Настройка Lambda-функций

Бессерверные приложения с AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Почему важна конфигурация

Один и тот же код может вести себя совершенно по-разному при разных настройках.
Конфигурация влияет на производительность, стоимость и безопасность.
Цель — предсказуемое поведение в среде разработки и в продакшене.

Один код, разные настройки

Код и конфигурация

Пакет кода

Пакет кода
Логика обработчика и зависимости.
Изменения требуют повторного развёртывания.

Конфигурация функции

Конфигурация функции
Память, тайм-аут, переменные окружения.
Роль выполнения и слои.

Параметры управления

Среда выполнения и обработчик: какой код запускает Lambda.
Память и тайм-аут: производительность, стоимость, безопасность.
Переменные окружения: настройка без хардкодинга.
Роль выполнения: разрешения для AWS API.
Слои: общие зависимости для нескольких функций.

Параметры конфигурации Lambda

Среда выполнения и обработчик

Среда выполнения = языковое окружение (например, Python).
Обработчик = точка входа, которую вызывает Lambda.
Формат обработчика: file.function.
Пример: lambda_function.lambda_handler.

Структура строки обработчика

Строка обработчика: типичные ошибки

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

Импорт и вызов обработчика

Роль выполнения (IAM)

IAM = Identity and Access Management (управление правами доступа).
Роль выполнения определяет, что разрешено делать функции.
Она контролирует, какие AWS API может вызывать ваш код.

Роль выполнения как пропуск

Что такое слой Lambda?

Слой — это ZIP-архив, подключаемый к функции.
Lambda делает файлы слоя доступными во время выполнения в каталоге /opt.
Используйте слои для общих библиотек и утилит.
Обновите слой один раз — и несколько функций смогут его использовать.

Слой подключён в /opt

Где слои доступны во время выполнения

Код функции монтируется в /var/task.
Подключённые слои монтируются в /opt.
Lambda также предоставляет временную папку /tmp.

Каталоги среды выполнения: /var/task, /opt, /tmp

Память влияет и на CPU

Больше памяти → больше CPU.
Это сокращает время выполнения задач, интенсивно использующих CPU.
Итоговая стоимость зависит от длительности и объёма памяти.

Память увеличивает CPU

Настройка памяти на основе измерений

Начните с разумного значения по умолчанию (например, 256 МБ).
Тестируйте на реальных событиях.
Сравните длительность и стоимость при разных объёмах памяти.

Перебор памяти: измерение длительности и стоимости

Тайм-аут и безопасное выполнение

Тайм-аут останавливает зависшие выполнения.
Проверяйте оставшееся время перед длительными операциями.
Завершайте работу быстро и повторяйте попытку там, где это уместно.

Тайм-аут как защитный таймер

Разбор примера: проверка оставшегося времени

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}

Защита по таймеру контекста

Переменные окружения

Не вносите конфигурацию в код.
Разделяйте настройки для dev/test/prod.
Используйте Secrets Manager для конфиденциальных данных.

Переменные окружения управляют поведением

Разбор примера: чтение переменных окружения

import os

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

Значения по умолчанию делают локальные тесты безопаснее

Импортируйте os для доступа к переменным окружения.
os.getenv возвращает значение или значение по умолчанию.

Типичные ошибки конфигурации

Хардкодинг значений среды прямо в коде.
Слишком маленький тайм-аут или отсутствующие разрешения IAM.
Секреты в обычных переменных окружения.

Типичные ошибки и правила

Давайте потренируемся!

Бессерверные приложения с AWS Lambda