Metriken für Lambda-Funktionen anzeigen

Wenn Ihre AWS Lambda Funktion die Verarbeitung eines Ereignisses abgeschlossen hat, sendet Lambda Metriken über den Aufruf an Amazon. CloudWatch Für diese Metriken fallen keine Gebühren an.

Auf der CloudWatch Konsole können Sie Diagramme und Dashboards mit diesen Metriken erstellen. Sie können Alarme so einstellen, dass sie auf Änderungen bei Auslastung, Leistung oder Fehlerraten reagieren. Lambda sendet metrische Daten CloudWatch in 1-Minuten-Intervallen an. Wenn Sie einen direkteren Einblick in Ihre Lambda-Funktion wünschen, können Sie hochauflösende benutzerdefinierte Metriken erstellen, wie bei Serverless Land beschrieben. Für benutzerdefinierte Metriken und CloudWatch Alarme fallen Gebühren an. Weitere Informationen finden Sie unter CloudWatchAmazon-Preise.

Auf dieser Seite werden die Metriken für den Aufruf, die Leistung und die Parallelität von Lambda-Funktionen beschrieben, die auf der Konsole verfügbar sind. CloudWatch

Metriken auf der Konsole anzeigen CloudWatch

Sie können die CloudWatch Konsole verwenden, um Funktionsmetriken nach Funktionsname, Alias oder Version zu filtern und zu sortieren.

Um Metriken auf der CloudWatch Konsole anzuzeigen

1. Öffnen Sie die Seite „Metriken“ (AWS/LambdaNamespace) der CloudWatch Konsole.

2. Wählen Sie auf der Registerkarte Durchsuchen unter Metriken eine der folgenden Dimensionen aus:

   • Nach Funktionsname (FunctionName) – Zeigen Sie Aggregatmetriken für alle Versionen und Aliase einer Funktion anzeigen.

   • Nach Ressource (Resource) – Zeigen Sie Metriken für eine Version oder den Alias einer Funktion an.

   • Nach ausgeführter Version (ExecutedVersion) – Zeigen Sie Metriken für eine Kombination aus Alias und Version an. Verwenden Sie die Dimension ExecutedVersion, um Fehlerraten für zwei Versionen einer Funktion zu vergleichen, die beide Ziele eines gewichteten Alias sind.

   • Funktionsübergreifend (keine) — Zeigt aggregierte Metriken für alle Funktionen in der aktuellen AWS-Region Version an.

3. Wählen Sie eine Metrik und dann Ad to graph (Zu Grafik hinzufügen) oder eine andere grafische Option aus.

Standardmäßig verwenden Diagramme die Sum-Statistik für alle Metriken. Um eine andere Statistik auszuwählen und das Diagramm anzupassen, verwenden Sie die Optionen auf der Registerkarte Graphed metrics (Graphierte Metriken).

Anmerkung

Der Zeitstempel einer Metrik gibt an, wann die Funktion aufgerufen wurde. Abhängig von der Dauer des Aufrufs kann es einige Minuten dauern, bis die Metrik ausgegeben wird. Wenn Ihre Funktion beispielsweise ein Timeout von 10 Minuten aufweist, suchen Sie dann über 10 Minuten in der Vergangenheit hinaus nach genauen Metriken.

Weitere Informationen zu CloudWatch finden Sie im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Arten von Metriken

Im folgenden Abschnitt werden die Typen von Lambda-Metriken beschrieben, die auf der CloudWatch Konsole verfügbar sind.

Aufrufmetriken

Aufrufmetriken sind binäre Indikatoren für das Ergebnis eines Lambda-Funktionsaufrufs. Wenn die Funktion beispielsweise einen Fehler zurückgibt, sendet Lambda die Errors-Metrik mit dem Wert 1. Um die Anzahl der Funktionsfehler zu erhalten, die jede Minute aufgetreten sind, lassen Sie sich die Sum der Errors-Metrik mit einem Zeitraum von 1 Minute anzeigen.

Anmerkung

Zeigen Sie die folgenden Aufrufmetriken mit der Sum-Statistik an.

• Invocations – Die Häufigkeit, mit der Ihr Funktionscode aufgerufen wird, einschließlich erfolgreicher Aufrufe und Aufrufe, die zu einem Funktionsfehler führen. Aufrufe werden nicht aufgezeichnet, wenn die Aufrufanforderung gedrosselt wird oder anderweitig zu einem Aufruffehler führt. Der Wert von Invocations entspricht der Anzahl der fakturierten Anforderungen.

• Errors – Die Anzahl der Aufrufe, die zu einem Funktionsfehler führen. Funktionsfehler schließen Ausnahmen ein, die Ihr Code ausgibt, und Ausnahmen, die die Lambda-Laufzeit ausgibt. Die Laufzeit gibt Fehler für Probleme wie Timeouts und Konfigurationsfehler zurück. Um die Fehlerquote zu berechnen, teilen Sie den Wert von Errors durch den Wert von Invocations. Beachten Sie, dass der Zeitstempel für eine Fehlermetrik widerspiegelt, wann die Funktion aufgerufen wurde, und nicht, wann der Fehler aufgetreten ist.

• DeadLetterErrors— Bei asynchronen Aufrufen die Häufigkeit, mit der Lambda versucht, ein Ereignis an eine Warteschlange mit unlesbaren Buchstaben () zu senden, aber fehlschlägt. DLQ Fehler mit unverschlüsselten Buchstaben können aufgrund falsch festgelegter Ressourcen oder Größenbeschränkungen auftreten.

• DestinationDeliveryFailures – Bei asynchronen Aufrufen und unterstützten Zuordnung von Ereignisquellen die Häufigkeit, mit der Lambda versucht, ein Ereignis an ein Ziel zu senden, dies jedoch fehlschlägt. Für die Zuordnung von Ereignisquellen unterstützt Lambda Ziele für Streamquellen (DynamoDB und Kinesis). Zustellungsfehler können aufgrund von Berechtigungsfehlern, falsch konfigurierten Ressourcen oder Größenbeschränkungen auftreten. Fehler können auch auftreten, wenn es sich bei dem von Ihnen konfigurierten Ziel um einen nicht unterstützten Typ handelt, z. B. eine SQS FIFO Amazon-Warteschlange oder ein SNS FIFO Amazon-Thema.

• Throttles – Die Anzahl der Aufruf-Anforderungen, die gedrosselt werden. Wenn alle Funktions-Instances Anforderungen verarbeiten und keine Nebenläufigkeit zum Hochskalieren verfügbar ist, lehnt Lambda zusätzliche Anforderungen mit einem TooManyRequestsException-Fehler ab. Gedrosselte Anforderungen und andere Aufruffehler zählen nicht als Invocations oder Errors.

• OversizedRecordCount: Bei Amazon-DocumentDB-Ereignisquellen die Anzahl von Ereignissen mit einer Größe von mehr als 6 MB, die Ihre Funktion aus Ihrem Change-Stream empfängt. Lambda verwirft die Nachricht und gibt diese Metrik aus.

• ProvisionedConcurrencyInvocations – Gibt an, wie oft Ihr Funktionscode für bereitgestellte Gleichzeitigkeit aufgerufen wird.

• ProvisionedConcurrencySpilloverInvocations – Gibt an, wie oft Ihr Funktionscode für Standard-Gleichzeitigkeit aufgerufen wird, wenn die gesamte bereitgestellte Gleichzeitigkeit verwendet wird.

• RecursiveInvocationsDropped— Die Häufigkeit, mit der Lambda den Aufruf Ihrer Funktion gestoppt hat, weil es erkannt hat, dass Ihre Funktion Teil einer unendlichen rekursiven Schleife ist. Die rekursive Schleifenerkennung überwacht, wie oft eine Funktion als Teil einer Kette von Anfragen aufgerufen wird, indem Metadaten nachverfolgt werden, die von supported hinzugefügt wurden. AWS SDKs Wenn Ihre Funktion als Teil einer Kette von Anfragen ungefähr 16 Mal aufgerufen wird, verwirft Lambda standardmäßig den nächsten Aufruf. Wenn Sie die rekursive Schleifenerkennung deaktivieren, wird diese Metrik nicht ausgegeben. Weitere Informationen über dieses Feature finden Sie unter Verwenden Sie die rekursive Lambda-Schleifenerkennung, um Endlosschleifen zu verhindern.

Leistungsmetriken

Performance-Metriken stellen Performance-Details zu einem einzelnen Funktionsaufruf bereit. Die Metrik Duration gibt beispielsweise die Zeit in Millisekunden an, die Ihre Funktion auf die Verarbeitung eines Ereignisses aufwendet. Um einen Eindruck davon zu erhalten, wie schnell Ihre Funktion Ereignisse verarbeitet, können Sie sich diese Metriken mit der Statistik Average oder Max anzeigen lassen.

• Duration – Die Zeit, die Ihr Funktionscode auf die Verarbeitung eines Ereignisses aufwendet. Die fakturierte Dauer für einen Aufruf ist der Wert von Duration, aufgerundet auf die nächste Millisekunde. Duration beinhaltet nicht die Kaltstartzeit.

• PostRuntimeExtensionsDuration – Die kumulative Zeit, die die Laufzeit nach Abschluss des Funktionscodes mit Erweiterungen verbringt.

• IteratorAge: Bei DynamoDB-, Kinesis- und Amazon-DocumentDB-Ereignisquellen das Alter des letzten Datensatzes im Ereignis. Diese Matrik misst die Zeit zwischen dem Zeitpunkt, zu dem ein Stream den Datensatz empfängt, und dem Zeitpunkt, zu dem die Zuordnung von Ereignisquellen das Ereignis an die Funktion sendet.

• OffsetLag— Bei selbstverwalteten Apache Kafka- und Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (AmazonMSK) -Ereignisquellen der Unterschied im Offset zwischen dem letzten Datensatz, der in ein Thema geschrieben wurde, und dem letzten Datensatz, den die Nutzergruppe Ihrer Funktion verarbeitet hat. Ein Kafka-Thema kann zwar mehrere Partitionen haben, diese Metrik misst die Offset-Verzögerung jedoch auf Themenebene.

Duration unterstützt auch Perzentilstatistiken (p). Verwenden Sie Perzentile, um Ausreißerwerte auszuschließen, die Averages- und Maximum-Statistiken verzerren. Die p95-Statistik zeigt beispielsweise die maximale Dauer von 95 % der Aufrufe, ohne die langsamsten 5 %. Weitere Informationen finden Sie unter Perzentile im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.

Gleichzeitigkeitsmetriken

Lambda meldet Gleichzeitigkeitsmetriken als aggregierte Anzahl der Instances, die Ereignisse in einer Funktion, Version, Alias oder AWS-Region verarbeiten. Zeigen Sie diese Metriken mit der Statistik Max an, um zu sehen, wie nah Sie an den Grenzwerten für Gleichzeitigkeit sind.

• ConcurrentExecutions – Die Anzahl der Funktionsinstances, die Ereignisse verarbeiten. Wenn diese Zahl das Kontingent für gleichzeitige Ausführungen für die Region oder das Limit reservierter Gleichzeitigkeit für die Funktion erreicht, drosselt Lambda weitere Aufrufanforderungen.

• ProvisionedConcurrentExecutions – Die Anzahl der Funktions-Instances, die Ereignisse für bereitgestellte Gleichzeitigkeit verarbeiten. Für jeden Aufruf eines Alias oder einer Version mit Provisioned Concurrency gibt Lambda die aktuelle Anzahl aus.

• ProvisionedConcurrencyUtilization— Für eine Version oder einen Alias wird der Wert von ProvisionedConcurrentExecutions dividiert durch die Gesamtmenge der konfigurierten Parallelität angegeben. Wenn Sie beispielsweise für Ihre Funktion eine bereitgestellte Parallelität von 10 konfigurieren und Ihr Wert 7 ProvisionedConcurrentExecutions ist, dann ist Ihr Wert 0,7. ProvisionedConcurrencyUtilization

• UnreservedConcurrentExecutions – Für eine Region die Anzahl der Ereignisse, die Funktionen ohne reservierte Nebenläufigkeit verarbeiten.

• ClaimedAccountConcurrency – Mit Bezug auf eine Region die Menge an Gleichzeitigkeit, die für On-Demand-Aufrufe nicht verfügbar ist. ClaimedAccountConcurrency entspricht UnreservedConcurrentExecutions plus dem Betrag der zugewiesenen Gleichzeitigkeit (d. h. der gesamten reservierten Gleichzeitigkeit plus der gesamten bereitgestellten Gleichzeitigkeit). Weitere Informationen finden Sie unter Die Metrik ClaimedAccountConcurrency.

Metriken asynchroner Aufrufe

Metriken asynchroner Aufrufe liefern Details zu asynchronen Aufrufen aus Ereignisquellen und direkten Aufrufen. Sie können Schwellenwerte und Alarme festlegen, um Sie über bestimmte Änderungen zu informieren. Zum Beispiel, wenn die Anzahl der Ereignisse, die für die Verarbeitung in die Warteschlange gestellt werden, ungewollt ansteigt (AsyncEventsReceived). Oder wenn ein Ereignis lange auf seine Verarbeitung gewartet hat (AsyncEventAge).

• AsyncEventsReceived – Die Anzahl der Ereignisse, die Lambda erfolgreich zur Verarbeitung in die Warteschlange stellt. Diese Metrik bietet einen Einblick in die Anzahl der Ereignisse, die eine Lambda-Funktion empfängt. Überwachen Sie diese Metrik und stellen Sie Alarme für Schwellenwerte ein, um nach Problemen zu suchen. Zum Beispiel, um eine unerwünschte Anzahl von Ereignissen zu erkennen, die an Lambda gesendet werden, und um schnell Probleme zu diagnostizieren, die auf falsche Auslöser- oder Funktionskonfigurationen zurückzuführen sind. Diskrepanzen zwischen AsyncEventsReceived und Invocations können auf eine unterschiedliche Verarbeitung, verworfene Ereignisse oder einen möglichen Rückstand in der Warteschlange hinweisen.

• AsyncEventAge – Die Zeit zwischen dem erfolgreichen Einstellen des Ereignisses in die Warteschlange durch Lambda und dem Aufruf der Funktion. Der Wert dieser Metrik steigt, wenn Ereignisse aufgrund von Aufruffehlern oder Drosselung erneut versucht werden. Überwachen Sie diese Metrik und legen Sie Alarme für Schwellenwerte für verschiedene Statistiken fest, wenn sich eine Warteschlange immer länger wird. Um einen Anstieg dieser Metrik zu beheben, sehen Sie sich die Errors-Metrik an, um Funktionsfehler zu identifizieren, und die Throttles-Metrik, um Gleichzeitigkeitsprobleme zu identifizieren.

• AsyncEventsDropped – Die Anzahl der Ereignisse, die verworfen werden, ohne die Funktion erfolgreich auszuführen. Wenn Sie eine Warteschlange für unzustellbare Nachrichten (DLQ) oder ein OnFailure Ziel konfigurieren, werden Ereignisse dorthin gesendet, bevor sie gelöscht werden. Ereignisse werden aus verschiedenen Gründen verworfen. Beispielsweise können Ereignisse das maximale Ereignisalter überschreiten oder die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen ausschöpfen, oder die reservierte Gleichzeitigkeit ist möglicherweise auf 0 gesetzt. Um herauszufinden, warum Ereignisse verworfen werden, sehen Sie sich die Errors-Metrik an, um Funktionsfehler zu identifizieren, und die Throttles-Metrik, um Gleichzeitigkeitsprobleme zu identifizieren.