Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme
Lernen Sie, eigene Geschäfts- und Performance-Metriken aus Lambda auszugeben und Alarme sowie Benachrichtigungen auszulösen, wenn Schwellenwerte überschritten werden.
Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme ist eine kostenlose Serverless AWS Lambda Development-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Serverless AWS Lambda Development-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Serverless AWS Lambda Development-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
Beyond Default Metrics
Lambda publishes built-in metrics like invocations and errors, but your app has its own signals, such as orders processed or items failed. These are custom metrics.
Embedded Metric Format
The easiest way to emit metrics is the Embedded Metric Format (EMF): print structured JSON to logs and CloudWatch extracts metrics automatically.
{
"_aws": {
"CloudWatchMetrics": [{
"Namespace": "OrdersApp",
"Metrics": [{"Name": "OrdersProcessed", "Unit": "Count"}]
}]
},
"OrdersProcessed": 12
}Emitting EMF in Python
Build the EMF object and print it as JSON. No extra API call or latency is needed.
import json, time
def emit(count):
print(json.dumps({
'_aws': {
'Timestamp': int(time.time() * 1000),
'CloudWatchMetrics': [{
'Namespace': 'OrdersApp',
'Dimensions': [[]],
'Metrics': [{'Name': 'OrdersProcessed', 'Unit': 'Count'}]
}]
},
'OrdersProcessed': count
}))PutMetricData API
Alternatively call put_metric_data directly. This is synchronous and adds latency, so EMF is usually preferred for hot paths.
import boto3
cw = boto3.client('cloudwatch')
cw.put_metric_data(Namespace='OrdersApp',
MetricData=[{'MetricName': 'OrdersProcessed', 'Value': 1}])Dimensions Add Context
Dimensions are key-value tags that slice a metric, such as by region or customer tier. Keep dimension cardinality low to control cost.
What an Alarm Does
A CloudWatch alarm watches a metric and changes state when it breaches a threshold for a set number of periods, then triggers an action.
Creating an Alarm
This alarm fires when the error count exceeds 5 in a single one-minute period.
aws cloudwatch put-metric-alarm \
--alarm-name orders-errors \
--metric-name Errors \
--namespace AWS/Lambda \
--threshold 5 \
--comparison-operator GreaterThanThreshold \
--evaluation-periods 1 \
--period 60Notifying with SNS
Point the alarm action at an SNS topic so it emails, texts, or pages your on-call when triggered.
Alarm States
Alarms have three states: OK, ALARM, and INSUFFICIENT_DATA. The last means the metric had no data points in the window.
Avoid Alarm Fatigue
Too many noisy alarms train people to ignore them. Alarm on symptoms users feel, like error rate and latency, not every minor metric.
Dashboards Tie It Together
Build a CloudWatch dashboard combining built-in and custom metrics so you see the whole system health at a glance during an incident.
Quick Check
Test your metrics knowledge.
Recap
You learned to emit custom metrics via EMF or PutMetricData, add dimensions, create threshold alarms wired to SNS, and avoid alarm fatigue with dashboards.
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Serverless AWS Lambda Development-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Serverless AWS Lambda Development-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme“?
Lernen Sie, eigene Geschäfts- und Performance-Metriken aus Lambda auszugeben und Alarme sowie Benachrichtigungen auszulösen, wenn Schwellenwerte überschritten werden. Du übst Serverless AWS Lambda Development mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Serverless AWS Lambda Development zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Serverless AWS Lambda Development auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Serverless AWS Lambda Development-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Serverless AWS Lambda Development-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- CloudWatch-Logs und -Metriken
- Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche
- Serverlose Anwendungen debuggen
- Benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch-Alarme