パフォーマンスのチューニングと最適化テクニック

AWS Lambda によるサーバーレスアプリケーション

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

パフォーマンス＝レイテンシ＋コスト

• 時間がコストになります。
• パフォーマンスのチューニングはコスト最適化でもあります。
• チューニング前に計測しましょう。
• 変更は一度に一つずつ行いましょう。

時間の内訳

• 初期化。
• ハンドラーの実行。
• 外部呼び出しの待機時間。

コールドスタートとウォームスタート

コールドスタート

• Lambda は新しい環境を必要とします。

ウォームスタート

• 既存の環境を再利用します。
• ハンドラーはオーバーヘッドが少ない状態で実行されます。

初期化処理とハンドラー処理

• インポートとグローバルセットアップは初期化時に実行されます。
• 初期化処理が多いとコールドスタートが遅くなります。
• 初期化時間はメトリクスに表示されます。

ウォーム呼び出し間でクライアントを再利用する

• 呼び出しのたびにクライアントを作成するとコストが重複します。
• 環境がウォーム状態のときは再利用しましょう。

コードパターン：ハンドラーの外でクライアントを定義する

import boto3
sts = boto3.client("sts")
def handler(event, context):
    return sts.get_caller_identity()

キャッシュを活用する

• データはメモリに保持しましょう。
• 小さな一時ファイルには /tmp を使いましょう。
• キャッシュは慎重に行い、必要に応じて無効化しましょう。

依存関係を軽量に保つ

• パッケージが大きいほどロードに時間がかかります。
• 使用しない依存関係は削除しましょう。
• 依存関係はできる限り小さく保ちましょう。

ログを適切に活用する

• ログが多すぎるとコストが増え、ノイズになります。
• 小さく構造化されたメッセージを心がけましょう。
• 検索しやすい形式にしておくと、トレースやデバッグに役立ちます。

外部呼び出しのオーバーヘッドを削減する

• 外部サービスへの呼び出しは最も時間のかかる処理です。
• 呼び出し回数を減らし、可能な場合はまとめて処理しましょう。
• タイムアウトを設定し、障害時に処理が止まらないようにしましょう。

メモリは CPU にも影響する

• CPU はメモリに比例してスケールします。
• CPU バウンドなコードはより速く完了できます。
• メモリを増やすと実行時間やコストを削減できる場合があります。
• 最適な値をテストで確認しましょう。

コストの最適点を見つける

• 最適なメモリ設定は総コストを最小化します。
• コストはいったん下がり、その後横ばいか上昇します。
• 変更後は再テストしましょう。

CloudWatch で計測する

• Duration と Init duration を追跡しましょう。
• エラーとスロットリングを追跡しましょう。
• テールレイテンシ（p95、p99）を監視しましょう。

コールドスタートを削減する

• 初期化時に実行する処理を減らしましょう。
• パッケージを軽量に保ちましょう。
• コストのかかるセットアップは再利用しましょう。
• プロビジョニング済み環境の利用を検討しましょう。

重要なポイント

• 時間がどこに使われているかを把握しましょう。
• クライアントを再利用し、キャッシュは慎重に行いましょう。
• メモリは CPU と実行時間に影響します。
• 変更のたびに計測しましょう。

練習しましょう！

AWS Lambda によるサーバーレスアプリケーション