Configurare le funzioni Lambda

Applicazioni serverless con AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Perché la configurazione conta

Lo stesso codice può cambiare molto con impostazioni diverse.
La configurazione incide su prestazioni, costi e sicurezza.
Obiettivo: comportamento prevedibile in dev e prod.

Stesso codice, impostazioni diverse

Codice vs configurazione

Pacchetto di codice

Pacchetto codice
Logica dell'handler + dipendenze.
Le modifiche richiedono un deploy.

Configurazione funzione

Configurazione funzione
Memoria, timeout, variabili d'ambiente.
Ruolo di esecuzione + layer.

Le impostazioni che controlli

Runtime + handler: quale codice esegue Lambda.
Memoria + timeout: prestazioni, costi, sicurezza.
Variabili d'ambiente: configurazione senza hardcoding.
Ruolo di esecuzione: permessi per le API AWS.
Layer: dipendenze condivise tra funzioni.

Le leve di configurazione di Lambda

Basi di runtime e handler

Runtime = ambiente linguaggio (es. Python).
Handler = punto d'ingresso chiamato da Lambda.
Formato handler: file.function.
Esempio: lambda_function.lambda_handler.

Scomposizione della stringa handler

Stringa handler: cosa può andare storto

# lambda_function.py
def lambda_handler(event, context):
    return {"statusCode": 200}

Import poi chiamata dell'handler

Il ruolo di esecuzione (IAM)

IAM = Identity and Access Management (permessi).
Il ruolo di esecuzione definisce cosa può fare la funzione.
Controlla quali API AWS può chiamare il codice.

Ruolo di esecuzione come badge

Cos'è un layer Lambda?

Un layer è uno ZIP collegato alla funzione.
Lambda rende i file del layer disponibili a runtime in /opt.
Usa i layer per librerie e utility condivise.
Aggiorni il layer una volta; più funzioni lo riusano.

Layer montato in /opt

Dove compaiono i layer a runtime

Il codice della funzione è montato in /var/task.
I layer collegati sono montati in /opt.
Lambda fornisce anche una cartella temporanea in /tmp.

Cartelle runtime: /var/task, /opt, /tmp

La memoria influisce anche sulla CPU

Più memoria -> più CPU.
Può ridurre il tempo per task CPU-bound.
Il costo dipende da durata e memoria.

La memoria aumenta la CPU

Ottimizza la memoria con misurazioni

Parti da un default ragionevole (es. 256 MB).
Testa con eventi realistici.
Confronta durata e costo tra dimensioni di memoria.

Sweep memoria: misura durata e costo

Timeout e esecuzione sicura

Il timeout ferma esecuzioni fuori controllo.
Controlla il tempo residuo prima di lavori lunghi.
Fallisci subito e ritenta quando ha senso.

Timeout come timer di sicurezza

Walkthrough: controllare il tempo residuo

def lambda_handler(event, context):
    time_left = context.get_remaining_time_in_millis()
    if time_left < 500:
        raise TimeoutError("Not enough time left")
    return {"statusCode": 200}

Guardia sul conto alla rovescia del contesto

Variabili d'ambiente

Tieni la config fuori dal codice.
Separa impostazioni dev/test/prod.
Usa Secrets Manager per valori sensibili.

Le variabili d'ambiente configurano il comportamento

Walkthrough: leggere le variabili d'ambiente

import os

STAGE = os.getenv("STAGE", "dev")
LOG_LEVEL = os.getenv(
    "LOG_LEVEL", "INFO"
)

I default rendono i test locali più sicuri

Importa os per accedere alle variabili d'ambiente.
os.getenv restituisce valore o default.

Errori comuni di configurazione

Valori di stage hardcoded nel codice.
Timeout troppo basso o permessi IAM mancanti.
Segreti in variabili d'ambiente in chiaro.

Insidie e buone pratiche

Ayo berlatih!

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