Configurarea funcțiilor Lambda

Aplicații serverless cu AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

De ce contează configurarea

Același cod se poate comporta foarte diferit cu setări diferite.
Configurarea controlează performanța, costul și siguranța.
Scopul este un comportament previzibil în dev și prod.

Același cod, setări diferite

Cod vs. configurare

Pachet de cod

Pachet de cod
Logica handler-ului + dependențe.
Modificările necesită un deploy.

Configurarea funcției

Configurarea funcției
Memorie, timeout, variabile de mediu.
Rol de execuție + straturi (layers).

Parametrii pe care îi controlezi

Runtime + handler: ce cod rulează Lambda.
Memorie + timeout: performanță, cost, siguranță.
Variabile de mediu: configurare fără hardcodare.
Rol de execuție: permisiuni pentru API-urile AWS.
Straturi (layers): dependențe partajate între funcții.

Parametrii de configurare Lambda

Runtime și handler – noțiuni de bază

Runtime = mediul de limbaj (de exemplu, Python).
Handler = punctul de intrare apelat de Lambda.
Formatul handler-ului: file.function.
Exemplu: lambda_function.lambda_handler.

Structura șirului handler

Șirul handler: ce poate merge greșit

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

Import, apoi apel handler

Rolul de execuție (IAM)

IAM = Identity and Access Management (permisiuni).
Rolul de execuție definește ce are voie să facă funcția ta.
Controlează ce API-uri AWS poate apela codul tău.

Rolul de execuție ca un card de acces

Ce este un Lambda layer?

Un layer este un ZIP atașat unei funcții.
Lambda pune fișierele din layer la dispoziție la runtime, în /opt.
Folosește layers pentru biblioteci partajate și utilitare comune.
Actualizezi layer-ul o singură dată; mai multe funcții îl pot reutiliza.

Layer montat în /opt

Unde apar layerele la runtime

Codul funcției tale este montat în /var/task.
Layerele atașate sunt montate în /opt.
Lambda oferă și un folder temporar la /tmp.

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

Memoria influențează și CPU

Mai multă memorie -> mai mult CPU.
Poate reduce timpul de execuție pentru sarcini CPU-intensive.
Costul total depinde de durată și de memorie.

Memoria crește CPU

Ajustează memoria pe baza măsurătorilor

Începe cu o valoare implicită rezonabilă (de exemplu, 256 MB).
Testează cu evenimente realiste.
Compară durata și costul pentru diferite dimensiuni de memorie.

Testare memorie: măsoară durata și costul

Timeout-uri și execuție sigură

Timeout-ul oprește execuțiile scăpate de sub control.
Verifică timpul rămas înainte de operații lungi.
Eșuează rapid și reîncearcă când este cazul.

Timeout-ul ca un cronometru de siguranță

Exemplu: verificarea timpului rămas

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}

Gardă cu cronometru din context

Variabile de mediu

Ține configurarea în afara codului.
Separă setările pentru dev/test/prod.
Folosește Secrets Manager pentru valori sensibile.

Variabilele de mediu configurează comportamentul

Exemplu: citirea variabilelor de mediu

import os

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

Valorile implicite fac testele locale mai sigure

Importă os pentru a accesa variabilele de mediu.
os.getenv returnează valoarea sau valoarea implicită.

Greșeli frecvente de configurare

Hardcodarea valorilor de stadiu în cod.
Timeout prea mic sau permisiuni IAM lipsă.
Date sensibile în variabile de mediu simple.

Capcane și reguli practice

Hai să exersăm!

Aplicații serverless cu AWS Lambda