Measuring AWS Lambda Cold Starts with Structured Logging and CloudWatch Insights

SnapStart의 실제 지연 추적하기

“람다 콜드스타트가 실제로 얼마나 나오는지”를 빠르게 수치화하는 로그·인사이트 설정 가이드

1) JSON 로그에 aws_request_id와 콜드/웜 플래그 넣기

람다 핸들러가 받는 context.aws_request_id(호출 ID)를 함께 찍고, 최초 실행(Init 직후)만 cold_start:true로 표기해 두면 돼. 콜드 여부는 전역 플래그로 1회만 true가 되게 처리하면 깔끔하다. (언어별 context/aws_request_id는 공식 문서 참고) (AWS Documentation)

Node.js 예시

2) CloudWatch Logs Insights로 콜드스타트 비율 계산

람다는 JSON 로그를 자동 필드로 파싱할 수 있어(첫 JSON 조각 우선). 아래 쿼리로 전체 대비 콜드 비율/횟수를 바로 본다. (Plain English)

팁

• 람다 기본 로그의 REPORT ... Init Duration이 있으면 그 호출은 콜드스타트로 간주할 수 있다(보조 지표). (Stack Overflow)

• JSON이 여러 개 섞이면 parse로 원하는 필드를 강제 추출. (AWS Documentation)

3) SnapStart(자바) 효과를 “콜드 비율”로 확인

SnapStart 사용 시 새 환경이 스냅샷에서 복원되어 콜드 구간이 크게 줄어든다. 위 쿼리를 배포 전/후 동일 구간에 돌려 cold_ratio_pct가 얼마나 낮아졌는지 비교하면 체감 가능. (SnapStart 동작·모니터링 개요) (AWS Documentation)

4) 실전 체크리스트

• 로그 단일 JSON으로 console.log(JSON.stringify(obj)) 형태 유지(인사이트 자동 파싱). (Plain English)

• 필수 필드: aws_request_id, cold_start, at(ISO), level, 추가로 latency_ms나 path 등.

• 동시성 테스트: 부하를 올려 콜드 비율이 어떻게 변하는지 관찰(버스트 구간에서 급증 → 정상). 콜드 정의를 Init Duration 존재와 교차 검증하면 더 견고. (Stack Overflow)