Entendendo o modelo de execução do Lambda

Aplicações Serverless com AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Execução automática

AWS orientada a eventos

O Lambda roda código quando um evento ocorre.
Exemplo: upload no S3 -> redimensionar imagem.
Gatilhos diferentes, mesmo padrão.

Ocioso até ser acionado

Ocioso -> evento -> executa -> para

Ocioso: nada executa.
Evento: o handler roda e depois para.

Analogia: luz com sensor de movimento

Como uma luz com sensor: fica ociosa até ser acionada.
O gatilho muda de "off" para "on".

O que é AWS Lambda?

AWS Lambda em resumo

Serviço de computação orientado a eventos.
Escala automaticamente conforme a demanda.
Você paga só pelo tempo de execução.

Como o Lambda executa seu código

Fluxo de execução do Lambda

Uma fonte de evento aciona o Lambda.
O Lambda passa o payload do evento pro teu handler.
Teu handler retorna um resultado.

Escalonando conforme a demanda

Escalonar cria mais ambientes

Mais eventos: mais invocações em paralelo.
O Lambda cria mais ambientes.
Podem rolar cold starts em cada novo ambiente.

A função handler

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

event: payload de entrada (JSON).
context: metadados de runtime.
retorno: saída (ou sucesso/erro).

Handler recebe event e context

O objeto event

Payload de evento de armazenamento de objetos

Evento S3: bucket + chave do objeto.

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

Mesmo trabalho: extrair o que você precisa.

Payload de evento de requisição HTTP

Evento de API: método, caminho, corpo.

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

Gatilhos diferentes, JSON diferente.

O 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 Tempo restante antes do timeout.
aws_request_id ID da requisição para rastrear logs.

Execução stateless

Reuso em warm start vs reset

Cada invocação é independente.
Pode haver reuso, não é garantido.
Guarde estado fora do Lambda.

counter = 0

def lambda_handler(event, context):
    global counter
    counter += 1  # pode resetar
    return counter

Cold starts

Linha do tempo de cold start

Novo ambiente de execução.
Carrega código e dependências.
Roda a inicialização e depois o handler.

Warm starts

Linha do tempo de warm start

Reaproveita o ambiente existente.
Pula a maior parte da inicialização.
O handler roda mais cedo.

Init, invoke, freeze

Ciclo de vida do ambiente de execução

A init roda uma vez por ambiente.
O handler roda a cada invocação.
Entre execuções, o ambiente pode congelar.

Otimizar para cold starts

# init (uma vez por ambiente)
import boto3
s3 = boto3.client('s3')

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

Init uma vez vs handler por invocação

Coloque imports e clientes do SDK fora do handler.

Vamos praticar!

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