Una empresa quiere acortar el tiempo de desarrollo de nuevas características. Utiliza CodeBuild y CodeDeploy para construir e implementar aplicaciones y tiene un pipeline de CI/CD de CodePipeline separado por cada microservicio. La empresa necesita más visibilidad de métricas como el tiempo promedio entre lanzamientos de características y el tiempo medio de recuperación después de implementaciones fallidas. ¿Qué solución proporciona esa visibilidad con el menor esfuerzo de configuración?

La opción correcta utiliza AWS Lambda para emitir métricas personalizadas de CloudWatch, que es el servicio nativo de AWS para monitoreo y visualización de métricas. Las reglas de EventBridge se configuran para invocar la función Lambda después de cada evento de ejecución de pipeline exitosa o fallida, lo que garantiza que las métricas se capturen en tiempo real y solo cuando sea necesario, minimizando el costo y la latencia. Luego, estas métricas se visualizan fácilmente en un panel de CloudWatch. Las opciones que implican invocar la Lambda cada 5 minutos son menos eficientes, ya que podrían perder eventos o generar invocaciones innecesarias. Las opciones que usan DynamoDB y QuickSight son más complejas y requieren más esfuerzo de configuración para lograr el mismo objetivo de visibilidad de métricas, introduciendo servicios adicionales cuando CloudWatch y Lambda son suficientes para este caso de uso.