Model wykonania Lambda

Serverless Applications with AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Automatyczne uruchamianie

Sterowane zdarzeniami AWS

Lambda uruchamia kod, gdy zajdzie zdarzenie.
Przykład: przesłanie do S3 -> zmiana rozmiaru obrazu.
Różne wyzwalacze, ten sam schemat.

Bezczynność do momentu wyzwolenia

Oś czasu: bezczynność -> zdarzenie -> uruchomienie -> zatrzymanie

Bezczynność: kod nie działa.
Zdarzenie: handler działa, potem się zatrzymuje.

Analogia do czujnika ruchu

Jak czujnik ruchu: czeka, aż coś się wydarzy.
Wyzwalacz przełącza stan z „wyłączone" na „włączone".

Czym jest AWS Lambda?

AWS Lambda w skrócie

Usługa obliczeniowa sterowana zdarzeniami.
Skaluje się automatycznie wraz z obciążeniem.
Płacisz tylko za czas działania kodu.

Jak Lambda wykonuje kod

Przepływ wykonania Lambda

Źródło zdarzenia wyzwala Lambda.
Lambda przekazuje ładunek zdarzenia do handlera.
Handler zwraca wynik.

Skalowanie wraz z obciążeniem

Skalowanie tworzy nowe środowiska

Więcej zdarzeń: więcej równoległych wywołań.
Lambda uruchamia dodatkowe środowiska.
Każde nowe środowisko może powodować zimny start.

Funkcja handler

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

event: ładunek wejściowy (JSON).
context: metadane środowiska uruchomieniowego.
return: wynik (lub informacja o sukcesie/błędzie).

Handler odbiera zdarzenie i kontekst

Obiekt zdarzenia

Ładunek zdarzenia magazynu obiektów

Zdarzenie S3: nazwa zasobnika + klucz obiektu.

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

Zadanie jest jedno: wyodrębnij to, czego potrzebujesz.

Ładunek zdarzenia żądania HTTP

Zdarzenie API: metoda, ścieżka, treść.

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

Różne wyzwalacze, różny JSON.

Obiekt kontekstu

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

get_remaining_time_in_millis Czas pozostały do przekroczenia limitu.
aws_request_id ID żądania do śledzenia w logach.

Bezstanowe wykonanie

Ponowne użycie vs. reset przy ciepłym starcie

Każde wywołanie jest niezależne.
Ponowne użycie środowiska jest możliwe, ale nie gwarantowane.
Stan przechowuj poza Lambda.

counter = 0

def lambda_handler(event, context):
    global counter
    counter += 1  # may reset
    return counter

Zimne starty

Oś czasu zimnego startu

Nowe środowisko wykonania.
Ładowanie kodu i zależności.
Inicjalizacja, a potem uruchomienie handlera.

Ciepłe starty

Oś czasu ciepłego startu

Ponowne użycie istniejącego środowiska.
Większość inicjalizacji jest pomijana.
Handler startuje szybciej.

Init, wywołanie, zamrożenie

Cykl życia środowiska wykonania

Init działa raz na środowisko.
Handler działa przy każdym wywołaniu.
Między wywołaniami środowisko może zostać zamrożone.

Optymalizacja pod kątem zimnych startów

# init (once per env)
import boto3
s3 = boto3.client('s3')

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

Init raz vs. handler przy każdym wywołaniu

Importy i klientów SDK umieszczaj poza handlerem.

Czas na praktykę!

Serverless Applications with AWS Lambda