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Serverless AWS Lambda Development · 강의

사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람

Lambda에서 자체 비즈니스 및 성능 지표를 내보내고 임계값을 넘을 때 알람과 알림을 발생시키는 방법을 배웁니다.

사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람은(는) CoddyKit의 무료 Serverless AWS Lambda Development 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Serverless AWS Lambda Development 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Serverless AWS Lambda Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

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 60

Notifying 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.

자주 묻는 질문

“사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람” 강의는 무료인가요?

네 — “사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Serverless AWS Lambda Development 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Serverless AWS Lambda Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람”에서 뭘 배우나요?

Lambda에서 자체 비즈니스 및 성능 지표를 내보내고 임계값을 넘을 때 알람과 알림을 발생시키는 방법을 배웁니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Serverless AWS Lambda Development을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Serverless AWS Lambda Development을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Serverless AWS Lambda Development은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Serverless AWS Lambda Development 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Serverless AWS Lambda Development 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. CloudWatch 로그 및 지표
  2. 오류 처리 및 재시도
  3. 서버리스 애플리케이션 디버깅
  4. 사용자 지정 지표와 CloudWatch 알람
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