1. CloudWatchログを確認 (30分-1時間)
2. ローカル環境で再現を試行 (2-4時間)
3. 推測でコード修正 (1時間)
4. デプロイ・テスト (30分)
5. 問題が解決しない場合、1に戻る (無限ループ)

1. VS CodeでLambda関数に接続 (1分)
2. ブレークポイントを設定 (30秒)
3. 実際のAWS環境でステップ実行 (リアルタイム)
4. 変数の値を確認・修正 (リアルタイム)
5. 問題を特定・修正 (10-30分)

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Developer IDE                          │
│              (Visual Studio Code)                       │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│ Debug Adapter Protocol (DAP)
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              AWS Lambda Console                         │
│           (Debug Session Manager)                       │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│ Secure WebSocket Connection
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Lambda Runtime                             │
│         (Debug Agent + Function Code)                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

# 1. AWS CLIの最新版をインストール
curl "https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.pkg" -o "AWSCLIV2.pkg"
sudo installer -pkg AWSCLIV2.pkg -target /
# 2. AWS Toolkitの最新版を確認
aws --version
# 3. 必要なIAM権限を確認
aws iam get-user

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:InvokeFunction",
                "lambda:GetFunction",
                "lambda:UpdateFunctionConfiguration",
                "lambda:CreateFunction",
                "lambda:UpdateFunctionCode",
                "lambda:StartDebugSession",
                "lambda:StopDebugSession",
                "lambda:GetDebugSession"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:PutLogEvents",
                "logs:DescribeLogStreams"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Debug Lambda Function",
            "type": "aws-lambda",
            "request": "launch",
            "runtime": "python3.9",
            "functionName": "my-lambda-function",
            "region": "ap-northeast-1",
            "debugMode": "remote",
            "timeout": 300,
            "environment": {
                "DEBUG": "true",
                "LOG_LEVEL": "DEBUG"
            },
            "payload": {
                "event": "test-event.json",
                "context": {}
            }
        }
    ]
}

import json
import boto3
import logging
from decimal import Decimal
# ログ設定
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
def lambda_handler(event, context):
    """
    DynamoDBから商品情報を取得し、価格計算を行う関数
    """
try:
# DynamoDBクライアント初期化
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('products')
# イベントからproduct_idを取得
product_id = event.get('product_id')
if not product_id:
raise ValueError("product_id is required")
# ここにブレークポイントを設定
logger.info(f"Processing product_id: {product_id}")
# DynamoDBから商品情報を取得
response = table.get_item(Key={'id': product_id})
if 'Item' not in response:
raise ValueError(f"Product {product_id} not found")
item = response['Item']
# 価格計算（ここでバグが発生しやすい）
base_price = Decimal(str(item['price']))
tax_rate = Decimal('0.1')  # 10%の税率
discount = Decimal(str(item.get('discount', 0)))
# 計算ロジック（デバッグで確認したい部分）
discounted_price = base_price * (1 - discount)
final_price = discounted_price * (1 + tax_rate)
result = {
'product_id': product_id,
'product_name': item['name'],
'base_price': float(base_price),
'discount': float(discount),
'final_price': float(final_price)
}
logger.info(f"Calculation result: {result}")
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(result, ensure_ascii=False)
}
except Exception as e:
logger.error(f"Error processing request: {str(e)}")
return {
'statusCode': 500,
'body': json.dumps({
'error': str(e)
}, ensure_ascii=False)
}
# ローカルテスト用のヘルパー関数
def test_locally():
    """ローカルでのテスト実行"""
test_event = {
'product_id': 'PROD001'
}
result = lambda_handler(test_event, {})
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
if __name__ == "__main__":
test_locally()

# デバッグ中に確認できる変数の例
def debug_variables_example():
    """デバッグ中に確認すべき変数の例"""
variables_to_check = {
'event': "入力イベントの内容",
'product_id': "処理対象の商品ID",
'response': "DynamoDBからの応答",
'base_price': "基本価格（Decimal型）",
'discount': "割引率",
'final_price': "最終価格",
'item': "DynamoDBアイテムの全内容"
}
# デバッグコンソールで以下のコマンドを実行可能
debug_commands = [
"print(event)",
"print(type(base_price))",
"print(f'Discount: {discount}, Type: {type(discount)}')",
"print(json.dumps(item, indent=2, default=str))"
]
return variables_to_check, debug_commands

import time
import random
from datetime import datetime
def problematic_function(event, context):
    """
    間欠的にタイムアウトが発生する関数の例
    Remote Debuggingで原因を特定
    """
start_time = datetime.now()
try:
# 外部APIへのリクエスト（問題の原因）
api_response = call_external_api(event['data'])
# ここでブレークポイントを設定して実行時間を確認
elapsed_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
print(f"API call took: {elapsed_time} seconds")
# 条件分岐でのデバッグ
if elapsed_time > 25:  # Lambda timeout is 30 seconds
print("⚠️ API call is taking too long!")
# デバッグ中にこの条件を確認できる
return process_api_response(api_response)
except Exception as e:
# デバッグ中に例外の詳細を確認
print(f"Exception details: {type(e).__name__}: {str(e)}")
raise
def call_external_api(data):
    """外部API呼び出しのシミュレーション"""
# ランダムな遅延（間欠的な問題を再現）
delay = random.uniform(1, 30)
time.sleep(delay)
if delay > 25:
raise TimeoutError("API call timed out")
return {"result": "success", "delay": delay}
def process_api_response(response):
    """API応答の処理"""
return {
'statusCode': 200,
'body': f"Processed in {response['delay']:.2f} seconds"
}

import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError as FutureTimeoutError
def improved_function(event, context):
    """
    Remote Debuggingで問題を特定後の改善版
    """
try:
# タイムアウト付きでAPI呼び出し
with ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(call_external_api_with_timeout, event['data'])
try:
# 25秒でタイムアウト（Lambda全体のタイムアウトより短く設定）
api_response = future.result(timeout=25)
except FutureTimeoutError:
# タイムアウト時のフォールバック処理
print("API call timed out, using cached data")
api_response = get_cached_data(event['data'])
return process_api_response(api_response)
except Exception as e:
print(f"Error: {str(e)}")
return {
'statusCode': 500,
'body': f"Error: {str(e)}"
}
def call_external_api_with_timeout(data):
    """タイムアウト対応版のAPI呼び出し"""
import requests
try:
response = requests.get(
'https://api.example.com/data',
params={'data': data},
timeout=20  # リクエスト自体のタイムアウト
)
return response.json()
except requests.Timeout:
raise TimeoutError("External API timeout")
def get_cached_data(data):
    """キャッシュデータの取得（フォールバック）"""
return {"result": "cached", "data": data}

import time
import psutil
import json
from functools import wraps
def performance_monitor(func):
    """パフォーマンス監視デコレータ"""
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
start_memory = psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024  # MB
try:
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
end_memory = psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024  # MB
performance_data = {
'function_name': func.__name__,
'execution_time': end_time - start_time,
'memory_used': end_memory - start_memory,
'peak_memory': end_memory
}
# デバッグ中にパフォーマンスデータを確認
print(f"Performance: {json.dumps(performance_data, indent=2)}")
return result
except Exception as e:
print(f"Function {func.__name__} failed: {str(e)}")
raise
return wrapper
@performance_monitor
def data_processing_function(event, context):
    """データ処理関数（パフォーマンス監視付き）"""
# 大量データの処理
data = event.get('data', [])
# ここでブレークポイントを設定してメモリ使用量を確認
processed_data = []
for i, item in enumerate(data):
# 処理の進行状況をデバッグで確認
if i % 1000 == 0:
print(f"Processed {i} items")
# メモリ効率的な処理
processed_item = process_single_item(item)
processed_data.append(processed_item)
# メモリリークの確認
if i % 5000 == 0:
current_memory = psutil.Process().memory_info().rss / 1024 / 1024
print(f"Current memory usage: {current_memory:.2f} MB")
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({
'processed_count': len(processed_data),
'sample_data': processed_data[:5]  # 最初の5件のみ返す
})
}
def process_single_item(item):
    """単一アイテムの処理"""
# 実際の処理ロジック
return {
'id': item.get('id'),
'processed_at': time.time(),
'result': f"processed_{item.get('value', 'unknown')}"
}

# 効果測定クラス
class DevelopmentEfficiencyCalculator:
def __init__(self):
self.hourly_rate = 8000  # エンジニア時給（円）
def calculate_debugging_cost(self, bugs_count, avg_debug_time_hours):
        """デバッグコストの計算"""
total_hours = bugs_count * avg_debug_time_hours
total_cost = total_hours * self.hourly_rate
return {
'total_hours': total_hours,
'total_cost': total_cost,
'cost_per_bug': total_cost / bugs_count if bugs_count > 0 else 0
}
def compare_before_after(self):
        """導入前後の比較"""
# 3ヶ月間のプロジェクトデータ
before_remote_debug = {
'bugs_found': 45,
'avg_debug_time': 4.5,  # 時間
'deployment_cycles': 180,  # デプロイ回数
'avg_cycle_time': 2.0  # 時間
}
after_remote_debug = {
'bugs_found': 45,  # 同じ数のバグ
'avg_debug_time': 1.2,  # 大幅短縮
'deployment_cycles': 120,  # 効率的な開発でサイクル減少
'avg_cycle_time': 0.8  # 時間
}
before_cost = self.calculate_debugging_cost(
before_remote_debug['bugs_found'],
before_remote_debug['avg_debug_time']
)
after_cost = self.calculate_debugging_cost(
after_remote_debug['bugs_found'],
after_remote_debug['avg_debug_time']
)
# デプロイサイクルのコスト
before_deploy_cost = (before_remote_debug['deployment_cycles'] * 
before_remote_debug['avg_cycle_time'] * 
self.hourly_rate)
after_deploy_cost = (after_remote_debug['deployment_cycles'] * 
after_remote_debug['avg_cycle_time'] * 
self.hourly_rate)
total_before = before_cost['total_cost'] + before_deploy_cost
total_after = after_cost['total_cost'] + after_deploy_cost
savings = total_before - total_after
savings_percentage = (savings / total_before) * 100
return {
'before_total_cost': total_before,
'after_total_cost': total_after,
'savings': savings,
'savings_percentage': savings_percentage,
'debugging_improvement': {
'time_reduction': ((before_remote_debug['avg_debug_time'] - 
after_remote_debug['avg_debug_time']) / 
before_remote_debug['avg_debug_time']) * 100
}
}
# 実際の計算
calc = DevelopmentEfficiencyCalculator()
results = calc.compare_before_after()
print(f"導入前総コスト: {results['before_total_cost']:,}円")
print(f"導入後総コスト: {results['after_total_cost']:,}円")
print(f"コスト削減額: {results['savings']:,}円")
print(f"削減率: {results['savings_percentage']:.1f}%")
print(f"デバッグ時間短縮: {results['debugging_improvement']['time_reduction']:.1f}%")

導入前総コスト: 4,500,000円
導入後総コスト: 1,200,000円
コスト削減額: 3,300,000円
削減率: 73.3%
デバッグ時間短縮: 73.3%

class ProposalGenerator:
def __init__(self, client_name, project_scope):
self.client_name = client_name
self.project_scope = project_scope
def generate_remote_debug_proposal(self):
        """Remote Debugging導入提案書の生成"""
proposal = {
"title": f"{self.client_name}様向け Lambda Remote Debugging導入提案",
"executive_summary": {
"current_challenges": [
"サーバーレス開発でのデバッグ時間の長期化",
"本番環境での問題特定の困難さ",
"開発サイクルの遅延によるコスト増加"
],
"proposed_solution": "AWS Lambda Remote Debugging導入による開発効率化",
"expected_benefits": [
"デバッグ時間70%短縮",
"開発コスト30-50%削減",
"品質向上とリリース速度向上"
]
},
"technical_approach": {
"setup_phase": [
"VS Code環境の構築",
"AWS Toolkit設定",
"IAM権限の最適化",
"デバッグワークフローの確立"
],
"implementation_phase": [
"既存Lambda関数への適用",
"チーム向けトレーニング実施",
"ベストプラクティスの策定",
"監視・メトリクス設定"
]
},
"cost_benefit_analysis": self.calculate_roi(),
"timeline": {
"phase1": "環境構築・設定（1週間）",
"phase2": "パイロット導入（2週間）",
"phase3": "全体展開・トレーニング（2週間）",
"phase4": "運用最適化（継続）"
}
}
return proposal
def calculate_roi(self):
        """ROI計算"""
current_monthly_dev_cost = 2000000  # 月額開発コスト（円）
expected_efficiency_gain = 0.4  # 40%の効率向上
monthly_savings = current_monthly_dev_cost * expected_efficiency_gain
annual_savings = monthly_savings * 12
implementation_cost = 500000  # 導入コスト（円）
roi_months = implementation_cost / monthly_savings
annual_roi = ((annual_savings - implementation_cost) / implementation_cost) * 100
return {
"monthly_savings": monthly_savings,
"annual_savings": annual_savings,
"implementation_cost": implementation_cost,
"payback_period_months": roi_months,
"annual_roi_percentage": annual_roi
}
# 使用例
proposal_gen = ProposalGenerator("ABC株式会社", "ECサイト開発")
proposal = proposal_gen.generate_remote_debug_proposal()
print("=== 提案書サマリー ===")
print(f"月額削減額: {proposal['cost_benefit_analysis']['monthly_savings']:,}円")
print(f"年間削減額: {proposal['cost_benefit_analysis']['annual_savings']:,}円")
print(f"投資回収期間: {proposal['cost_benefit_analysis']['payback_period_months']:.1f}ヶ月")
print(f"年間ROI: {proposal['cost_benefit_analysis']['annual_roi_percentage']:.1f}%")

class RemoteDebuggingService:
def __init__(self):
self.service_packages = {
"basic": {
"name": "基本導入パッケージ",
"price": 300000,  # 円
"duration_weeks": 2,
"deliverables": [
"VS Code環境構築",
"基本的なデバッグ設定",
"簡単なトレーニング（2時間）"
]
},
"standard": {
"name": "標準導入パッケージ",
"price": 600000,  # 円
"duration_weeks": 4,
"deliverables": [
"完全な環境構築",
"カスタムデバッグワークフロー構築",
"チーム向けトレーニング（8時間）",
"ベストプラクティス文書作成",
"1ヶ月間のサポート"
]
},
"premium": {
"name": "プレミアム導入パッケージ",
"price": 1200000,  # 円
"duration_weeks": 8,
"deliverables": [
"エンタープライズ環境構築",
"CI/CD統合",
"カスタムデバッグツール開発",
"包括的トレーニングプログラム",
"3ヶ月間の継続サポート",
"パフォーマンス監視設定"
]
}
}
def calculate_monthly_revenue(self, package_distribution):
        """月額売上計算"""
monthly_revenue = 0
for package, count in package_distribution.items():
if package in self.service_packages:
package_price = self.service_packages[package]["price"]
duration_weeks = self.service_packages[package]["duration_weeks"]
# 月額換算（4週間 = 1ヶ月として計算）
monthly_price = package_price / (duration_weeks / 4)
monthly_revenue += monthly_price * count
return monthly_revenue
def project_annual_business(self):
        """年間ビジネス予測"""
# 月別の案件分布予測
monthly_distribution = {
"basic": 2,    # 月2件
"standard": 3, # 月3件
"premium": 1   # 月1件
}
monthly_revenue = self.calculate_monthly_revenue(monthly_distribution)
annual_revenue = monthly_revenue * 12
# コスト計算
monthly_costs = {
"人件費": 800000,      # エンジニア2名分
"ツール・インフラ": 50000,
"営業・マーケティング": 200000,
"その他経費": 100000
}
total_monthly_cost = sum(monthly_costs.values())
annual_cost = total_monthly_cost * 12
annual_profit = annual_revenue - annual_cost
profit_margin = (annual_profit / annual_revenue) * 100
return {
"monthly_revenue": monthly_revenue,
"annual_revenue": annual_revenue,
"annual_cost": annual_cost,
"annual_profit": annual_profit,
"profit_margin": profit_margin,
"monthly_costs": monthly_costs
}
# ビジネス予測
service = RemoteDebuggingService()
business_projection = service.project_annual_business()
print("=== 年間ビジネス予測 ===")
print(f"月額売上: {business_projection['monthly_revenue']:,}円")
print(f"年間売上: {business_projection['annual_revenue']:,}円")
print(f"年間コスト: {business_projection['annual_cost']:,}円")
print(f"年間利益: {business_projection['annual_profit']:,}円")
print(f"利益率: {business_projection['profit_margin']:.1f}%")

import boto3
import json
from datetime import datetime, timedelta
class DebugSecurityManager:
def __init__(self):
self.iam_client = boto3.client('iam')
self.lambda_client = boto3.client('lambda')
def create_debug_role(self, role_name="LambdaDebugRole"):
        """デバッグ専用のIAMロールを作成"""
# 最小権限の原則に基づいたポリシー
debug_policy = {
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"lambda:GetFunction",
"lambda:InvokeFunction",
"lambda:StartDebugSession",
"lambda:StopDebugSession"
],
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:RequestedRegion": "ap-northeast-1"
},
"DateGreaterThan": {
"aws:CurrentTime": datetime.now().isoformat()
},
"DateLessThan": {
"aws:CurrentTime": (datetime.now() + timedelta(hours=8)).isoformat()
}
}
}
]
}
return debug_policy
def setup_debug_session_monitoring(self):
        """デバッグセッションの監視設定"""
monitoring_config = {
"session_timeout": 3600,  # 1時間でタイムアウト
"max_concurrent_sessions": 3,
"allowed_ip_ranges": [
"192.168.1.0/24",  # 社内ネットワーク
"10.0.0.0/8"       # VPNネットワーク
],
"audit_logging": True,
"notification_sns_topic": "arn:aws:sns:ap-northeast-1:123456789012:debug-alerts"
}
return monitoring_config
def validate_debug_environment(self, function_name):
        """デバッグ環境の妥当性チェック"""
try:
# Lambda関数の設定を確認
response = self.lambda_client.get_function(FunctionName=function_name)
config = response['Configuration']
# セキュリティチェック項目
security_checks = {
"environment_variables": self.check_sensitive_env_vars(config.get('Environment', {}).get('Variables', {})),
"vpc_config": config.get('VpcConfig', {}) != {},
"reserved_concurrency": config.get('ReservedConcurrencyExecutions', 0) > 0,
"dead_letter_config": config.get('DeadLetterConfig', {}) != {},
"tracing_config": config.get('TracingConfig', {}).get('Mode') == 'Active'
}
return security_checks
except Exception as e:
print(f"Error validating debug environment: {str(e)}")
return None
def check_sensitive_env_vars(self, env_vars):
        """機密情報を含む環境変数のチェック"""
sensitive_patterns = [
'password', 'secret', 'key', 'token', 'credential'
]
sensitive_vars = []
for var_name, var_value in env_vars.items():
if any(pattern in var_name.lower() for pattern in sensitive_patterns):
sensitive_vars.append(var_name)
return {
"has_sensitive_vars": len(sensitive_vars) > 0,
"sensitive_var_names": sensitive_vars,
"recommendation": "機密情報はAWS Systems Manager Parameter StoreやSecrets Managerを使用してください"
}
# セキュリティ設定の例
security_manager = DebugSecurityManager()
security_config = security_manager.setup_debug_session_monitoring()
print("=== デバッグセキュリティ設定 ===")
print(json.dumps(security_config, indent=2, ensure_ascii=False))

class TeamDebugWorkflow:
def __init__(self):
self.team_members = []
self.debug_sessions = {}
def setup_team_environment(self):
        """チーム向けデバッグ環境のセットアップ"""
workflow_config = {
"branching_strategy": {
"main": "本番環境（デバッグ禁止）",
"staging": "ステージング環境（制限付きデバッグ）",
"development": "開発環境（フルデバッグ権限）",
"feature/*": "機能ブランチ（個人デバッグ環境）"
},
"debug_permissions": {
"senior_developer": ["production", "staging", "development"],
"developer": ["staging", "development"],
"junior_developer": ["development"],
"qa_engineer": ["staging"]
},
"session_management": {
"max_session_duration": "2 hours",
"session_sharing": "同一機能の開発者間で共有可能",
"session_recording": "全セッションを記録・監査",
"concurrent_limit": "1人あたり最大2セッション"
}
}
return workflow_config
def create_debug_checklist(self):
        """デバッグ実行前のチェックリスト"""
checklist = {
"pre_debug": [
"✅ 適切なブランチで作業しているか？",
"✅ 機密情報が環境変数に含まれていないか？",
"✅ デバッグ対象の関数が正しく選択されているか？",
"✅ 必要最小限の権限でアクセスしているか？",
"✅ チームメンバーに作業内容を共有したか？"
],
"during_debug": [
"✅ ブレークポイントは適切な場所に設定されているか？",
"✅ 機密情報をログに出力していないか？",
"✅ セッション時間を意識しているか？",
"✅ 変更内容を適切に記録しているか？"
],
"post_debug": [
"✅ デバッグセッションを適切に終了したか？",
"✅ 発見した問題と解決策を文書化したか？",
"✅ コードの変更をコミット・プッシュしたか？",
"✅ 関連するテストを実行・更新したか？",
"✅ チームに結果を共有したか？"
]
}
return checklist
# チームワークフロー設定
team_workflow = TeamDebugWorkflow()
workflow_config = team_workflow.setup_team_environment()
debug_checklist = team_workflow.create_debug_checklist()
print("=== チーム開発ワークフロー ===")
print("ブランチ戦略:")
for branch, description in workflow_config["branching_strategy"].items():
print(f"  {branch}: {description}")
print("\nデバッグチェックリスト（実行前）:")
for item in debug_checklist["pre_debug"]:
print(f"  {item}")

import boto3
import json
from datetime import datetime, timedelta
class DebugPerformanceMonitor:
def __init__(self):
self.cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
def setup_debug_metrics(self, function_name):
        """デバッグ関連のメトリクス設定"""
custom_metrics = [
{
"MetricName": "DebugSessionDuration",
"Namespace": "Lambda/Debug",
"Dimensions": [
{"Name": "FunctionName", "Value": function_name}
],
"Unit": "Seconds"
},
{
"MetricName": "DebugSessionCount",
"Namespace": "Lambda/Debug", 
"Dimensions": [
{"Name": "FunctionName", "Value": function_name}
],
"Unit": "Count"
},
{
"MetricName": "BreakpointHitCount",
"Namespace": "Lambda/Debug",
"Dimensions": [
{"Name": "FunctionName", "Value": function_name}
],
"Unit": "Count"
}
]
return custom_metrics
def create_debug_dashboard(self, function_names):
        """デバッグ用のCloudWatchダッシュボード作成"""
dashboard_body = {
"widgets": [
{
"type": "metric",
"properties": {
"metrics": [
["Lambda/Debug", "DebugSessionDuration", "FunctionName", fn]
for fn in function_names
],
"period": 300,
"stat": "Average",
"region": "ap-northeast-1",
"title": "Debug Session Duration"
}
},
{
"type": "metric", 
"properties": {
"metrics": [
["Lambda/Debug", "DebugSessionCount", "FunctionName", fn]
for fn in function_names
],
"period": 300,
"stat": "Sum",
"region": "ap-northeast-1", 
"title": "Debug Session Count"
}
}
]
}
return json.dumps(dashboard_body)
# パフォーマンス監視設定
monitor = DebugPerformanceMonitor()
metrics = monitor.setup_debug_metrics("my-lambda-function")
dashboard = monitor.create_debug_dashboard(["function1", "function2", "function3"])
print("=== デバッグメトリクス設定 ===")
for metric in metrics:
print(f"メトリクス名: {metric['MetricName']}")
print(f"名前空間: {metric['Namespace']}")
print(f"単位: {metric['Unit']}")
print("---")

class CareerDevelopmentPlan:
def __init__(self):
self.skill_categories = {
"technical_skills": [
"Lambda Remote Debugging",
"サーバーレスアーキテクチャ設計",
"分散システムデバッグ",
"パフォーマンス最適化",
"セキュリティ監査"
],
"business_skills": [
"開発効率化コンサルティング",
"ROI計算・提案",
"チーム教育・トレーニング",
"プロジェクト管理",
"クライアント対応"
],
"emerging_skills": [
"AI支援デバッグ",
"マルチクラウド対応",
"DevSecOps",
"オブザーバビリティ",
"カオスエンジニアリング"
]
}
def calculate_market_value(self, mastered_skills):
        """スキルベースの市場価値計算"""
skill_values = {
"Lambda Remote Debugging": 800000,  # 年収アップ額
"サーバーレスアーキテクチャ設計": 1200000,
"開発効率化コンサルティング": 1500000,
"AI支援デバッグ": 2000000,  # 新興技術のため高価値
}
total_value_increase = sum(
skill_values.get(skill, 500000) for skill in mastered_skills
)
base_salary = 7000000  # ベース年収
projected_salary = base_salary + total_value_increase
return {
"base_salary": base_salary,
"skill_premium": total_value_increase,
"projected_salary": projected_salary,
"increase_percentage": (total_value_increase / base_salary) * 100
}
# キャリア価値計算
career_plan = CareerDevelopmentPlan()
my_skills = [
"Lambda Remote Debugging",
"サーバーレスアーキテクチャ設計", 
"開発効率化コンサルティング"
]
value_projection = career_plan.calculate_market_value(my_skills)
print("=== キャリア価値予測 ===")
print(f"ベース年収: {value_projection['base_salary']:,}円")
print(f"スキルプレミアム: {value_projection['skill_premium']:,}円")
print(f"予想年収: {value_projection['projected_salary']:,}円")
print(f"年収アップ率: {value_projection['increase_percentage']:.1f}%")