如何啟用 Amazon S3 Request Metrics：用 CloudWatch 監控請求、錯誤與延遲

Amazon S3 是 AWS 歷史最悠久、也最常使用的服務之一。除了存放檔案，它也經常作為備份空間、靜態網站來源、Data Lake，或應用程式上傳檔案的目的地。

建立 bucket 後，可以在 Metrics 頁面看到 BucketSizeBytes 和 NumberOfObjects 等容量指標，但如果要回答以下問題，只有容量資料就不夠了：

• 最近每分鐘有多少次 GET 或 PUT？
• 使用者遇到的 4xx 或 5xx 錯誤是否增加？
• S3 回應時間是否變慢？
• 哪一個 prefix 的流量最大？

這時便需要啟用 Amazon S3 Request Metrics。本文會先說明不同 S3 指標的差異，再分別示範如何透過 AWS Management Console、AWS CLI、Terraform 與 CloudFormation 啟用它。

S3 有哪些 CloudWatch 指標？

S3 傳送至 CloudWatch 的指標大致可以分成以下幾類：

類型	更新頻率	是否預設啟用	常見用途
Storage Metrics	每日一次	是，不另外收費	查看 bucket 容量與物件數量
Request Metrics	一分鐘	否，需要建立 metrics configuration	監控請求量、錯誤率、流量與延遲
Replication Metrics	一分鐘	需在 replication rule 啟用	監控複寫延遲、待複寫資料與失敗操作
S3 Storage Lens	每日彙整，可選進階方案	有免費與付費方案	跨帳號、Region 或組織分析儲存與活動狀況

所以，S3 並不是只有兩個指標，而是預設只提供每日更新的 Storage Metrics。要取得接近即時的請求資訊，必須額外建立 Request Metrics configuration。

Request Metrics 依 CloudWatch 標準費率計價，而且採 best-effort 傳送。它適合觀察趨勢、建立 Dashboard 與 Alarm，但不應當作逐筆請求稽核或精確計費資料。需要完整記錄時，應搭配 S3 Server Access Logging 或 CloudTrail Data Events。

啟用後可以看到哪些資料？

Request Metrics 會將資料送到 CloudWatch 的 AWS/S3 namespace，常用指標包括：

• AllRequests：所有 HTTP 請求數量。
• GetRequests、PutRequests、DeleteRequests：依操作類型統計請求。
• ListRequests：列出 bucket 內容的請求。
• BytesDownloaded、BytesUploaded：下載與上傳的位元組數。
• 4xxErrors、5xxErrors：Client 與 Server 端錯誤。
• FirstByteLatency：從收到請求到開始回傳第一個 byte 的時間。
• TotalRequestLatency：從收到請求到完成回應的時間。

每個 metrics configuration 都會啟用完整的一組 Request Metrics；不能只打開其中一個指標。沒有發生過的操作也可能暫時不會出現在 CloudWatch 中。

篩選整個 bucket 或指定物件

建立 configuration 時，可以監控整個 bucket，也可以使用以下條件縮小範圍：

• Object key prefix，例如 uploads/ 或 logs/production/。
• Object tag，例如 environment=production。
• S3 Access Point ARN。
• 同時組合多個條件；物件必須符合全部條件才會被納入。

如果 bucket 由多個系統共用，建議依應用程式或 prefix 分開建立 configuration，例如 production-uploads 與 audit-logs。這樣 CloudWatch 的 FilterId 維度便能區分不同工作負載，也能避免收集不需要的資料。

需要留意：使用 filter 時，只有符合條件的單一物件操作會被計入。ListObjects、DeleteObjects 這類無法對應至單一物件的請求，不會出現在有 filter 的 configuration 中。如果要掌握 bucket 的完整請求量，應另外建立一個不含 filter 的 configuration。

方法一：使用 AWS Management Console

在 Console 中啟用最直觀，操作步驟如下：

1. 開啟 Amazon S3 Console，進入目標 general purpose bucket。
2. 選擇 Metrics 頁籤。
3. 在 Bucket metrics 區域選擇 View additional charts。
4. 切換至 Request metrics，選擇 Create filter。
5. 輸入 Filter name，例如 EntireBucket。
6. 若要監控整個 bucket，不設定篩選條件；若只監控部分物件，則加入 prefix、object tags 或 S3 Access Point。
7. 儲存設定。

建立完成後不會立刻看到圖表。AWS 文件指出，CloudWatch 開始追蹤後大約需要 15 分鐘才會出現資料；如果 bucket 當下沒有任何請求，也不會產生相對應的指標。

方法二：使用 AWS CLI

透過 AWS CLI 可以把操作納入 Script 或 CI/CD。以下設定會啟用整個 bucket 的 Request Metrics：

aws s3api put-bucket-metrics-configuration \
  --bucket example-bucket \
  --id EntireBucket \
  --metrics-configuration '{"Id":"EntireBucket"}'

如果只想監控 uploads/ prefix，可以加入 Filter：

aws s3api put-bucket-metrics-configuration \
  --bucket example-bucket \
  --id Uploads \
  --metrics-configuration '{"Id":"Uploads","Filter":{"Prefix":"uploads/"}}'

執行後可列出目前的設定：

aws s3api list-bucket-metrics-configurations \
  --bucket example-bucket

若要移除設定，可執行：

aws s3api delete-bucket-metrics-configuration \
  --bucket example-bucket \
  --id Uploads

建立、更新或刪除設定的 IAM principal 需要 s3:PutMetricsConfiguration 權限；讀取與列出設定則需要 s3:GetMetricsConfiguration。

方法三：使用 Terraform

若 bucket 已由 Terraform 管理，建議也用 Terraform 建立 Request Metrics，避免 Console 設定無法被版本控制。

監控整個 bucket

resource "aws_s3_bucket" "example" {
  bucket = "example-bucket"
}

resource "aws_s3_bucket_metric" "entire_bucket" {
  bucket = aws_s3_bucket.example.id
  name   = "EntireBucket"
}

aws_s3_bucket_metric 的 name 會成為 metrics configuration ID，也就是 CloudWatch 中的 FilterId。

依 prefix 與 object tag 篩選

resource "aws_s3_bucket_metric" "production_uploads" {
  bucket = aws_s3_bucket.example.id
  name   = "ProductionUploads"

  filter {
    prefix = "uploads/"

    tags = {
      environment = "production"
    }
  }
}

套用前先檢查預計變更，再建立資源：

terraform plan
terraform apply

如果 bucket 已經存在、但目前不由同一份 Terraform 管理，可以直接把 bucket 名稱填入 bucket，不必為了啟用 metrics 重新建立 bucket：

resource "aws_s3_bucket_metric" "entire_bucket" {
  bucket = "existing-example-bucket"
  name   = "EntireBucket"
}

方法四：使用 AWS CloudFormation

CloudFormation 可在 AWS::S3::Bucket 的 MetricsConfigurations 中宣告設定：

Resources:
  ExampleBucket:
    Type: AWS::S3::Bucket
    Properties:
      BucketName: example-bucket
      MetricsConfigurations:
        - Id: EntireBucket
        - Id: Uploads
          Prefix: uploads/

如果要加入 object tag filter，可以使用 TagFilters：

MetricsConfigurations:
  - Id: ProductionUploads
    Prefix: uploads/
    TagFilters:
      - Key: environment
        Value: production

CloudFormation 更新 metrics configuration 時會完整取代原本的設定。因此修改 template 時，要保留仍然需要的 configuration，否則未列出的項目會被刪除。

如何在 CloudWatch 找到指標？

Request Metrics 開始產生資料後，可依以下路徑查看：

1. 開啟 Amazon CloudWatch Console。
2. 進入 Metrics → All metrics。
3. 選擇 S3。
4. 選擇 Request metrics，或依 BucketName 與 FilterId 尋找資料。

CloudWatch 必須切換到 bucket 所在的 Region。若找不到指標，可依序檢查：

1. metrics configuration 是否已成功建立。
2. 查詢的 AWS 帳號與 Region 是否正確。
3. bucket 是否在啟用後真的收到請求。
4. prefix 或 tag filter 是否與實際物件相符。
5. 是否已等待約 15 分鐘。

實務上可以先對測試物件執行幾次 PUT、GET，再查看 AllRequests、PutRequests 與 GetRequests。如果要建立告警，常見做法是監控 5xxErrors、FirstByteLatency，或搭配 Metric Math 計算 4xxErrors / AllRequests 的比例。

費用與使用建議

Request Metrics 按 CloudWatch metrics 計價。每新增一個 configuration，都可能產生一整組指標，因此不要為每個細小 prefix 建立 filter，也不要在大量 bucket 上未經評估便全部啟用。

建議先從重要的 production bucket 開始，並依照真正需要告警或排錯的工作負載建立 configuration：

• 想掌握 bucket 整體健康狀況：建立一個不含 filter 的 EntireBucket。
• 多個應用程式共用 bucket：按 prefix 或 Access Point 分組。
• 只關心特定資料：使用 prefix 加 object tag 限縮範圍。
• 需要逐筆稽核：改用 CloudTrail Data Events 或 S3 Server Access Logging。
• 需要跨 bucket、帳號或組織的長期分析：評估 S3 Storage Lens。

單一 bucket 最多可以建立 1,000 個 metrics configurations，但配額上限不代表適合建立這麼多。configuration 越多，Dashboard、Alarm 與費用管理也會越複雜。

小結

S3 預設的 Storage Metrics 適合觀察容量，卻無法即時反映應用程式的請求量、錯誤與延遲。啟用 Request Metrics 後，就能在 CloudWatch 以一分鐘的粒度查看 GET、PUT、4xx、5xx、傳輸量與 latency，並進一步建立 Dashboard 和 Alarm。

測試或單次設定可使用 AWS Console；需要自動化時可使用 AWS CLI；正式環境則建議用 Terraform 或 CloudFormation 納入版本控制。最後別忘了 Request Metrics 並非免費且採 best-effort 傳送：它是維運監控工具，不是完整的存取稽核紀錄。

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參考資料

• Monitoring metrics with Amazon CloudWatch
• CloudWatch metrics configurations
• Creating a metrics configuration that filters by prefix, object tag, or access point
• PutBucketMetricsConfiguration API
• AWS::S3::Bucket MetricsConfiguration
• Terraform aws_s3_bucket_metric