Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama
CloudWatch, X-Ray ve yapılandırılmış günlük kaydını kullanarak AWS Lambda işlevlerini üretimde nasıl gözlemleyeceğinizi, günlüklerini nasıl tutacağınızı, izlerini nasıl süreceğinizi ve sorunlarını nasıl gidereceğinizi öğrenin.
Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama, CoddyKit'te ücretsiz bir AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
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.
Yapay zeka eğitmeniyle AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 12
- Dersler
- 48
Sıkça Sorulan Sorular
“Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama” dersinde ne öğreneceğim?
CloudWatch, X-Ray ve yapılandırılmış günlük kaydını kullanarak AWS Lambda işlevlerini üretimde nasıl gözlemleyeceğinizi, günlüklerini nasıl tutacağınızı, izlerini nasıl süreceğinizi ve sorunlarını na… AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- AWS Lambda Nedir?
- İlk Lambda İşlevinizi Oluşturma
- Lambda Tetikleyicileri ve Bütünleştirmeleri
- Lambda İşlevlerini İzleme ve Hata Ayıklama