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Serverless AWS Lambda Development · Aula

Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch

Aprenda a emitir suas próprias métricas de negócio e desempenho a partir do Lambda e a disparar alarmes e notificações quando os limites forem ultrapassados.

Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch é uma aula grátis de Serverless AWS Lambda Development no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Serverless AWS Lambda Development, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Serverless AWS Lambda Development inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

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.

Perguntas Frequentes

A aula “Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch” é grátis?

Sim — o texto completo de “Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Serverless AWS Lambda Development, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Serverless AWS Lambda Development inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch”?

Aprenda a emitir suas próprias métricas de negócio e desempenho a partir do Lambda e a disparar alarmes e notificações quando os limites forem ultrapassados. Você pratica Serverless AWS Lambda Development com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Serverless AWS Lambda Development?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Serverless AWS Lambda Development no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Serverless AWS Lambda Development?

Sim. Cada aula de Serverless AWS Lambda Development inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Registros e métricas do CloudWatch
  2. Tratamento de erros e novas tentativas
  3. Depuração de aplicativos sem servidor
  4. Métricas Personalizadas e Alarmes do CloudWatch
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