Entender el modelo de ejecución de Lambda

Aplicaciones sin servidor con AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Ejecución automática

AWS orientado a eventos

Lambda ejecuta código cuando ocurre un evento.
Ejemplo: subida a S3 -> redimensionar imagen.
Distintos triggers, mismo patrón.

Inactivo hasta el trigger

Inactivo -> evento -> ejecutar -> parar

Inactivo: no se ejecuta nada.
Evento: el handler corre y luego para.

Analogía: luz con sensor de movimiento

Como una luz con sensor: inactiva hasta que se activa.
El trigger cambia de "off" a "on".

¿Qué es AWS Lambda?

AWS Lambda en breve

Servicio de cómputo orientado a eventos.
Escala automáticamente según demanda.
Pagas solo por el tiempo de ejecución.

Cómo Lambda ejecuta tu código

Flujo de ejecución de Lambda

Un origen de eventos activa Lambda.
Lambda pasa un payload de evento a tu handler.
El handler devuelve un resultado.

Escalar según la demanda

Escalar crea más entornos

Más eventos: más invocaciones en paralelo.
Lambda crea más entornos.
Pueden ocurrir cold starts por entorno nuevo.

La función handler

def lambda_handler(event, context):
    # Your code here
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Hello from Lambda!'
    }

event: payload de entrada (JSON).
context: metadatos de ejecución.
return: salida (o éxito/error).

El handler recibe event y context

El objeto event

Payload de evento de almacenamiento de objetos

Evento S3: bucket + clave de objeto.

# event["Records"][0]["s3"]
{
  "bucket": {"name": "my-bucket"},
  "object": {"key": "data.csv"}
}

Mismo trabajo: extrae lo necesario.

Payload de evento de solicitud HTTP

Evento API: método, ruta, body.

# API request event
{
  "httpMethod": "POST",
  "path": "/users",
  "body": "{\"name\": \"John\"}"
}

Distintos triggers, distinto JSON.

El objeto context

def lambda_handler(event, context):
    time_left = (
        context.get_remaining_time_in_millis()
    )
    request_id = context.aws_request_id

get_remaining_time_in_millis Tiempo restante antes del timeout.
aws_request_id ID de la solicitud para trazas.

Ejecución sin estado

Reutilización en warm start vs reinicio

Cada invocación es independiente.
Puede haber reutilización; no garantizada.
Guarda el estado fuera de Lambda.

counter = 0

def lambda_handler(event, context):
    global counter
    counter += 1  # puede reiniciarse
    return counter

Cold starts

Cronología de cold start

Nuevo entorno de ejecución.
Carga código y dependencias.
Ejecuta init y luego el handler.

Warm starts

Cronología de warm start

Reutiliza el entorno existente.
Omite la mayor parte de la inicialización.
El handler se ejecuta antes.

Init, invoke, freeze

Ciclo de vida del entorno de ejecución

Init se ejecuta una vez por entorno.
El handler en cada invocación.
Entre ejecuciones, el entorno puede congelarse.

Optimizar para cold starts

# init (una vez por entorno)
import boto3
s3 = boto3.client('s3')

# handler (cada invocación)
def lambda_handler(event, context):
    return {"statusCode": 200}

Init una vez vs handler por invocación

Pon imports y clientes del SDK fuera del handler.

¡Vamos a practicar!

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