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resilience-hub-failure-mode-assessment

resilience-hub-failure-mode-assessment

github.com/awsクラウド・DevOps3.3k4.0k 回インストール1 日前に更新
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resilience-hub-failure-mode-assessment について

AWS Resilience Hub v2で障害モード評価を実行するチーム向けのガイドです。検出結果の解釈、重大度と達成可能性に基づく優先順位付け、修正計画を説明します。

主な機能

  1. 01障害モード評価の実行と解釈
  2. 02重大度による検出項目の分類
  3. 03達成可能性に基づく優先順位付け
  4. 04権限エラーの調査
  5. 05評価レポートの保護

活用シーン

  1. 01サービスの障害モードを評価
  2. 02重大度の高い検出項目を優先
  3. 03アーキテクチャ変更とFIS実験の順序を判断

MCP 対応

AWS APIの呼び出しにはAWS MCPサーバーが推奨されていますが、AWS CLIも利用できます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws --skill resilience-hub-failure-mode-assessment

インストール後、Claude Code で/resilience-hub-failure-mode-assessmentを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/assessment-workflow.md

詳細

障害モード評価

概要

Resilience Hub v2 の障害モード評価の実行、評価結果の解釈、重大度と実現可能性に基づくトリアージ、および修復の推進に関するドメインの専門知識です。

このスキルの AWS API 呼び出しには AWS MCP サーバーの使用を推奨しますが、必須ではありません。すべての操作は AWS CLI からも直接実行できます。

ガードレール — このスキルのファイルの場所（MCP とローカルインストール）

参照ファイルを読む前に、このスキルがどのように読み込まれたかを確認してください。

  • **AWS MCP の retrieve_skill ツール経由で読み込まれた場合：**このスキルの参照ファイルはローカルファイルシステム上にありません。file パラメーターを指定して、各ファイルを retrieve_skill 経由で取得してください（例：file="references/assessment-workflow.md"）。これらのパスをローカルで file_read したり、ファイルシステム内で検索したりしないでください。
  • ローカルにインストールされている場合（例：.kiro/skills/resilience-hub-failure-mode-assessment/ または ~/.claude/skills/resilience-hub-failure-mode-assessment/）：ここに示す相対パスを使って、ローカルのスキルディレクトリから参照ファイルを読んでください。

これはスキル独自の参照ファイルにのみ適用されます。ユーザーまたはセッションのデータは、常に作業ディレクトリで読み書きし、retrieve_skill を通じて扱わないでください。

評価の実行と解釈

評価を実行して評価結果をトリアージする際は、手順に正確に従ってください。 references/assessment-workflow.md を参照してください。

トラブルシューティング

INVALID_PERMISSIONS で評価が失敗する

サービスの権限モデル（invokerRoleName / crossAccountRoles）に、リソースへのアクセス権がありません。呼び出し元ロール（およびクロスアカウントロール）が、設定済みのすべてのリージョンでリソースを記述できることを確認してください。

評価結果が多すぎます — どこから始めればよいですか？

評価結果の重大度が高いものから優先してください（HIGH、次に MEDIUM、最後に LOW）。重大度が HIGH の評価結果については、該当するポリシーコンポーネントに対するサービスの実現可能性を（get-service / list-failure-mode-assessments から）確認してください。NOT_ACHIEVABLE の場合は、テストの前にアーキテクチャを変更する必要があります。ACHIEVABLE の場合は、FIS 実験で修正を検証してください。MEDIUM の評価結果は今スプリントでの修復を計画し、LOW の評価結果は追跡しつつ、進行を妨げないようにしてください（references/assessment-workflow.md のステップ 5 にある優先度マトリックスを参照）。

AI が生成したサービス関数が誤っている

aws resiliencehubv2 update-service-function で名前を変更するか、重大度を変更してください（service-function には「type」パラメーターはありません）。目的のリソースセットを指定して create-service-function-resources を呼び出し、リソースを再割り当てしてください（service-function の操作については、references/assessment-workflow.md を参照）。

セキュリティに関する考慮事項

  • **最小権限：**呼び出し元ロールには、サービスの入力ソースに含まれるリソースタイプのみを対象とした読み取り専用の検出権限を付与してください。評価に必要な範囲を超えるアクセス権限を付与しないでください。
  • **暗号化とアクセス制御：**レポート出力に使用する S3 バケットでは、サーバー側の暗号化（SSE-S3 または SSE-KMS）を有効にし、パブリックアクセスをブロックすることを推奨します。評価レポートには機密性の高いアーキテクチャの詳細が含まれる場合があります。バケットポリシーで Resilience Hub サービスプリンシパルに書き込みアクセスを許可する場合は、混乱した代理人による書き込みを防ぐため、aws:SourceArn / aws:SourceAccount 条件キーで範囲を限定してください。
  • **詳細情報：**評価出力と IAM 設定のセキュリティを確保する方法については、AWS Resilience Hub のセキュリティ および AWS Well-Architected のセキュリティの柱を参照してください。

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