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# CloudWatch métriques pour les instances gérées Lambda
Vous pouvez surveiller les instances gérées Lambda à l'aide de CloudWatch métriques. Lambda publie automatiquement des mesures pour vous aider CloudWatch à surveiller l'utilisation des ressources, à suivre les coûts et à optimiser les performances.
## Métriques disponibles
Les instances gérées Lambda fournissent des mesures à deux niveaux : au niveau du fournisseur de capacité et au niveau de l'environnement d'exécution.
### Indicateurs au niveau du fournisseur de capacité
Les indicateurs au niveau du fournisseur de capacité fournissent une visibilité sur l'utilisation globale des ressources sur l'ensemble de vos instances. Ces mesures utilisent les dimensions suivantes :
+ **CapacityProviderName**- Le nom de votre fournisseur de capacité
+ **InstanceType**- Le type d'instance EC2
**Indicateurs d'utilisation des ressources : **
+ **CPUUtilization ** : pourcentage d'utilisation du processeur entre les instances du fournisseur de capacité
+ **MemoryUtilization**- Le pourcentage d'utilisation de la mémoire entre les instances du fournisseur de capacité
**Indicateurs de capacité : **
+ **vCPUAvailable ** - La quantité de vCPU disponible sur les instances à allouer (en nombre)
+ **MemoryAvailable**- La quantité de mémoire disponible sur les instances pour l'allocation (en octets)
+ **vCPUAllocated ** - La quantité de vCPU allouée aux instances pour les environnements d'exécution (en nombre)
+ **MemoryAllocated**- La quantité de mémoire allouée aux instances pour les environnements d'exécution (en octets)
### Mesures au niveau de l'environnement d'exécution
Les métriques au niveau de l'environnement d'exécution fournissent une visibilité sur l'utilisation des ressources et la simultanéité pour les différentes fonctions. Ces mesures utilisent les dimensions suivantes :
+ **CapacityProviderName**- Le nom de votre fournisseur de capacité
+ **FunctionName**- Le nom de votre fonction Lambda
+ **Ressource ** : par ressource, affichez les métriques d'une version spécifique d'une fonction.
**Note**
Pour les instances gérées Lambda (LMI), la `Resource` dimension ne prend en charge que les versions de fonctions. Le format est `:`.
**Métriques de l'environnement d'exécution disponibles : **
+ **ExecutionEnvironmentConcurrency**- La simultanéité maximale sur une période d'échantillonnage de 5 minutes
+ **ExecutionEnvironmentConcurrencyLimit**- La limite maximale de simultanéité par environnement d'exécution
+ **ExecutionEnvironmentCPUUtilization**- Le pourcentage d'utilisation du processeur pour les environnements d'exécution de la fonction
+ **ExecutionEnvironmentMemoryUtilization**- Le pourcentage d'utilisation de la mémoire pour les environnements d'exécution de la fonction
## Indicateurs des raisons de l'étranglement
Les instances gérées Lambda émettent des mesures granulaires relatives à la raison de l'étranglement qui identifient la contrainte de ressources à l'origine de l'étranglement. Pour chaque accélérateur, Lambda émet exactement l'une des sous-métriques suivantes avec une valeur de 1, tandis que les trois autres sont émises avec une valeur de 0 :
+ **ConcurrencyThrottles**— L'environnement d'exécution a atteint sa limite maximale de simultanéité. Cela peut être résolu en augmentant [ ExecutionEnvironmentMaxConcurrency ](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency) ou en [ dimensionnant les environnements d'exécution de manière plus agressive](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-target-resource-utilization).
+ **CPUThrottles ** — L'environnement d'exécution a épuisé les ressources CPU qui lui étaient allouées. Vous pouvez y remédier en augmentant l'allocation de [ processeurs virtuels de votre fonction ](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-function-memory-vcpus) ou en réduisant la charge par environnement [ ExecutionEnvironmentMaxConcurrency ](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency) pour la réduire.
+ **MemoryThrottles**— L'environnement d'exécution a épuisé la mémoire allouée. Vous pouvez y remédier en augmentant l'allocation [ mémoire de votre fonction ](configuration-memory.md) ou en réduisant la charge par environnement [ ExecutionEnvironmentMaxConcurrency ](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency) pour la réduire.
+ **DiskThrottles**— L'environnement d'exécution a épuisé l'espace disque qui lui était alloué. Vous pouvez y remédier en augmentant le stockage [ éphémère de votre fonction ](configuration-ephemeral-storage.md) ou en réduisant la charge par environnement [ ExecutionEnvironmentMaxConcurrency ](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency) pour la réduire.
Lambda émet toujours la `Throttles` métrique standard à côté de ces sous-métriques. Utilisez ces indicateurs pour comprendre pourquoi votre fonction évolue et s'il convient d'ajuster votre simultanéité maximale, la mémoire de fonction, l'allocation de processeurs virtuels ou la configuration des disques. Pour obtenir la liste complète des métriques Lambda, consultez[Types de métriques pour les fonctions Lambda](monitoring-metrics-types.md).
## Fréquence et rétention métriques
Les métriques Lambda Managed Instances sont publiées à intervalles de 5 minutes et conservées pendant 15 mois.
## Affichage des statistiques dans CloudWatch
**Pour afficher les métriques des instances gérées Lambda dans la console CloudWatch **
1. Ouvrez la CloudWatch console à l'adresse [ console.aws.amazon. com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Dans le panneau de navigation, sélectionnez **Métriques**.
1. Dans l'**onglet ** Toutes les mesures, choisissez ** AWS/Lambda**.
1. Choisissez la dimension métrique que vous souhaitez afficher :
+ Pour les mesures au niveau du fournisseur de capacité, filtrez par ** CapacityProviderName ** et ** InstanceType **
+ Pour les mesures au niveau de l'environnement d'exécution, filtrez par ** CapacityProviderName ** ** FunctionName**, et par ** ressource **
1. Sélectionnez les indicateurs que vous souhaitez surveiller.
## Utilisation de métriques pour optimiser les performances
Surveillez l'utilisation du processeur et de la mémoire pour déterminer si vos fonctions sont correctement dimensionnées. Un taux d'utilisation élevé peut indiquer le besoin de types d'instances plus volumineux ou d'une allocation de mémoire de fonction accrue. Suivez les indicateurs de simultanéité pour comprendre le comportement de mise à l'échelle et identifier les éventuelles limitations.
Surveillez les indicateurs de capacité pour vérifier que des ressources suffisantes sont disponibles pour vos charges de travail. Le ** vCPU disponible ** et ** MemoryAvailable ** les métriques vous aident à comprendre la capacité restante de vos instances.
## Étapes suivantes
+ En savoir plus sur la [ mise à l'échelle des instances gérées Lambda ](lambda-managed-instances-scaling.md)
+ Consultez les guides spécifiques à l'exécution pour [ Java ](lambda-managed-instances-java-runtime.md) et [ Node.js ](lambda-managed-instances-nodejs-runtime.md) Python [Runtime Python pour les instances gérées Lambda](lambda-managed-instances-python-runtime.md)
+ Configurez la connectivité [ VPC pour vos fournisseurs de capacité ](lambda-managed-instances-networking.md)
+ Comprendre [ la sécurité et les autorisations pour les instances gérées Lambda ](lambda-managed-instances-security.md)