はじめに
本ドキュメントは、AWS東京リージョンにおける障害情報の最新事例、リアルタイム確認方法、影響範囲、対策および運用上の活用ポイントをまとめたものです。特に2025年に発生した主な障害事例を事例として取り上げ、現場で使える対応フローや情報収集手段を具体的に示します。
目的
- 障害発生時に迅速かつ的確に状況把握と対応ができるようにすることです。
- 過去の障害履歴から再発防止策や運用改善案を導き出すことを支援します。
対象読者
- クラウド運用担当者、開発者、SRE、ITマネージャーなど、東京リージョンでシステムを運用・設計する方々向けです。
本書の使い方
- 障害発生時は「リアルタイム確認方法」を参照して状況を特定してください。
- 事後は「事例から学ぶ」章で対策の検討と手順書の改善に役立ててください。
適用範囲と注意点
- 東京リージョンに限定した内容です。他リージョンの仕様や障害は含みません。
- 本書は運用支援を目的とし、技術的詳細は必要最小限に留めます。ご利用の環境に合わせて調整してください。
東京リージョンで発生した主なAWS障害事例
概要
2025年4月15日と2025年6月5日に、東京リージョン（ap-northeast-1）の一部アベイラビリティゾーンで障害が発生しました。どちらも公式ダッシュボードで情報が随時更新され、最終的に復旧しています。
2025年4月15日（apne1-az4） — 電源遮断による影響
- 発生内容：主電源および二次電源が遮断され、データセンター内の機器が停止しました。
- 影響範囲：EC2（仮想サーバー）、Lambda（サーバーレス実行）、RDS（データベース）、S3（オブジェクトストレージ）などで接続障害やレスポンス遅延が発生しました。たとえばウェブサーバーの応答が返らない、データベース接続がタイムアウトするといった症状です。
2025年6月5日（apne1-az1） — ネットワーク障害による影響
- 発生内容：ネットワーク機器の障害でパケットロスと遅延が増加しました。
- 影響範囲：複数サービスで一時的に利用困難に。APIの応答が遅くなったり、データ転送が途切れたりしました。
共通して見られた顧客側の症状
- タイムアウトやエラー急増
- レスポンス遅延によるユーザー体験の悪化
- 自動リトライやバックオフでも回復しないケース
公式対応と復旧
AWSの公式ダッシュボードで障害状況と復旧見込みが更新され、運用チームは段階的に復旧作業を実施してサービスは復旧しました。障害発生時はまず公式ステータスを確認することが重要です。
初動で有効な対策（例）
- マルチAZ構成や別リージョンのバックアップを用意する
- 再試行・エクスポネンシャルバックオフと回路遮断（circuit breaker）を導入する
- 監視アラート（CloudWatch等）で異常を早期検知する
- 公式ステータスと運用通知を迅速に確認する
上記は事例の概要と、発生時に取れる基本的な対策です。次章ではリアルタイムで障害情報を確認する具体的な方法を説明します。
AWS障害情報のリアルタイム確認方法
概要
AWSで障害が起きた際は、公式と非公式の情報源を組み合わせると素早く状況把握できます。ここでは一般的な確認手順と、通知設定・履歴分析のポイントを分かりやすく説明します。
公式情報の確認
- AWS Service Health Dashboard（SHD）をまず確認します。サービスとリージョンごとのステータスと、障害発生時の更新を表示します。
- 自分のアカウント向けにはPersonal Health Dashboard（PHD）を使います。アカウント固有の影響情報や推奨対応が見られます。
非公式情報の活用
- Twitter（X）では公式AWSアカウントや東京リージョンに関するハッシュタグをチェックします。ユーザーの体感情報や広がりを掴めます。
- Downdetectorなどの速報系サイトで、同地域の報告数の急増を確認します。複数の情報源を照らし合わせると誤報を減らせます。
自動通知とプログラム確認
- PHDやCloudWatch/EventBridgeとSNSを連携して、問題発生時に自動でメールやチャットに通知します。手動確認の手間を減らせます。
- API経由でステータスを取得し、自社の監視ダッシュボードに組み込む方法も有効です。
過去履歴の活用
- SHDやPHDの履歴を確認して、頻度や影響範囲の傾向を把握します。定期的に分析すると、対策の優先度が決めやすくなります。
以上の方法を組み合わせて、リアルタイムな状況把握と早期対応につなげてください。
東京リージョン障害情報の重要性と活用ポイント
概要
東京リージョンは国内で最も利用が多く、障害発生時はユーザー影響や業務停止のリスクが高まります。運用担当者はリアルタイム把握と過去データの活用で被害を最小化できます。
なぜ重要か
- 利用者やサービスが集中しているため影響範囲が広くなりやすいです。
- 法規制やデータ保管の制約で対応方針が変わる場合があります。
障害発生時に確認すべき項目
- 影響範囲（サービス・リージョン・AZ）
- 発生時刻と継続時間の見積もり
- 復旧状況と想定復旧時刻
- データ整合性とトランザクションの状態
- 代替手段（フェイルオーバーや他リージョン移行）の可否
活用ポイント（運用前・運用中）
- 事前：過去障害履歴を分析し、リスク評価と冗長化設計を行う。
- 通知：公式ステータス、監視アラート、SNSや社内チャットを組み合わせて情報を二重化する。
- 手順：影響調査・切り分け・復旧・顧客対応のフローを文書化し定期的に訓練する。
- 検証：フェイルオーバーやバックアップ復元は定期的に実行して確実性を高める。
実務で使えるチェックリスト
- 影響範囲の確定と優先度付け
- 代替環境の起動準備
- データ整合性の確認方法（スナップショット・ログ照合）
- 顧客・社内への情報発信手順
- 後日の障害振り返りと改善計画
日常的に障害情報を活用することで、被害を小さくし再発防止につなげられます。
実際の障害事例から学ぶトラブルシューティングと対策
初動対応の流れ
障害発生時はまず公式ダッシュボードとSNSで状況を確認します。並行して自社の監視（アラートやログ）を確認し、影響範囲を把握します。例：特定のAZ（可用性ゾーン）でEC2が多く落ちている場合、そのAZへの依存度を早期に特定します。
影響範囲の調査と切り分け
サービス単位、リージョン・AZ単位、ネットワークや電源など物理面の切り分けを行います。具体例としては、別AZのインスタンスにヘルスチェックを振り分ける、S3やRDSのステータスを個別に確認する方法があります。ログとメトリクスから発生時刻と前後イベントを突き合わせます。
障害パターン別の対策
- 電源・物理設備問題：マルチAZ配置と自動フェイルオーバーで影響を低減します。
- ネットワーク障害：複数のルートやリージョン間レプリケーションを用意します。
- ソフトウェア障害：ローリングアップデート・カナリアリリースで被害を小さくします。
復旧後の確認とデータ整合性
復旧後は必ずデータ整合性を確認します。トランザクションログやチェックサム、差分バックアップを照合し、欠損や重複を検出します。ユーザーへの通知や遅延処理の再実行も忘れず行います。
継続的な改善
定期的に障害履歴を分析し、Runbook（手順書）を更新します。障害想定演習（フェイルオーバーテスト）を実施し、バックアップ・復旧手順の実効性を検証します。これらがリスク低減につながります。
まとめ：AWS東京リージョン障害情報の収集・活用法
はじめに
障害発生時は、正確で迅速な情報収集が被害最小化につながります。本章では、優先順位と実践的な手順をわかりやすくまとめます。
情報の優先順位
- 公式ダッシュボード（AWS Service Health Dashboard）を最優先に確認します。公式は根拠ある情報源です。
- ユーザーの体感情報はSNSや速報サイトで補完します。例えば、特定のサービスに多数の「接続できない」報告がある場合は緊急度が高まります。
具体的な収集手順
- 公式ダッシュボードで地域（東京リージョン）と影響サービス、影響範囲（AZなど）を確認します。2. 自社の監視（アラートやメトリクス）と突き合わせて影響範囲を特定します。3. SNSやコミュニティでユーザーの状況を速やかに収集します。4. 必要ならAWSサポートに問い合わせ、公式見解を得ます。
活用と対策への反映
- 過去障害履歴を元にリスク分析を行い、設計改善（冗長化やフェイルオーバーの見直し）に反映します。例えば、複数AZやリージョンへの分散は停止リスクを下げます。
- 障害発生時は迅速に社内外へ状況を共有し、暫定対応（ルーティング切替、停止サービスの限定）を実行します。
注意点
- 情報源ごとにタイムラグがあります。公式が遅れる場合はユーザー報告で先読みすることも必要ですが、根拠を示して判断してください。1回の報告だけで判断せず、複数情報を突き合わせます。
最後に（チェックリスト）
- 公式ダッシュボード確認
- 自社監視との照合
- ユーザー報告の収集
- AWSサポート連絡（必要時）
- 障害後の振り返りと設計改善
これらを習慣化することで、東京リージョンでの障害対応がより確実になります。
