Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch
Impari a emettere metriche aziendali e di prestazioni personalizzate da Lambda e ad attivare allarmi e notifiche quando vengono superate determinate soglie.
Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch è una lezione Serverless AWS Lambda Development gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 4 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Serverless AWS Lambda Development, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Serverless AWS Lambda Development include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
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.
Domande Frequenti
La lezione «Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Serverless AWS Lambda Development, passa a CoddyKit PRO. Il corso Serverless AWS Lambda Development include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch»?
Impari a emettere metriche aziendali e di prestazioni personalizzate da Lambda e ad attivare allarmi e notifiche quando vengono superate determinate soglie. Eserciti Serverless AWS Lambda Development con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Serverless AWS Lambda Development?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Serverless AWS Lambda Development su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 4 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Serverless AWS Lambda Development?
Sì. Ogni lezione Serverless AWS Lambda Development include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Log e metriche di CloudWatch
- Gestione degli errori e retry
- Debug delle applicazioni serverless
- Metriche personalizzate e allarmi CloudWatch