Un développeur doit extraire des métriques personnalisées de temps de traitement à partir des journaux AWS Lambda, les analyser, créer des alarmes et détecter les problèmes en temps réel. Quelle approche répond à ces exigences ?

L'approche correcte utilise le format de métrique intégré (EMF) de CloudWatch, qui permet d'intégrer des métriques personnalisées dans les journaux d'application. Les bibliothèques clientes open source simplifient l'émission de ces journaux au format EMF, permettant à CloudWatch de les extraire automatiquement et de les transformer en métriques. Cela facilite la création de graphiques et d'alarmes en temps réel directement dans CloudWatch, répondant ainsi aux exigences d'analyse et de détection des problèmes. Les autres options sont moins efficaces ou inappropriées : Envoyer des métriques à CloudTrail est incorrect car CloudTrail est un service de journalisation des API et non un service de métriques personnalisées. CloudWatch Logs Insights est un outil d'interrogation des journaux, pas une méthode pour créer des métriques personnalisées en temps réel à partir de nouvelles données de journal. Diffuser vers Kinesis et S3 ajoute de la complexité et du délai, ce qui ne permet pas une détection des problèmes en temps réel aussi efficace que l'EMF.