プログラムの記録が、どこに残っているかを知る

手順に迷ったときや、用語の意味を確かめたいときに開きましょう。

※ リンク切れの場合は、ページタイトルで検索してください。

Lambda 関数が print で出力した内容が、自動的に CloudWatch Logs に記録される流れです。エージェントの追加や、ログ転送のための特別な設定は必要ありません。

以下の要件を満たし、Lambda 関数の実行記録が CloudWatch Logs に残っていることを確認してください。

import random

def lambda_handler(event, context):
    request_id = random.randint(1000, 9999)
    # 処理の開始をログに出力する
    print(f"処理を開始しました。リクエストID: {request_id}")
    print("何らかの処理をしています...")
    # 処理の完了をログに出力する
    print(f"処理が完了しました。リクエストID: {request_id}")
    return {"requestId": request_id}

「関数を作る → 動かす → ログを探す → 検索する」という順番で進みます。

1. マネジメントコンソールにサインインし、リージョンを合わせる

   ブラウザで AWS マネジメントコンソールにサインインし、画面右上のリージョンが「アジアパシフィック（東京）ap-northeast-1」になっていることを確認します。

2. Lambda 関数を作成する

   Lambda コンソールを開き、「関数の作成」→「一から作成」を選びます。関数名を自由に決め（例：log-demo-function）、ランタイムはPythonの任意のバージョンを選んで作成します。

   名前は後で識別しやすいものに

   あとで CloudWatch Logs 側からロググループを探すとき、関数名がそのままロググループ名の一部になります。覚えやすい名前にしておきましょう。

3. コードを貼り付けて保存（Deploy）する

   コードエディタの中身を、上記の要件セクションに掲載したコードに置き換えます。貼り付けたら「Deploy」ボタンを押して保存します。

4. 「テスト」を 2〜3 回実行する

   画面上部の「テスト」ボタンを押して関数を実行します。テストイベントの内容は今回は使わないので、初期状態のままで構いません。同じボタンをもう 2〜3 回押して、複数回実行します。

   毎回違うリクエストIDに注目

   コードの中で random.randint を使っているため、実行するたびに異なるリクエスト ID がログに出力されます。後でログを見比べるときの目印になります。

5. CloudWatch Logs でロググループを開く

   画面上部の検索バーに CloudWatch と入力してコンソールを開き、左メニューの「ログ」→「ロググループ」を選びます。/aws/lambda/関数名（例：/aws/lambda/log-demo-function）という名前のロググループを開き、最新のログストリームをクリックして中身を確認します。

   複数のログストリームが並ぶ

   実行のタイミングによって、ログストリームが 1 本にまとまっていたり、複数に分かれていたりします。まずは一番上（最新）のものから開いてみましょう。

6. フィルタパターンで検索する

   ロググループの画面にある「ログの検索」（フィルタパターンの入力欄）に、特定の文字列（例：完了）を入力して、その文字列を含む行だけに絞り込みます。

初学者がよく引っかかる箇所を先回りでまとめました。答えそのものは載せていませんが、「どこを見直せばよいか」の手がかりとして使ってください。

要件の再確認ではなく、画面のどこを見れば達成を確認できるかをまとめました。Lambda・CloudWatch Logs のコンソールを開いて、次を順に確かめましょう。

• Lambda コンソールで、関数を2〜3 回テスト実行した結果（実行結果やレスポンス）が表示されている。
• CloudWatch Logs の「ロググループ」一覧に、/aws/lambda/関数名 という名前のロググループが存在している。
• そのロググループの中に、ログストリームが 1 つ以上存在している。
• ログストリームの中に、自分のコードで出力した「処理を開始しました」「処理が完了しました」などの文字列と、ランダムなリクエスト ID が表示されている。
• 「ログの検索」にフィルタパターンを入力すると、該当する行だけに絞り込まれる。

手を動かすことに加えて、次の問いに自分の言葉で答えられるようにしておくと、理解がより深まります。

1. ログが自動で残る設計になっていることは、トラブル対応にどう役立つでしょうか。
   ヒント

   プログラムが予期しないエラーを起こしたとき、何も記録が残っていなければ「何が起きたか」を後から調べる手段がありません。実行のたびに自動で記録が残ることで、問題が起きてから原因を遡って調べられる、という観点で考えてみましょう。
2. 同じ関数を同時に複数回実行すると、ログストリームはどうなりそうでしょうか。
   ヒント

   Lambda は、同時に来た複数のリクエストを処理するために、実行環境を並行していくつも用意することがあります。それぞれの実行環境が別々にログを書き出すとすれば、ログストリームの数と実行のタイミングの関係はどうなるか、考えてみましょう。
3. ログの量がどんどん増えていくと、何が起きると思いますか。
   ヒント

   ログをずっと保持し続けると、保存量に応じた料金が積み重なっていきます。また、量が増えるほど、見たい行を探し出すのも大変になります。「どれくらいの期間残すか（保持期間）」と「検索のしやすさ」のバランスという観点で考えてみましょう。

作成したリソースを片づけます。Lambda 関数本体と、それに紐づくロググループの両方を確認しましょう。

1. Lambda 関数を削除する：Lambda コンソールの関数一覧から、作成した関数（例：log-demo-function）を選び、削除します。
2. 対応するロググループを削除する：Lambda 関数を削除しても、CloudWatch Logs 側のロググループは自動では消えない場合があります。CloudWatch Logs コンソールの「ロググループ」一覧から /aws/lambda/関数名 を選び、削除します。