AWSのCloudWatchには異常検出(Anomaly detection)という、機械学習を用いた閾値の自動設定の仕組みがあります。
CloudWatch 異常検出の使用
この機能で作られた「異常検出モデル」を元にアラームを作ることが出来、システム運用中の異常検出が容易となりました。
今回は異常検出モデルの作成・削除の方法について書き記します。

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作成

CloudWatchのメトリクスから異常検出モデルを作成したいメトリクスをチェックします。
今回は例としてLoadBalancerのHealthHostCountで作成することとします。

異常検出モデルを作りたいメトリクスをチェック後、「グラフ化したメトリクス」タブから、以下図の赤枠内のアイコンを押下します。

すると、以下のように「ANOMALY_DETECTION_BAND」という異常検出モデルのメトリクスが追加されます。

削除

異常検出モデルの運用には費用がかかる為、不要となった場合は削除をしておいた方が良いですが、「×」アイコンではグラフ化したメトリクス上で非表示となるだけで削除は出来ません。

削除をするには、「グラフ化したメトリクス」タブに表示した異常検出モデルの「ANOMALY_DETECTION_BAND」を押下すると出てくる「異常検出モデルを削除」を押下しなければいけません。

おわりに

以前、自身も「×」を押下して削除したつもりになっていたが、実は削除が出来ていなかった、といったことがあった為、手順をメモとして書き残しておきます。
異常検出モデルは万能ではありませんが、ある程度精度の高い閾値が自動で作成出来る為、今後もうまく活用していければと考えています。