Wie überwache ich die Speichernutzung meiner Lambda-Funktion?

Lösung

Du kannst die folgenden AWS-Services und -Tools verwenden, um die Speichernutzung der Lambda-Funktionen zu überwachen. Weitere Informationen findest du unter Überwachung und Beobachtbarkeit.

Hinweis: Informationen zur Optimierung der Speichernutzung der Lambda-Funktion findest du unter Profiling von Funktionen mit AWS Lambda Power Tuning.

Amazon CloudWatch Logs Insights

Mit CloudWatch Logs Insights kannst du eine benutzerdefinierte Abfragesyntax erstellen, um Protokolldaten nach Metriken zur Speichernutzung zu durchsuchen und diese zu analysieren. Weitere Informationen findest du unter Analysieren von Protokolldaten mit CloudWatch Logs Insights.

Beispiele für Abfragen, die die Menge des übermäßig bereitgestellten Speichers ermitteln, findest du unter Abfragen für Lambda-Protokolle.

Hinweis: Für dein AWS-Konto fallen Gebühren an, wenn du CloudWatch Logs Insights-Abfragen ausführst. Weitere Informationen findest du unter Amazon CloudWatch-Preise.

CloudWatch Lambda Insights

CloudWatch Lambda Insights erfasst automatisch Metriken zur Speichernutzung aus den Lambda-Funktionen, in denen es installiert ist. Weitere Informationen findest du unter Erste Schritte mit Lambda Insights.

Ein Beispiel für einen Workflow zur Verfolgung und Analyse der Speichernutzung findest du unter Beispiel-Workflow zur Erkennung von Funktionsanomalien.

Ein Beispiel für ein Protokollereignis findest du unter Beispiel für ein Telemetrie-Ereignis in CloudWatch Lambda Insights.

Hinweis: Bei der Installation der CloudWatch Lambda-Erweiterung, die für CloudWatch Lambda Insights erforderlich ist, fallen Gebühren für dein AWS-Konto an. Weitere Informationen findest du im Abschnitt Preise von Lambda Insights.

Amazon CodeGuru Profiler (kompatibel mit Python und Java)

Die Amazon CodeGuru Profiler-Integration für Lambda für JVM und Lambda für Python sammelt Leistungsdaten zu deinen Anwendungen. CodeGuru Profile ist kompatibel mit Anwendungen, die in Java, Python 3.7 bis 3.9 und JVM-Sprachen wie Scala und anderen unterstützten Laufzeitumgebungen geschrieben wurden.

Wenn du ein Profil für die Anwendungen erstellst, kannst du deren Metriken überwachen und Empfehlungen erhalten, um sie effizienter zu gestalten.

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