Otimização de performance e recursos

Implantando Aplicações na AWS

Dunieski Otano

Amazon Web Services Solutions Architect

Lento e caro

O app fica lento em picos de tráfego
A fatura do Lambda dispara no mesmo mês
Ajustes deixam mais rápido e mais barato

Um indicador de velocidade e custo mostrando uma função lenta e cara, apontando para otimização

Concorrência: custo vs. cold start

Reserved: limitar e proteger

Limita e garante capacidade para uma função
Controle mais barato, mas não resolve cold starts

Provisioned: pagar por aquecimento

Mantém instâncias pré-aquecidas; sem cold start
Custa mais; use só onde a latência importa

Ajuste de memória com a curva duração-custo

Curva duração-custo conforme a memória aumenta: a linha de duração cai e achata, o custo total forma um U com o ponto ótimo mais barato destacado

Mais memória = mais CPU = menor duração
Custo = preço da memória x duração
O ponto mais barato costuma ser no meio
Meça com vários tamanhos e escolha

Cache no nível da aplicação

Reutilize trabalho no contexto de execução
Um Lambda aquecido mantém globais entre chamadas
Faça cache de configs, clientes e consultas quentes
ElastiCache para cache compartilhado entre instâncias

Cache no contexto de execução do Lambda: objeto de cliente global reutilizado em invocações aquecidas e cluster ElastiCache compartilhando dados quentes entre várias instâncias da função

Cache do CloudFront na borda

CloudFront: cache de respostas nas bordas
Atende repetidos sem bater no backend
Chaves de cache podem incluir headers, query strings, cookies
Conteúdo estático e cacheável escala de graça

Cache de borda do CloudFront: globo com locais de borda servindo respostas em cache para usuários próximos sem acessar o backend, com configuração de chave de cache mostrando headers e query strings

Escolhendo a camada de cache certa

Três camadas de cache empilhadas: CloudFront na borda para conteúdo estático e amplamente compartilhado, cache em memória por instância para objetos quentes e ElastiCache ou DAX para leituras compartilhadas de alta frequência

Borda (CloudFront): estático, amplamente compartilhado
Aplicação (em memória): objetos quentes por instância
Dados (ElastiCache/DAX): leituras quentes compartilhadas
Empilhe camadas; cada uma reduz um custo

Juntando a otimização

Ajuste a memória pela curva duração-custo
Adicione concorrência provisionada só onde a latência importa
Faça cache nas camadas de borda, app e dados
Meça, mude uma coisa, meça de novo

Resumo da otimização: curva duração-custo para ajuste de memória, decisão de concorrência provisionada, diagrama das três camadas de cache e ciclo de iterar medir-mudar-medir

Vamos praticar!

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