如何基于AWS CloudWatch按Lambda及客户端公网IP统计调用量？

方案1：CloudWatch Logs Insights 构建可视化报表 #

• 直接复用现有CloudWatch日志组，通过Logs Insights编写查询语句，提取Lambda名称、客户端IP并统计调用次数。
• 查询示例（假设客户端IP在日志的requestContext.identity.sourceIp字段中）：

fields @timestamp, event.requestContext.identity.sourceIp as client_ip, @logStream as lambda_name
| filter @message contains 'requestContext'
| stats count(*) as call_count by client_ip, lambda_name
| sort call_count desc

• 执行查询后，可直接查看表格形式的统计结果，也能将该查询添加到CloudWatch仪表盘中作为自定义小部件，满足按Lambda和IP分组统计的需求。
• 优势：无需额外开发，操作成本低，直接利用现有日志数据。

方案2：自定义指标结合维度（时序图表需求） #

• 如果需要时序图表展示调用趋势，可在Lambda代码中主动上报带维度的自定义指标到CloudWatch：
  • 修改Lambda代码，提取客户端IP和当前Lambda名称作为维度，调用CloudWatch的PutMetricData接口上报调用次数。
  • Python代码示例：

import boto3
import os

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

def handler(event, context):
    # 提取客户端IP
    client_ip = event['requestContext']['identity']['sourceIp']
    # 获取当前Lambda函数名称
    lambda_name = os.environ['AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME']
    
    # 上报自定义指标
    cloudwatch.put_metric_data(
        Namespace='API_Gateway_Lambda_Calls',
        MetricData=[
            {
                'MetricName': 'CallCount',
                'Dimensions': [
                    {'Name': 'ClientIP', 'Value': client_ip},
                    {'Name': 'LambdaFunction', 'Value': lambda_name}
                ],
                'Value': 1,
                'Unit': 'Count'
            }
        ]
    )
    
    # 原有业务逻辑
    # logger.info(str(event))
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Success'
    }

• 上报完成后，在CloudWatch中创建时序图表时，可按LambdaFunction和ClientIP维度拆分数据，展示每个IP对不同Lambda的调用次数趋势。
• 注意：CloudWatch对维度数量有上限，若客户端IP量级极大（超过千级），建议优先使用Logs Insights方案。

方案3：API Gateway访问日志（更轻量化的数据源） #

• 开启API Gateway的访问日志功能，直接将请求日志输出到CloudWatch日志组，日志中默认包含客户端IP、请求资源路径（对应Lambda绑定的API资源）等信息，无需在Lambda中额外记录请求event。
• 配置访问日志时，可自定义格式确保包含$context.identity.sourceIp（客户端IP）和$context.resourcePath（API资源路径）字段。
• 后续同样通过CloudWatch Logs Insights查询统计，相比Lambda日志，访问日志更轻量化，不依赖Lambda的日志输出逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2913139