Uma função Lambda processa mensagens de dispositivos IoT. A empresa precisa de métricas de throughput quase em tempo real que contem quantas mensagens a função recebe e processa por intervalo de tempo. A inicialização e o pós-processamento não devem ser incluídos na medição de throughput. O que o desenvolvedor deve implementar?

A opção correta é modificar o código para publicar uma métrica personalizada do CloudWatch. Isso permite que o desenvolvedor defina exatamente o que constitui uma "mensagem recebida e processada", excluindo o tempo de inicialização e pós-processamento, e envie essa contagem diretamente para o CloudWatch. As métricas personalizadas são ideais para capturar dados específicos da aplicação com granularidade. As outras opções são menos eficazes: Usar ConcurrentExecutions não mede o throughput de mensagens processadas, mas sim o número de execuções simultâneas. Registrar no CloudWatch Logs e usar o EventBridge para processar logs é uma solução mais complexa e com maior latência, não oferecendo métricas "quase em tempo real". Usar Invocations e Duration do Lambda não permite isolar o tempo de processamento da mensagem do tempo de inicialização ou pós-processamento da função, nem fornece uma contagem direta de mensagens processadas.