Capire il modello di esecuzione di Lambda

Applicazioni serverless con AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Esecuzione automatica

AWS basato su eventi

Lambda esegue codice quando avviene un evento.
Esempio: upload su S3 -> ridimensiona immagine.
Trigger diversi, stesso pattern.

Inattiva finché non è attivata

Idle -> evento -> esegui -> stop

Idle: non gira nulla.
Evento: l'handler gira, poi si ferma.

Analogia del sensore di movimento per Lambda

Come una luce a sensore: inattiva finché non è attivata.
Il trigger passa da "off" a "on".

Cos'è AWS Lambda?

AWS Lambda in breve

Servizio di calcolo event-driven.
Scala automaticamente con la domanda.
Paghi solo per il runtime usato.

Come Lambda esegue il tuo codice

Flusso di esecuzione Lambda

Un'origine evento attiva Lambda.
Lambda passa un payload evento al tuo handler.
L'handler restituisce un risultato.

Scaling in base alla domanda

Lo scaling crea più ambienti

Più eventi: più invocazioni in parallelo.
Lambda avvia più ambienti.
Cold start possibili per ogni nuovo ambiente.

La funzione handler

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

event: payload di input (JSON).
context: metadati di runtime.
return: output (o successo/errore).

L'handler riceve event e context

L'oggetto event

Payload evento di object storage

Evento S3: bucket + object key.

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

Stesso compito: estrai ciò che serve.

Payload evento di richiesta HTTP

Evento API: metodo, path, body.

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

Trigger diversi, JSON diverso.

L'oggetto 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 Tempo rimasto prima del timeout.
aws_request_id ID richiesta per tracciare i log.

Esecuzione stateless

Riutilizzo warm start vs reset

Ogni invocazione è indipendente.
Il riuso è possibile, non garantito.
Archivia lo stato fuori da Lambda.

counter = 0

def lambda_handler(event, context):
    global counter
    counter += 1  # può azzerarsi
    return counter

Cold start

Timeline del cold start

Nuovo ambiente di esecuzione.
Carica codice e dipendenze.
Esegue init, poi handler.

Warm start

Timeline del warm start

Riusa l'ambiente esistente.
Salta gran parte dell'init.
L'handler parte prima.

Init, invoke, freeze

Ciclo di vita dell'ambiente di esecuzione

L'init gira una volta per ambiente.
L'handler gira a ogni invocazione.
Tra le esecuzioni, l'ambiente può congelarsi.

Ottimizzare i cold start

# init (una volta per ambiente)
import boto3
s3 = boto3.client('s3')

# handler (a ogni invocazione)
def lambda_handler(event, context):
    return {"statusCode": 200}

Init una volta vs handler per invocazione

Metti import e client SDK fuori dall'handler.

Let's practice!

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