Amazon突发型实例是一种灵活的计算实例，它提供了许多优点并与不同类型的应用程序兼容。但是，它们的规格有所不同，而且各种应用程序的需求也不同，因此在使用这些实例时，必须了解它们的性能和规格。

T3实例的CPU性能取决于所选实例大小。不同的实例规格提供不同数量的虚拟CPU（vCPU），并且有一个基本性能指标（所谓CPU CREDITS）。CPU CREDITS反映了每个实例大小在单个vCPU上实现的基准性能。它是一个动态值，实例的实际CPU性能每一时刻都基于此值。

在T3系列实例中，每个vCPU的CPU CREDITS的最大值为24，实例的当前CPU性能基于随时间推移而变化的CPU CREDITS余额。实例大小在不同时间的CPU CREDITS累计值不同，因此在使用T3实例时必须时刻监控CPU性能，以确保满足应用程序的要求。以下是一些基本示例代码，以用于监控CPU CREDITS并计算相对的CPU CREDITS的剩余时间：

import boto3 import datetime

namespace = 'AWS/EC2' metric_name = 'CPUCreditBalance' statistics = ['Maximum'] dimensions = [ { 'Name': 'InstanceId', 'Value': 'INSTANCE_ID' }, ]

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

def lambda_handler(event, context): end_time = datetime.datetime.utcnow() start_time = end_time - datetime.timedelta(seconds=120)

response = cloudwatch.get_metric_statistics(
    Namespace=namespace,
    MetricName=metric_name,
    Dimensions=dimensions,
    StartTime=start_time,
    EndTime=end_time,
    Period=60,
    Statistics=statistics,
)

if len(response['Datapoints']) > 0:
    result = response['Datapoints'][0]['Maximum']
    print(result)
else:
    print("No data found for the given instance ID.") 

这段代码使用了AWS的boto3库来调用AWS CloudWatch API。它使用CloudWatch获取CPU C