## Memo ## Memo with LLM ## Abstract この研究論文では、クラウド監視システムにおける費用対効果の高いスケーラビリティのための戦略を探る。 ITベースのインフラストラクチャの複雑さと規模が拡大する中、効率的な監視システムは、コストを管理しながらパフォーマンスを維持し、リソースを最適化するために不可欠である。 本研究では、データ収集方法、ストレージの最適化、適応モニタリング技術などの要因を考慮することで、費用対効果の高いスケーラビリティへの様々なアプローチに光を当てることを目的としている。 クラウド監視ツールであるAmazon Cloud Watchと[[Datadog]]を比較することで、監視ツールに対する理解を深めている。 調査によると、クラウド監視システムにおいて費用対効果の高いスケーラビリティを実現するには、多面的なアプローチが必要であり、クラウド監視ツールの選択には、組織の要件に応じた総合的なアプローチが必要である。 後のセクションでは、分散データ収集、階層的アグリゲーション、適応サンプリング、機械学習ベースの予測スケーリングなどの戦略により、リソースの利用を最適化しながら、監視システムのスケーラビリティを大幅に向上させることができる。