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# Surveillance des instances gérées par Lambda
Vous pouvez surveiller les instances gérées Lambda à l'aide CloudWatch de métriques. Lambda publie automatiquement des métriques 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 métriques 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 dans 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** : quantité de vCPU disponible sur les instances pour l'allocation (en nombre)
+ **MemoryAvailable**- La quantité de mémoire disponible sur les instances pour l'allocation (en octets)
+ **vCPUAllozed** : 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 des fonctions individuelles. Ces mesures utilisent les dimensions suivantes :
+ **CapacityProviderName**- Le nom de votre fournisseur de capacité
+ **FunctionName**- Le nom de votre fonction Lambda
+ **Ressource** : par ressource, consultez les métriques d'une version spécifique d'une fonction.
**Note**
Pour les instances gérées Lambda (LMI), la `Resource` dimension prend uniquement en charge les versions de fonction. 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 du motif de l'accélérateur
Les instances gérées par Lambda émettent des métriques granulaires de raison d'accélération qui identifient la contrainte de ressources à l'origine d'une limitation. 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. Ce problème 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 allouées. Ce problème peut être résolu en augmentant l'[allocation de vCPU](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-function-memory-vcpus) de votre fonction ou en réduisant la [ExecutionEnvironmentMaxConcurrency](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency)charge par environnement.
+ **MemoryThrottles**— L'environnement d'exécution a épuisé la mémoire allouée. Ce problème peut être résolu en augmentant l'[allocation de mémoire](configuration-memory.md) de votre fonction ou [ExecutionEnvironmentMaxConcurrency](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency)en réduisant la charge par environnement.
+ **DiskThrottles**— L'environnement d'exécution a épuisé l'espace disque qui lui était alloué. Ce problème peut être résolu en augmentant le [stockage éphémère](configuration-ephemeral-storage.md) de votre fonction ou en réduisant la [ExecutionEnvironmentMaxConcurrency](lambda-managed-instances-scaling.md#lambda-managed-instances-maximum-concurrency)charge par environnement.
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 votre fonction, l'allocation de vCPU ou la configuration du disque. Pour la liste complète des métriques Lambda, voir. [Types de métriques pour les fonctions Lambda](monitoring-metrics-types.md)
## Fréquence métrique et rétention
Les métriques des instances gérées Lambda sont publiées à intervalles de 5 minutes et conservées pendant 15 mois.
## Afficher les métriques dans CloudWatch
**Pour consulter les métriques des instances gérées Lambda dans la console CloudWatch **
1. Ouvrez la CloudWatch console sur [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 métriques au niveau de l'environnement d'exécution **CapacityProviderName**FunctionName****, filtrez par et par **ressource**
1. Sélectionnez les indicateurs que vous souhaitez surveiller.
## Utiliser des métriques pour optimiser les performances
Surveillez l'utilisation du processeur et de la mémoire pour déterminer si vos fonctions sont correctement dimensionnées. Une utilisation élevée peut indiquer le besoin de types d'instances plus grands ou d'une augmentation de l'allocation de mémoire aux fonctions. Suivez les indicateurs de simultanéité pour comprendre le comportement de mise à l'échelle et identifier les ralentissements potentiels.
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 le [dimensionnement 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](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)