如何查询AWS DMS任务指定时间范围内的已传输数据总量

方案1：通过CloudWatch控制台直接查询（无需编码，最便捷） #

DMS会自动将任务运行指标上报到CloudWatch，你可以直接在CloudWatch控制台完成聚合计算，不需要额外开发：

• 打开CloudWatch控制台，进入「指标」-「所有指标」，选择DMS的任务指标维度，找到你指定任务对应的 FullLoadThroughputBytes（全量加载阶段吞吐量）和 CDCIncomingBytes/CDCOutgoingBytes（增量阶段吞吐量，按需选择统计维度）指标
• 切换到「Graphed metrics」标签页，将统计方式调整为Sum，时间范围选择你需要的区间（比如最近30天）
• 在「Options」设置中调整单位为GB/TB，即可直接得到对应时间段的总传输数据量

注意：如果你的任务包含全量+增量两个运行阶段，需要把全量指标的统计结果和增量指标的统计结果相加，才是整个时间段内的总传输数据量。如果仅需要统计增量阶段的传输量，仅计算CDC相关指标即可。

方案2：通过boto3脚本查询（适合多任务/定期查询场景） #

你提到的boto3方案可通过调用CloudWatch的get_metric_statistics接口批量拉取指标聚合结果，核心示例代码片段如下：

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
# 替换为你的DMS任务ARN
dms_task_arn = "arn:aws:dms:us-east-1:xxxxxx:task:xxxxxxxxxxxx"
# 统计粒度，单位秒，最长可设置为86400即1天
period = 3600
start_time = datetime.utcnow() - timedelta(days=30)
end_time = datetime.utcnow()

# 拉取全量阶段传输总量
full_load_resp = cloudwatch.get_metric_statistics(
    Namespace='AWS/DMS',
    MetricName='FullLoadThroughputBytes',
    Dimensions=[{'Name': 'ReplicationTaskIdentifier', 'Value': dms_task_arn.split(':')[-1]}],
    StartTime=start_time,
    EndTime=end_time,
    Period=period,
    Statistics=['Sum']
)
full_load_total = sum([p['Sum'] for p in full_load_resp['Datapoints']])

# 拉取增量阶段传输总量
cdc_resp = cloudwatch.get_metric_statistics(
    Namespace='AWS/DMS',
    MetricName='CDCOutgoingBytes',
    Dimensions=[{'Name': 'ReplicationTaskIdentifier', 'Value': dms_task_arn.split(':')[-1]}],
    StartTime=start_time,
    EndTime=end_time,
    Period=period,
    Statistics=['Sum']
)
cdc_total = sum([p['Sum'] for p in cdc_resp['Datapoints']])

total_bytes = full_load_total + cdc_total
total_gb = total_bytes / (1024 ** 3)
total_tb = total_bytes / (1024 ** 4)
print(f"近30天总传输量：{total_gb:.2f} GB / {total_tb:.3f} TB")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者marcin2x4