Наблюдаемость — важнейший аспект управления и поддержки бессерверных приложений, работающих на AWS Lambda. Это позволяет разработчикам и командам эксплуатации получить представление о поведении, производительности и работоспособности их функций Lambda. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приемы обеспечения наблюдаемости в AWS Lambda, а также приведем примеры кода, демонстрирующие их реализацию.
- Журналы AWS CloudWatch.
AWS Lambda легко интегрируется с CloudWatch Logs, что обеспечивает централизованное расположение для хранения и анализа данных журналов. Вы можете настроить свои функции Lambda для создания журналов и настроить формат журналов в соответствии с вашими требованиями. Вот пример кода:
import logging
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)
def lambda_handler(event, context):
logger.info("Lambda function executed successfully.")
# Rest of your code
- Пользовательские метрики с CloudWatch.
Помимо журналов, вы также можете создавать собственные метрики из функций Lambda и отслеживать их с помощью CloudWatch. Это позволяет отслеживать конкретные показатели производительности и настраивать сигналы тревоги на основе определенных пороговых значений. Вот пример кода с использованием библиотекиboto3
:
import boto3
cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
def lambda_handler(event, context):
# Your code
cloudwatch.put_metric_data(
Namespace='CustomMetrics',
MetricData=[
{
'MetricName': 'ExecutionTime',
'Value': 100, # Example metric value
'Unit': 'Milliseconds'
}
]
)
- AWS X-Ray Tracing:
AWS X-Ray предоставляет возможности распределенной трассировки, позволяя отслеживать запросы по мере их прохождения через ваше бессерверное приложение. Добавляя инструменты X-Ray к функциям Lambda, вы можете получить представление о задержке запросов, выявить узкие места и визуализировать общую архитектуру. Вот пример кода:
import aws_xray_sdk.core
from aws_xray_sdk.core import patch_all
patch_all()
def lambda_handler(event, context):
# Your code
- Обработка ошибок и отчеты об исключениях.
Правильная обработка ошибок и отчеты об исключениях необходимы для обеспечения наблюдаемости. Вы можете использовать такие сервисы, как AWS Simple Notification Service (SNS) или AWS Simple Queue Service (SQS), для отправки уведомлений или сохранения сведений об ошибках для дальнейшего анализа. Вот пример использования социальных сетей:
import boto3
sns = boto3.client('sns')
def lambda_handler(event, context):
try:
# Your code
except Exception as e:
sns.publish(
TopicArn='arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:ErrorNotifications',
Message='Lambda function encountered an error: {}'.format(str(e))
)
Наблюдаемость играет жизненно важную роль в обеспечении надежности и производительности функций AWS Lambda. Реализуя описанные выше методы, вы можете эффективно отслеживать и отлаживать свои бессерверные приложения, что позволяет быстрее выявлять и устранять проблемы.