ReadThrottleEvents/WriteThrottleEventsのメトリクス生成してカスタムメトリクスを作成！【DynamoDB】

はじめに

以下のような方にオススメの内容になっています。

DynamoDBのReadThrottleEvents/WriteThrottleEventsメトリクスが表示されず困っている
CloudWatchで独自のモニタリングを実現したい
DynamoDBの負荷テストを行い、システムの限界を把握したい

この記事では、DynamoDBのReadThrottleEventsやWriteThrottleEventsといったスロットリング関連のメトリクスが表示されず困っている方に向けて、メトリクスを生成する方法を解説しています。

ReadThrottleEvents/WriteThrottleEventsの生成手順

DynamoDBテーブルの作成を行い、プロビジョンドモードにする
Lambdaで大量のリクエストを送信する

コストについて気になる方は、下のセクションで説明しているThrottledRequestsの生成コストを参考にしてください。

DynamoDBのテーブルの作成手順がわからない場合は以下の記事を参考にしてください

【初心者必見】DynamoDBの設定手順と活用法！概要と具体的な使い方を解説

まずは、プロビジョンドモードのテーブルを作成していきます。
読み込みと書き込みのキャパシティーを最小を1・最大を10に設定します。

Lambdaのコードを書いていきます。テーブル名は任意で設定してください。

Lambdaのコードの実行方法や設定方法についてわからない方は以下の記事を参考にしてください。

【初心者向け】Lambdaを使ってみよう！AWSでサーバーレス環境を構築する方法

おそらく書き込み時アラートでエラーになるので、読み込みと書き込みは2回別々で実行しましょう。
まずは、書き込みを1000回実行します。

import boto3
import random

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.client('dynamodb', region_name='ap-northeast-1')

    table_name = "kame-cloudwatch-test"

    # 書き込みテスト: 1000件のデータを追加
    for i in range(1000):
        dynamodb.put_item(
            TableName=table_name,
            Item={
                'cloudwatch_test': {'S': f'TestKey{i}'},  # 一意のパーティションキーを生成
                'value': {'N': str(random.randint(1, 1000))}
            }
        )

次に読み込みを1000回実行します。

import boto3
import random

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.client('dynamodb', region_name='ap-northeast-1')

    table_name = "kame-cloudwatch-test"

    # 読み込みテスト: 1000回ランダムにデータを取得
    for _ in range(1000):
        key = f'TestKey{random.randint(0, 999)}'  # 書き込んだキーの中からランダムに選択
        dynamodb.get_item(
            TableName=table_name,
            Key={'cloudwatch_test': {'S': key}}
        )

CloudWatchでReadThrottleEvents/WriteThrottleEventsが追加されていたらOKです。