Python サーバーレスアプリケーションのインスツルメンテーション

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Datadog Lambda Extension バージョン 67 以降では、コールドスタート時間を大幅に短縮するよう最適化されています。さらに詳しく

セットアップ

    Python AWS Lambda アプリケーションを Datadog 内で直接インスツルメントできます。Serverless > AWS Lambda ページに移動し、関数をインスツルメントを選択します。

    詳細については、AWS Lambda のリモートインスツルメンテーションを参照してください。

    Datadog CLI は、既存の Lambda 関数の構成を修正し、新しいデプロイを必要とせずにインスツルメンテーションを可能にします。Datadog のサーバーレスモニタリングをすばやく開始するための最適な方法です。

    1. Datadog CLI クライアントをインストールします。

      npm install -g @datadog/datadog-ci @datadog/datadog-ci-plugin-lambda

    2. Datadog のサーバーレスモニタリングを初めて使用する場合は、Datadog CLI をインタラクティブモードで起動して初回インストールをガイドできます。その場合、以降のステップは省略できます。本番アプリケーションに Datadog を永続的にインストールするには、このステップをスキップし、残りのステップに従って、通常のデプロイ後に CI/CD パイプラインで Datadog CLI コマンドを実行してください。

      datadog-ci lambda instrument -i

    3. AWS の認証情報を構成します。

      Datadog CLI は AWS Lambda サービスへのアクセスを必要とし、AWS JavaScript SDK に依存して[認証情報を解決][1]します。AWS CLI を呼び出すときと同じ方法で、AWS 認証情報が構成されていることを確認してください。

    4. Datadog サイトを構成します。

      export DATADOG_SITE="<DATADOG_SITE>"

      Replace <DATADOG_SITE> with (右側で正しいサイトが選択されていることを確認してください)。

    5. Datadog API キーを構成します。

      Datadog は、セキュリティと容易なローテーションのために、Datadog API キーを AWS Secrets Manager に保存することを推奨します。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。Lambda 関数に必要な secretsmanager:GetSecretValue IAM 権限があることを確認してください。

      export DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"

      For quick testing purposes, you can also set the Datadog API key in plaintext:

      export DATADOG_API_KEY="<DATADOG_API_KEY>"

    6. Lambda 関数をインスツルメントします。

      注: まず、開発環境またはステージング環境で Lambda 関数をインスツルメントしてください。結果が満足できない場合は、同じ引数で uninstrument を実行して変更を元に戻してください。

      Lambda 関数をインスツルメントするには、次のコマンドを実行します。

      datadog-ci lambda instrument -f <functionname> -f <another_functionname> -r <aws_region> -v 125 -e 98

    
    To fill in the placeholders:
    - Replace `<functionname>` and `<another_functionname>` with your Lambda function names. Alternatively, you can use `--functions-regex` to automatically instrument multiple functions whose names match the given regular expression.
    - Replace `<aws_region>` with the AWS region name.

    Additional parameters can be found in the [CLI documentation][2].


[1]: https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v2/developer-guide/setting-credentials-node.html
[2]: https://docs.datadoghq.com/ja/serverless/serverless_integrations/cli

    Datadog Serverless Plugin は、Datadog Lambda Extension を介してメトリクス、トレース、ログを Datadog に送信するように関数を自動的に構成します。

    Datadog サーバーレスプラグインをインストールして構成するには、次の手順に従います。

    1. Datadog サーバーレスプラグインをインストールします。

      serverless plugin install --name serverless-plugin-datadog

    2. serverless.yml を更新します。

      custom:
  datadog:
    site: <DATADOG_SITE>
    apiKeySecretArn: <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>

      To fill in the placeholders:

      • Replace <DATADOG_SITE> with (右側で正しいサイトが選択されていることを確認してください)。
      • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> を、Datadog API キーが安全に保存されている AWS シークレットの ARN に置き換えてください。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。secretsmanager:GetSecretValue の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに apiKey を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。

      For more information and additional settings, see the plugin documentation.

    Datadog CloudFormation マクロは、SAM アプリケーションのテンプレートを自動的に変換して Lambda レイヤーを使用して関数に Datadog をインストールし、Datadog Lambda Extension を通じて Datadog にメトリクス、トレース、ログを送信するように関数を構成します。

    1. Datadog CloudFormation マクロをインストールします。

      AWS 認証情報を使用して、マクロ AWS リソースをインストールする CloudFormation スタックをデプロイするために、次のコマンドを実行してください。特定のリージョンに対して、マクロを一度だけインストールすれば十分です。create-stack を update-stack に置き換えて、マクロを最新バージョンに更新します。

      aws cloudformation create-stack \
  --stack-name datadog-serverless-macro \
  --template-url https://datadog-cloudformation-template.s3.amazonaws.com/aws/serverless-macro/latest.yml \
  --capabilities CAPABILITY_AUTO_EXPAND CAPABILITY_IAM

      The macro is now deployed and ready to use.

    2. Lambda 関数をインスツルメントします。

      Transform セクション内の template.yml ファイルにある AWS::Serverless 変換の後に、DatadogServerless 変換 ** を追加してください(SAM 用)。

      Transform:
  - AWS::Serverless-2016-10-31
  - Name: DatadogServerless
    Parameters:
      stackName: !Ref "AWS::StackName"
      pythonLayerVersion: 125
      extensionLayerVersion: 98
      site: "<DATADOG_SITE>"
      apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"

      To fill in the placeholders:

      • Replace <DATADOG_SITE> with (右側で正しいサイトが選択されていることを確認してください)。
      • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> を、Datadog API キーが安全に保存されている AWS シークレットの ARN に置き換えてください。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。secretsmanager:GetSecretValue の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに apiKey を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。

      More information and additional parameters can be found in the macro documentation.

    Instrumenting Python functions through the Datadog CDK construct is only available for AWS CDK apps written in Typescript, Python, and Go.

    The Datadog CDK construct automatically installs Datadog on your functions using Lambda layers. It configures your functions to send metrics, traces, and logs to Datadog through the Datadog Lambda Extension.

    TypeScript

    1. Install the Datadog CDK constructs library

      For AWS CDK v1:

      npm install datadog-cdk-constructs --save-dev

      For AWS CDK v2:

      npm install datadog-cdk-constructs-v2 --save-dev

    2. Instrument your Lambda functions

      For AWS CDK v1:

      import { Datadog } from "datadog-cdk-constructs";

const datadog = new Datadog(this, "Datadog", {
    pythonLayerVersion: 125,
    extensionLayerVersion: 98,
    site: "<DATADOG_SITE>",
    apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
});
datadog.addLambdaFunctions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])

      For AWS CDK v2:

      import { DatadogLambda } from "datadog-cdk-constructs-v2";

const datadogLambda = new DatadogLambda(this, "datadogLambda", {
    pythonLayerVersion: 125,
    extensionLayerVersion: 98,
    site: "<DATADOG_SITE>",
    apiKeySecretArn: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
});
datadogLambda.addLambdaFunctions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])

    Python

    1. Install the Datadog CDK constructs library

      For AWS CDK v1:

      pip install datadog-cdk-constructs

      For AWS CDK v2:

      pip install datadog-cdk-constructs-v2

    2. Instrument your Lambda functions

      For AWS CDK v1:

      from datadog_cdk_constructs import Datadog
datadog = Datadog(self, "Datadog",
    python_layer_version=125,
    extension_layer_version=98,
    site="<DATADOG_SITE>",
    api_key_secret_arn="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
  )
datadog.add_lambda_functions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])

      For AWS CDK v2:

      from datadog_cdk_constructs_v2 import DatadogLambda

datadog = DatadogLambda(self, "datadogLambda",
    python_layer_version=125,
    extension_layer_version=98,
    site="<DATADOG_SITE>",
    api_key_secret_arn="<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
  )
datadog.add_lambda_functions([<LAMBDA_FUNCTIONS>])

    Go

    Note: Go CDK constructs are only available for AWS CDK v2.

    1. Install the Datadog CDK constructs library

      go get github.com/DataDog/datadog-cdk-constructs-go/ddcdkconstruct/v3

    2. Instrument your Lambda functions

      import (
    "github.com/DataDog/datadog-cdk-constructs-go/ddcdkconstruct/v3"
)

datadogLambda := ddcdkconstruct.NewDatadogLambda(
    stack,
    jsii.String("Datadog"),
    &ddcdkconstruct.DatadogLambdaProps{
        PythonLayerVersion:      jsii.Number(125),
        ExtensionLayerVersion: jsii.Number(98),
        Site:                  jsii.String("<DATADOG_SITE>"),
        ApiKeySecretArn:       jsii.String("<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"),
    })
datadogLambda.AddLambdaFunctions(&[]interface{}{<LAMBDA_FUNCTIONS>}, nil)

    To fill in the placeholders:

    • Replace <DATADOG_SITE> with (ensure the correct SITE is selected on the right).
    • Replace <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> with the ARN of the AWS secret where your Datadog API key is securely stored. The key needs to be stored as a plaintext string (not a JSON blob). Ensure your Lambda execution role has the secretsmanager:GetSecretValue IAM permission in order to read the secret value. For quick testing, you can use apiKey instead and set the Datadog API key in plaintext.

    More information and additional parameters can be found on the Datadog CDK documentation.

    1. Datadog Lambda ライブラリをインストールします。

      Lambda 関数をコンテナイメージとしてデプロイする場合、Datadog Lambda ライブラリを Lambda レイヤーとして使用することはできません。その代わりに、イメージ内の関数の依存関係として Datadog Lambda ライブラリをインストールする必要があります。

      pip install datadog-lambda

      Note that the minor version of the datadog-lambda package always matches the layer version. For example, datadog-lambda v0.5.0 matches the content of layer version 5.

    2. Datadog Lambda Extension をインストールします。

      Dockerfile に以下を追加して、Datadog Lambda Extension をコンテナイメージに追加します。

      COPY --from=public.ecr.aws/datadog/lambda-extension:<TAG> /opt/. /opt/

      Replace <TAG> with either a specific version number (for example, 98) or with latest. Alpine is also supported with specific version numbers (such as 98-alpine) or with latest-alpine.Amazon ECR リポジトリで、使用可能なタグの完全なリストを確認できます。

    3. ハンドラー関数をリダイレクトします。

      • イメージの CMD 値を datadog_lambda.handler.handler に設定します。これは AWS で設定するか、直接 Dockerfile で設定できます。両方を設定した場合、AWS で設定した値が Dockerfile の値より優先されることに注意してください。
      • 元のハンドラーに、環境変数 DD_LAMBDA_HANDLER を設定します。例: myfunc.handler。

      注: Datadog ハンドラーのリダイレクトと互換性のないサードパーティのセキュリティツールやモニタリングツールを使用している場合、代わりに関数コードで Datadog ラッパーを適用することができます。

    4. Dockerfile で Datadog サイト、API キー、トレーシングを構成します。

      • 環境変数 DD_SITE を に設定します。(右側で正しいサイトが選択されていることを確認してください)。
      • Datadog API キーが安全に保存されている AWS シークレットの ARN を環境変数 DD_API_KEY_SECRET_ARN に設定します。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。secretsmanager:GetSecretValue の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに DD_API_KEY を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。
      • 環境変数 DD_TRACE_ENABLED を true に設定します。

    lambda-datadog Terraform モジュールは aws_lambda_function リソースをラップし、Datadog サーバーレスモニタリング用に以下の方法で Lambda 関数を自動的に設定します。

    • Datadog Lambda レイヤーを追加する
    • Lambda ハンドラーをリダイレクトする
    • メトリクス、トレース、ログの収集と Datadog への送信を有効にする
    module "lambda-datadog" {
  source  = "DataDog/lambda-datadog/aws"
  version = "4.0.0"

  environment_variables = {
    "DD_API_KEY_SECRET_ARN" : "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>"
    "DD_ENV" : "<ENVIRONMENT>"
    "DD_SERVICE" : "<SERVICE_NAME>"
    "DD_SITE": "<DATADOG_SITE>"
    "DD_VERSION" : "<VERSION>"
  }

  datadog_extension_layer_version = 98
  datadog_python_layer_version = 125

  # aws_lambda_function arguments
}

    1. aws_lambda_function リソースを lambda-datadog Terraform モジュールに置き換えます。その後、モジュールの source と version を指定します。

    2. aws_lambda_function 引数を設定します。

      aws_lambda_function リソースで利用可能なすべての引数は、この Terraform モジュールでも利用可能です。aws_lambda_function リソースでブロックとして定義された引数は、ネストされた引数を持つ変数として再定義されます。

      例えば、aws_lambda_function では、environment は variables 引数を持つブロックとして定義されています。lambda-datadog Terraform モジュールでは、environment_variables の値が aws_lambda_function の environment.variables 引数に渡されます。このモジュールの変数の完全なリストについては、入力を参照してください。

    3. 環境変数のプレースホルダーを埋めます。

    • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> を、Datadog API キーが安全に保存されている AWS シークレットの ARN に置き換えます。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。secretsmanager:GetSecretValue の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに環境変数 DD_API_KEY を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。
    • <ENVIRONMENT> を、prod や staging などの Lambda 関数の環境で置き換えます。
    • <SERVICE_NAME> を、Lambda 関数のサービス名に置き換えます。
    • <DATADOG_SITE> を に置き換えます。(このページで正しい Datadog サイトが選択されていることを確認してください)
    • <VERSION> を Lambda 関数のバージョン番号に置き換えます。
    1. 使用する Datadog Extension Lambda レイヤーと Datadog Python Lambda レイヤーのバージョンを選択します。空白の場合、最新のレイヤーが使用されます。
      datadog_extension_layer_version = 98
  datadog_python_layer_version = 125

    SST v3 を使用して Datadog を構成するには、次のステップに従ってください。

    const app = new sst.aws.Function("MyApp", {
  handler: "lambda_function.lambda_handler",
  runtime: "python3.13",
  environment: {
    DD_ENV: "<ENVIRONMENT>",
    DD_SERVICE: "<SERVICE_NAME>",
    DD_VERSION: "<VERSION>",
    DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN: "<DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN>",
    DD_SITE: "<DATADOG_SITE>",
  },
  layers: [
    $interpolate`arn:aws:lambda:${aws.getRegionOutput().name}:464622532012:layer:Datadog-Extension:98`,
    $interpolate`arn:aws:lambda:${aws.getRegionOutput().name}:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:125`、
  ],
});

    1. Configure the Datadog Lambda Library and Datadog Lambda Extension layers

      • The available <RUNTIME> options are: Python38, Python39, Python310, Python311, Python312, Python313, Python314.

    2. 環境変数のプレースホルダーを埋めます。

      • <DATADOG_API_KEY_SECRET_ARN> を、Datadog API キーが安全に保存されている AWS シークレットの ARN に置き換えます。キーはプレーンテキストの文字列として保存する必要があります (JSON ブロブではありません)。secretsmanager:GetSecretValue の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに環境変数 DD_API_KEY を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。
      • <ENVIRONMENT> を、prod や staging などの Lambda 関数の環境で置き換えます。
      • <SERVICE_NAME> を、Lambda 関数のサービス名に置き換えます。
      • <DATADOG_SITE> を に置き換えます。(このページで正しい Datadog サイトが選択されていることを確認してください)
      • <VERSION>を Lambda 関数のバージョン番号に置き換えます。

    3. 関数コードで Datadog ラッパーを適用します

    Serverless Framework や AWS CDK といった Datadog をサポートするサーバーレス開発ツールを使用していない場合は、Datadog はお使いのサーバーレスアプリケーションを Datadog CLI でインスツルメントすることを強く推奨します。

    1. Datadog Lambda ライブラリをインストールします。

      Datadog Lambda ライブラリは、レイヤー (推奨) または Python パッケージのいずれかとしてインポートすることができます。

      datadog-lambda パッケージのマイナーバージョンは常にレイヤーバージョンと一致します。例えば、datadog-lambda v0.5.0 はレイヤーバージョン 5 の内容と一致します。

      • オプション A: 以下のフォーマットで、ARN を使用して Lambda 関数に[レイヤーを構成][1]します。

        # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>:125

# Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:125

# Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>:125

# Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-<RUNTIME>-ARM:125

        Replace <AWS_REGION> with a valid AWS region, such as us-east-1. The available <RUNTIME> options are: Python38, Python39, Python310, Python311, Python312, Python313, Python314.

      • Option B: If you cannot use the prebuilt Datadog Lambda layer, alternatively install the datadog-lambda package and its dependencies locally to your function project folder using your favorite Python package manager, such as pip.

        pip install datadog-lambda -t ./

        Note: datadog-lambda depends on ddtrace, which uses native extensions; therefore it must be installed and compiled in a Linux environment on the right architecture (x86_64 or arm64). For example, you can use [dockerizePip][2] for the Serverless Framework and [–use-container][3] for AWS SAM. For more details, see [how to add dependencies to your function deployment package][4].

        See the [latest release][5].

    2. Datadog Lambda Extension をインストールします。

      以下のフォーマットで、ARN を使用して Lambda 関数に[レイヤーを構成][1]します。

      # Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS commercial regions
arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension:98

# Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS commercial regions
arn:aws:lambda:<AWS_REGION>:464622532012:layer:Datadog-Extension-ARM:98

# Use this format for x86-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension:98

# Use this format for arm64-based Lambda deployed in AWS GovCloud regions
arn:aws-us-gov:lambda:<AWS_REGION>:002406178527:layer:Datadog-Extension-ARM:98

    
    Replace `<AWS_REGION>` with a valid AWS region, such as `us-east-1`.

3. ハンドラー関数をリダイレクトします。

    - 関数のハンドラーを `datadog_lambda.handler.handler` に設定します。
    - 元のハンドラーに、環境変数 `DD_LAMBDA_HANDLER` を設定します。例: `myfunc.handler`。

    **注**: Datadog ハンドラーのリダイレクトと互換性のないサードパーティのセキュリティツールやモニタリングツールを使用している場合、代わりに[関数コードで Datadog ラッパーを適用する][6]ことができます。

4. Datadog サイト、API キー、トレーシングを構成します。

    - 環境変数 `DD_SITE` を <code class="js-region-param region-param" data-region-param="dd_site"></code> に設定します。(右側で正しいサイトが選択されていることを確認してください)。
    - [Datadog API キー][7]が安全に保存されている AWS シークレットの ARN を環境変数 `DD_API_KEY_SECRET_ARN` に設定します。キーは、JSON ブロブの中ではなく、プレーンテキスト文字列として保存する必要があります。`secretsmanager:GetSecretValue` の権限が必要です。迅速なテストのために、代わりに `DD_API_KEY` を使用し、Datadog API キーをプレーンテキストで設定できます。
    - 環境変数 `DD_TRACE_ENABLED` を `true` に設定します。

5. (AWS Chalice のみ) ミドルウェアを登録します。

    [AWS Chalice][8] を使用している場合、`datadog-lambda` を `pip` でインストールし、`datadog_lambda_wrapper` を `app.py` に[ミドルウェア][9]として登録する必要があります。

    ```python
    from chalice import Chalice, ConvertToMiddleware
    from datadog_lambda.wrapper import datadog_lambda_wrapper

    app = Chalice(app_name='hello-chalice')

    app.register_middleware(ConvertToMiddleware(datadog_lambda_wrapper))

    @app.route('/')
    def index():
        return {'hello': 'world'}
    ```

[1]: https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-layers.html
[2]: https://github.com/UnitedIncome/serverless-python-requirements#cross-compiling
[3]: https://docs.aws.amazon.com/serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-build.html
[4]: https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-package.html#python-package-dependencies
[5]: https://pypi.org/project/datadog-lambda/
[6]: https://docs.datadoghq.com/ja/serverless/guide/handler_wrapper
[7]: https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys
[8]: https://aws.github.io/chalice/
[9]: https://aws.github.io/chalice/topics/middleware.html

    Do not set the following environment variables in your serverless environment. They should only be set in non-serverless environments.

    • DD_AGENT_HOST
    • DD_TRACE_AGENT_URL

    FIPS コンプライアンス

    Datadog provides FIPS-compliant monitoring for AWS Lambda functions. For AWS GovCloud environments, the DD_LAMBDA_FIPS_MODE environment variable is enabled by default. When FIPS mode is enabled, AWS FIPS endpoints are used for Datadog API key lookups, and the Lambda metric helper function lambda_metric requires the FIPS-compliant extension for metric submission. While the FIPS-compliant Lambda components work with any Datadog site, end-to-end FIPS compliance requires using the US1-FED site. See AWS Lambda FIPS Compliance for more details.

    AWS Lambda と VPC

    If your Lambda functions are deployed in a Virtual Private Cloud (VPC) without access to the public internet, and you are using the datadoghq.com Datadog site, you can use AWS PrivateLink to send data.

    If your Lambda functions are deployed in a VPC, and you are using a Datadog site that is not datadoghq.com, you can use a proxy to send data.

    次のステップ

    • 環境変数 DD_TAGS を使用して、テレメトリにカスタムタグを追加します。
    • ペイロード収集を構成して、関数の JSON リクエストおよびレスポンスペイロードをキャプチャします。
    • Datadog Lambda Extension を使用している場合、Datadog Forwarder の Lambda ログをオフにします。
    • さらなる機能については、AWS Lambda 向けサーバーレスモニタリングの構成を参照してください。

    カスタムビジネスロジックの監視

    カスタムビジネスロジックを監視するには、以下のサンプルコードを使用してカスタムメトリクスまたはスパンを送信します。追加のオプションについては、サーバーレスアプリケーション向けカスタムメトリクス送信および APM ガイドのカスタムインスツルメンテーションを参照してください。

    import time
from ddtrace import tracer
from datadog_lambda.metric import lambda_metric

def lambda_handler(event, context):
    # add custom tags to the lambda function span,
    # does NOT work when X-Ray tracing is enabled
    current_span = tracer.current_span()
    if current_span:
        current_span.set_tag('customer.id', '123456')

    # submit a custom span
    with tracer.trace("hello.world"):
        print('Hello, World!')

    # submit a custom metric
    lambda_metric(
        metric_name='coffee_house.order_value',
        value=12.45,
        tags=['product:latte', 'order:online']
    )

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': get_message()
    }

# trace a function
@tracer.wrap()
def get_message():
    return 'Hello from serverless!'

    参考資料

    お役に立つドキュメント、リンクや記事:

    サーバーレスモニタリングの構成ドキュメント more more サーバーレスモニタリングのトラブルシューティングドキュメント more more サーバーレスアプリケーションからのカスタムメトリクスの送信ドキュメント more more