LAMBDA: Lambda com alta taxa de erro

Esta regra identifica funções AWS Lambda que apresentam taxa de erro superior a 50% no período configurado.

O objetivo é detectar funções com falhas recorrentes que podem impactar confiabilidade, experiência do usuário e gerar custo desnecessário por execuções malsucedidas.

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Contexto da regra e impacto no negócio

O AWS Lambda é amplamente utilizado para:

• APIs serverless

• Processamento de eventos

• Integrações assíncronas

• Orquestração de workflows

Quando uma função apresenta alta taxa de erro:

• Pode indicar falhas de código

• Pode haver dependências indisponíveis

• Pode ocorrer timeout recorrente

• Retries automáticos podem amplificar o problema

• O custo por invocação continua sendo cobrado, mesmo em caso de erro

Impactos diretos:

• Instabilidade de sistemas críticos

• Aumento de custo operacional

• Crescimento de logs no CloudWatch

• Risco de incidentes

Essa regra atua como mecanismo de governança operacional e confiabilidade.

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Detalhamento técnico da regra

A regra executa análise regional das funções Lambda.

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Como a regra é executada

1. Autentica na conta AWS por região.

2. Lista todas as funções via list_functions.

3. Aplica filtros de tag (inclusão/exclusão).

4. Para cada função:

   • Consulta métricas no CloudWatch:

     • Invocations

     • Errors

   • Período analisado: definido por self.checker.period.days

   • Agregação diária (Period = 86400)

   • Estatística utilizada: Sum

5. Calcula:

Error Rate (%) = (Total Errors / Total Invocations) × 100

1. Se a taxa de erro for superior a 50%, a função é sinalizada.

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Lógica aplicada

A função será considerada não aderente quando:

Total Invocations > 0
E
Error Rate > 50%

Se não houver invocações no período, a função não é analisada.

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Campos analisados

Lambda:

• FunctionName

• FunctionArn

• Runtime

• Handler

• Tags

CloudWatch (Namespace AWS/Lambda):

• Invocations

• Errors

Dimensão:

• FunctionName

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Parâmetros considerados na busca

APIs utilizadas:

• lambda:ListFunctions

• cloudwatch:GetMetricStatistics

Condições técnicas:

• Período configurável via self.checker.period.days

• Threshold fixo de 50%

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Período Avaliado (Filtro Temporal)

Período Avaliado (Filtro Temporal): A regra avalia as métricas Invocations e Errors no intervalo correspondente aos dias definidos na configuração da regra.

Exemplo: Se configurado para 15 dias, serão analisadas todas as invocações e erros acumulados nos últimos 15 dias.

Esse parâmetro de avaliação pode ser ajustado nas configurações das regras.

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Intervalo de Análise

Execução padrão: a cada 8 horas.

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Aderência às melhores práticas

Não possui cálculo direto de savings, mas contribui para:

• Redução de desperdício por execuções com falha

• Aumento de confiabilidade

• Melhoria de observabilidade

• Aderência ao pilar de Confiabilidade do AWS Well-Architected Framework

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Impacto financeiro indireto

Exemplo:

• 100.000 invocações/mês

• 60% de erro

Resultado:

60.000 execuções com falha continuam sendo cobradas

Além disso, pode haver:

• Retries automáticos

• Execuções duplicadas

• Maior volume de logs

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Dicas de uso e boas práticas para o usuário

• Revisar logs no CloudWatch Logs.

• Validar dependências externas (RDS, APIs, Secrets).

• Ajustar timeout e memória.

• Implementar alarmes de erro no CloudWatch.

• Utilizar DLQ (Dead Letter Queue).

• Revisar políticas de retry.

Possíveis exceções:

• Funções em ambiente de teste.

• Funções com erro esperado como parte do fluxo.

• Cargas experimentais.

Recomenda-se validar o contexto antes de qualquer ação corretiva.

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