こんな人におすすめ：
- データエンジニアやDevOpsエンジニアでパイプラインの安定稼働を求める方
- IT運用担当者で障害検知・対応の効率化を目指す方
- ビジネスKPIを継続的にモニタリングしたいデータ分析担当者
プロンプト例：
パイプラインの運用モニタリングに必要な主要な指標やログの種類を説明してください。また、障害が発生した場合の自動検知と通知の方法について、一般的なツールの活用例も含めて解説してください。
プロンプト例の出力結果：
パイプライン運用のモニタリングでは、ジョブの成功・失敗状態、処理時間、スループット率、エラーログ、リソース使用率などが重要な指標です。ログはデータソース間の転送状況やETL処理ステータスを詳述します。障害の自動検知には異常検知ライブラリ（例えばProphet）を利用し、検知時はSlackやメールでのリアルタイム通知を設定します。Amazon CloudWatchやAWS CodePipelineのモニタリング機能は代表例で、ログ収集と可視化に優れており、問題発生時の迅速な原因分析を支援します。
また、ロギングフレームワークや観測可能性ツールを組み合わせることで、パイプライン全体の包括的な健全性監視が可能です。ビジネスKPIの自動異常検知を追加すれば運用効率がさらに向上します。
