Prestanda- och resursoptimering

Driftsättning av applikationer på AWS

Dunieski Otano

Amazon Web Services Solutions Architect

Långsam och dyr

Appen känns långsam vid trafikspikar
Lambda-kostnaden stiger samma månad
Optimering gör den snabbare och billigare

En hastighets- och kostnadsmätare som visar en funktion som är både långsam och dyr, med pil mot optimering

Samtidighet: kostnad kontra kallstart

Reserverad: begränsa och skydda

Begränsar och garanterar kapacitet för en funktion
Billigaste styrmetoden, men löser inte kallstarter

Etablerad: betala för värme

Håller instanser förvärmda – inga kallstarter
Kostar mer; använd bara där låg latens verkligen krävs

Rätt minnesstorlek med varaktighets- och kostnadskurvan

Kurva över varaktighet och kostnad vid ökad minnesallokering: varaktighetslinjen sjunker och planar ut, totalkostnaden bildar en U-form med det billigaste optimala minnesinställningen markerat

Mer minne = mer CPU = kortare varaktighet
Kostnad = minnespris × varaktighet
Den billigaste punkten ligger ofta i mitten
Testa flera storlekar och välj sedan

Cachelagring på applikationsnivå

Återanvänd arbete inom exekveringskontexten
En varm Lambda behåller globala variabler mellan anrop
Cacha konfiguration, klienter och frekventa uppslag
ElastiCache för delad cache mellan instanser

Cachelagring i Lambdas exekveringskontext: globalt klientobjekt återanvänds vid varma anrop, och ElastiCache-kluster delar frekvent data mellan flera funktionsinstanser

CloudFront-cachelagring vid edge

CloudFront: cacha svar vid edge-platser
Hantera upprepade förfrågningar utan att nå backend
Cache-nycklar kan inkludera headers, frågesträngar, cookies
Statiskt och cachebart innehåll skalas utan extra kostnad

CloudFront edge-cachelagring: glob med edge-platser som levererar cachade svar till närliggande användare utan att nå backend, med cache-nyckelkonfiguration som visar headers och frågesträngar

Välj rätt cachelager

Tre staplade cachelager: CloudFront vid edge för statiskt och brett delat innehåll, minnesintern cache per instans för frekventa objekt, och ElastiCache eller DAX för delade högfrekventa läsningar

Edge (CloudFront): statiskt, brett delat innehåll
Applikation (minnesintern): frekventa objekt per instans
Data (ElastiCache/DAX): delade frekventa läsningar
Kombinera lagren – varje lager sänker en annan kostnad

Sätt ihop optimeringen

Välj rätt minnesstorlek med varaktighets- och kostnadskurvan
Använd etablerad samtidighet bara där latens spelar roll
Cacha vid edge, app- och datanivå
Mät, ändra en sak, mät igen

Optimeringsöversikt: varaktighets- och kostnadskurva för minnesdimensionering, beslut om etablerad samtidighet, diagram över tre cachelager och mät-ändra-mät-cykeln

Nu kör vi en övning!

Driftsättning av applikationer på AWS