Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch
Aprenda a emitir sus propias métricas empresariales y de rendimiento desde Lambda y a activar alarmas y notificaciones cuando se superen determinados umbrales.
Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch es una lección gratuita de Serverless AWS Lambda Development en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Serverless AWS Lambda Development, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Serverless AWS Lambda Development incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
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.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch» es gratis?
Sí — el texto completo de «Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Serverless AWS Lambda Development, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Serverless AWS Lambda Development incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch»?
Aprenda a emitir sus propias métricas empresariales y de rendimiento desde Lambda y a activar alarmas y notificaciones cuando se superen determinados umbrales. Practicas Serverless AWS Lambda Development con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Serverless AWS Lambda Development?
No se requiere experiencia previa. Serverless AWS Lambda Development en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Serverless AWS Lambda Development?
Sí. Cada lección de Serverless AWS Lambda Development incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Logs y métricas de CloudWatch
- Gestión de errores y reintentos
- Depuración de aplicaciones sin servidor
- Métricas personalizadas y alarmas de CloudWatch