Surveiller et déboguer les fonctions Lambda
Découvrez comment observer, journaliser, tracer et dépanner les fonctions AWS Lambda en production avec CloudWatch, X-Ray et une journalisation structurée.
Surveiller et déboguer les fonctions Lambda est une leçon AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Why Observability Matters
Serverless functions are short-lived and invisible — you cannot SSH into them. Observability is how you understand what your Lambda is doing.
The three pillars are logs, metrics, and traces.
Logging with CloudWatch
Anything your function writes to stdout/stderr goes to CloudWatch Logs automatically. Each function gets its own log group.
exports.handler = async (event) => {
console.log('Received event:', JSON.stringify(event));
return { statusCode: 200, body: 'OK' };
};Structured Logging
Plain text logs are hard to query. Log JSON objects so you can filter on fields later.
- Include a requestId
- Include severity and context
console.log(JSON.stringify({
level: 'INFO',
requestId: context.awsRequestId,
message: 'Order processed',
orderId: 42
}));Built-in Lambda Metrics
Lambda publishes metrics to CloudWatch out of the box:
- Invocations — how often it ran
- Errors — failed executions
- Duration — execution time
- Throttles — rejected due to concurrency limits
Setting Alarms on Errors
Create a CloudWatch alarm so you get notified when error rates spike, instead of finding out from angry users.
aws cloudwatch put-metric-alarm \
--alarm-name lambda-errors \
--metric-name Errors \
--namespace AWS/Lambda \
--threshold 1 \
--comparison-operator GreaterThanThreshold \
--evaluation-periods 1Distributed Tracing with X-Ray
AWS X-Ray traces a request as it flows through Lambda, DynamoDB, S3, and other services. It reveals where time is spent and which downstream call is slow.
Enable Active tracing in the function configuration.
Cold Starts
A cold start happens when Lambda spins up a fresh execution environment. It adds latency to the first request.
Watch Init Duration in your logs to measure cold start impact.
Reducing Cold Starts
Ways to reduce cold start pain:
- Use Provisioned Concurrency to keep environments warm
- Keep deployment packages small
- Avoid heavy initialization at module load
Handling Errors Gracefully
Wrap risky code in try/catch and return meaningful errors. Unhandled exceptions count as Lambda errors and may trigger retries.
exports.handler = async (event) => {
try {
return await process(event);
} catch (err) {
console.error('Processing failed', err);
throw err;
}
};Dead Letter Queues
For asynchronous invocations that keep failing, configure a Dead Letter Queue (DLQ) using SQS or SNS. Failed events land there so you can inspect and reprocess them.
Putting It Together
A well-monitored Lambda has:
- Structured JSON logs
- CloudWatch alarms on Errors and Duration
- X-Ray tracing enabled
- A DLQ for failed async events
Quick Check
Test your debugging knowledge.
Recap
You learned to monitor and debug Lambda:
- CloudWatch Logs capture stdout/stderr
- Metrics and alarms alert on errors
- X-Ray traces distributed calls
- DLQs capture failed async events
Good observability turns invisible serverless failures into solvable problems.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Surveiller et déboguer les fonctions Lambda » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Surveiller et déboguer les fonctions Lambda » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), passe à CoddyKit PRO. Le cours AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Surveiller et déboguer les fonctions Lambda » ?
Découvrez comment observer, journaliser, tracer et dépanner les fonctions AWS Lambda en production avec CloudWatch, X-Ray et une journalisation structurée. Tu pratiques AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Surveiller et déboguer les fonctions Lambda » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) ?
Oui. Chaque leçon AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Qu’est-ce qu’AWS Lambda ?
- Créer votre première fonction Lambda
- Déclencheurs et intégrations Lambda
- Surveiller et déboguer les fonctions Lambda