide/infrastructure/cloudkeepers">
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