Was ist AWS Lambda? Serverloses Computing einfach gemacht

AWS Lambda ermöglicht die Ausführung von Code in der Cloud ohne die Verwaltung von Servern und bietet eine leistungsstarke, ereignisgesteuerte Architektur, die ideal für skalierbare, kosteneffiziente Anwendungen ist. In diesem Leitfaden erläutern wir die Funktionsweise von AWS Lambda und teilen Best Practices, die angehenden Entwicklern, IT-Experten und Cloud-Ingenieuren helfen, das volle Potenzial von AWS Lambda zu nutzen.

Wenn du neu bei AWS bist, solltest du dir zuerst unsere Einführung in Amazon Web Services Blogbeitrag und den AWS-Konzepte-Kurs.

Was ist AWS Lambda?

AWS Lambda ist ein beliebter Serverless-Computing-Service von Amazon Web Services (AWS). Es ermöglicht Entwicklern, ihren Code auszuführen, ohne direkt Server zu verwalten oder bereitzustellen. 

Durch die automatische Übernahme von Infrastrukturaufgaben wie Systemaktualisierungen, Sicherheitspatches und Skalierung ermöglicht AWS Lambda es Entwicklern, sich ausschließlich auf das Schreiben und schnellere Bereitstellen ihres Codes zu konzentrieren.

Bevor wir tiefer eintauchen, wollen wir uns kurz mit der Kernarchitektur und den Prinzipien von AWS Lambda beschäftigen.

Grundlegende architektonische Prinzipien

AWS Lambda verwendet ein serverloses Modell, das als "Function as a Service" (FaaS) bekannt ist. Dieser Ansatz bedeutet, dass AWS die Serverbereitstellung, das Infrastrukturmanagement und die Ressourcenskalierung transparent hinter den Kulissen übernimmt. Die Entwickler liefern nur den Code, der bei Bedarf automatisch ausgeführt wird.

Unser AWS Cloud Technologie- und Service-Konzepte Kurs geht näher auf die AWS Serverless-Technologien ein.

Lambda-Funktionen werden als Reaktion auf bestimmte Ereignisse von verschiedenen AWS-Services ausgeführt. 

Zum Beispiel kann ein Amazon S3 Upload, eine API-Gateway-Anfrage oder die Aktualisierung einer Amazon DynamoDB Tabelle kann automatisch die Ausführung eines Lambdas auslösen. Dieses ereignisbasierte Design stellt sicher, dass die Anwendungen dynamisch auf Echtzeitanforderungen reagieren.

Betriebliche Merkmale

AWS Lambda skaliert deine Funktionen automatisch auf der Grundlage der Anzahl der auslösenden Ereignisse. Wenn mehr Anfragen eingehen, wird der Dienst nahtlos skaliert. 

Lambda erzwingt jedoch Kontingente auf Kontoebene und Beschränkungen der Gleichzeitigkeit, die Entwickler kennen und proaktiv überwachen sollten.

Die Speicherzuweisung ist in Lambda-Funktionen anpassbar, wobei höhere Speichereinstellungen in der Regel zu einer schnelleren Ausführung bei etwas höheren Kosten führen. Entwickler können die Leistung optimieren und die Kosten kontrollieren, indem sie experimentieren, um ein effizientes Gleichgewicht von Speicher und Ausführungszeit zu finden.

Im Folgenden findest du einige Best Practices zur Optimierung von AWS Lambda-Funktionen:

1. Richtig dimensionierter Speicher und Timeout

• Experimentiere mit den Speichereinstellungen mit AWS Lambda Power Tuning, um das beste Leistungs-/Kostenverhältnis zu finden.
• Setze die Timeout-Werte konservativ fest, um eine lange Ausführung und unnötige Kosten zu vermeiden.

 2. Größe des Einsatzpakets minimieren

• Verwende nur notwendige Abhängigkeiten und entferne unbenutzte Module.
• Für Python/Node.js solltest du Lambda-Schichten für gemeinsam genutzte Bibliotheken.
• Verwenden Sie kompilierte Pakete (wie .zip) effizient oder Container-Images für größere Anwendungen.

 3. Funktionen zustandslos halten

• Vermeide es, den Zustand zwischen den Aufrufen im Speicher zu speichern.
• Nutze externe Dienste wie DynamoDB, S3 oder ElastiCache für persistente Zustände oder gemeinsame Daten.

4. Optimiere die Kaltstartzeiten

• Nutze bereitgestellte Gleichzeitigkeit für latenzempfindliche Anwendungen.
• Bevorzuge kleinere Laufzeiten wie Node.js oder Go für eine geringere Kaltstartdauer.
• Reduziere den Initialisierungscode im globalen Bereich.

5. Leistung überwachen und testen

• Nutze Amazon CloudWatch für Protokolle, Metriken und das Setzen von Warnungen bei Fehlern oder Dauer.
• Integriere AWS X-Ray zur Nachverfolgung und Analyse der Ausführungsleistung.

6. Gleichzeitigkeit kontrollieren

• Lege reservierte Gleichzeitigkeit fest, um die Verfügbarkeit kritischer Funktionen zu gewährleisten.
• Verwende maximale Gleichzeitigkeitsgrenzen, um zu vermeiden, dass nachgelagerte Dienste überlastet werden.

7. Effiziente E/A und Vernetzung

• Verwende asynchrone Aufrufe für parallele Aufgaben (z. B. mehrere API-Aufrufe).
• Sorge dafür, dass Netzwerkanfragen effizient sind und nicht wiederholt werden müssen.

 8. Saubere Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche

• Setze Wiederholungsversuche ein, wo es angebracht ist.
• Verwende eine strukturierte Protokollierung und aussagekräftige Fehlermeldungen, um die Fehlersuche zu vereinfachen.

Wie funktioniert AWS Lambda?

AWS Lambda vereinfacht die Ausführung von Code in der Cloud erheblich. Die Entwickler/innen laden zunächst den in Funktionen verpackten Code hoch und wählen die Laufzeitumgebung (Python, JavaScript, Java, C#, Go, Ruby und andere) aus. Der Code bleibt untätig, bis ein vordefiniertes Ereignis seine Ausführung auslöst, z. B. eine Webanfrage, ein Daten-Upload oder ein geplantes Ereignis.

Wenn Lambda ausgelöst wird, weist es sofort Ressourcen zu, führt die Funktion aus und beendet die Ressource nach Abschluss, wobei nur die tatsächlich verbrauchten Rechenressourcen und die Ausführungsdauer in Rechnung gestellt werden.

Zu verstehen, wie AWS Lambda funktioniert, ist entscheidend, um bei AWS-Vorstellungsgesprächen zu bestehen. Die Top 20 AWS Lambda Interview Fragen und Antworten für 2025 Dieser Blogbeitrag vereinfacht die Vorbereitung auf AWS Lambda-Interviews, indem er eine kuratierte Liste von Fragen und Antworten bereitstellt.

Wofür wird AWS Lambda verwendet?

AWS Lambda eignet sich hervorragend für Anwendungen, die Skalierbarkeit, Flexibilität und schnelle Reaktionsfähigkeit erfordern. Einige häufige Anwendungsfälle sind:

• Aufbau skalierbarer APIs und Backend-Umgebungen mit Amazon API Gateway.
• Verarbeitung und Umwandlung von Daten, die in Speicherdienste wie Amazon S3 und DynamoDB hochgeladen werden.
• Automatisieren von Arbeitsabläufen, Planen von Aufgaben, Versenden von Benachrichtigungen und routinemäßige Datenbankpflege. 
• Dateiverarbeitung in Echtzeit, wie z. B. das Erstellen von Miniaturbildern oder das Codieren von Videodateien.

Für Aufgaben wie die Videoverarbeitung ist Amazon Kinesis die bessere Wahl. Erfahre mehr über die Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Amazon Kinesis sowie drei wichtige Tipps zur Kostenoptimierung in unserem Was ist Amazon Kinesis? Blog.

Vorteile und Beschränkungen von AWS Lambda

AWS Lambda hat klare Vorteile und Grenzen. Wäge die Vorteile und Grenzen sorgfältig ab, wenn du dich entscheidest, AWS Lambda für deine Projekte zu nutzen.

Vorteile

• Geringerer Aufwand für die Infrastruktur: Entwickler müssen sich nicht um die Verwaltung von Servern oder der Infrastruktur kümmern, was den betrieblichen Aufwand erheblich reduziert.
• Automatische Skalierung: Lambda skaliert dynamisch mit dem Anstieg der Arbeitslast und hilft Anwendungen, unvorhersehbare Verkehrsspitzen reibungslos zu bewältigen.
• Kosteneffizienz: Du zahlst nur für die tatsächliche Nutzung und nicht für feste monatliche Serverkosten, was eine effiziente Nutzung der Ressourcen gewährleistet.
• Schnellere Entwicklungszyklen: Die Entwickler verbringen weniger Zeit mit Infrastrukturaufgaben und haben mehr Freiraum, um schnell zu experimentieren und Funktionen zu iterieren.
• Einfache Integration: Lambda ist eng mit anderen AWS-Services integriert und bietet so viele Möglichkeiten, die Funktionalität zu erweitern.

Einschränkungen

• Kaltstart-Latenz: Bei AWS Lambda kommt es zu einer kurzen Initialisierungsverzögerung, wenn eine Funktion ausgeführt wird, nachdem sie eine Zeit lang inaktiv war. Bei Anwendungen, die auf Latenzzeiten angewiesen sind, kann die Verzögerung die Leistung beeinträchtigen.
• Begrenzte Ausführungsdauer: Lambda-Funktionen haben ein maximales Ausführungslimit von 15 Minuten, was bei komplexen oder langwierigen Aufgaben eine Herausforderung darstellt.
• Verantwortung für die Sicherheit: AWS sorgt für die Sicherheit der Services, aber die Entwickler müssen gute Praktiken befolgen, Berechtigungen minimieren, Eingaben validieren und Schwachstellen durch sorgfältiges Code-Design aktiv verhindern.

Um zu verstehen, wie man Berechtigungen für Lambda-Funktionen richtig konfiguriert, wirf einen Blick auf unsere Daten-Streaming mit AWS Kinesis und Lambda Kurs.

Erste Schritte mit AWS Lambda

Sehen wir uns nun an, wie du mit AWS Lambda loslegen kannst. 

Schritte für den Einstieg:

1. Richte ein AWS-Konto ein: Erstelle ein AWS-Konto unter aws.amazon.de.
2. Schreibe deine Funktion: Du kannst deinen Funktionscode direkt in der AWS Management Console schreiben oder ein .zip-Paket oder ein Container-Image hochladen.

Eine einfache Hallo-Welt-Funktion sieht so aus:

def lambda_handler(event, context):
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Hello, World!'
    }

3. Erstelle eine Lambda-Funktion:
• Gehe zur AWS Lambda-Konsole.
• Klicke auf Funktion erstellen.
• Wähle Autor von Grund auf, verwende einen Blaupause oder Container.
• Konfiguriere grundlegende Einstellungen wie Laufzeit, Speicher und Timeout.

4. Setze einen Auslöser: Lambda braucht eine Ereignisquelle, um deine Funktion auszulösen (z.B. API Gateway, S3 Uploads, DynamoDB Streams, etc.).

5. Einsetzen und testen: Setze deine Funktion ein und teste sie über die Konsole oder indem du sie über den konfigurierten Trigger aufrufst.

6. Überwache die Leistung: Verwende Amazon CloudWatch, um Lernpfade und Metriken zu verfolgen und Probleme zu beheben.

Wenn du daran interessiert bist, deine Reise mit AWS Lambda zu beginnen, kannst du unser ausführliches Schritt-für-Schritt-Lambda-Tutorial zeigt dir, wie du deine erste Funktion einrichtest und bereitstellst. Wir haben den Prozess vereinfacht, sodass er auch für AWS-Neulinge zugänglich ist.

Erweiterte Funktionen und Überlegungen

Sobald du mit den grundlegenden Lambda-Funktionen vertraut bist, kannst du die folgenden fortgeschrittenen Funktionen und Überlegungen zur Verbesserung deiner serverlosen Architektur erkunden.

Techniken zur Leistungsoptimierung

Hier sind einige Techniken zur Leistungsoptimierung, die du im Hinterkopf behalten solltest:

• Passe die Einstellungen für die Speicherzuweisung an, um Leistung und Kosten in Einklang zu bringen.
• Minimiere die Größe des Verteilungspakets, um die Kaltstartzeiten zu verkürzen.
• Halte die Funktionen klein, für einen einzigen Zweck und leichtgewichtig, um die Ausführungsgeschwindigkeit zu optimieren.
• Nutze die bereitgestellte Gleichzeitigkeit, um Lambda-Instanzen für eine gleichbleibende Leistung vorzuwärmen, insbesondere in latenzempfindlichen Szenarien.

Sicherheit und Compliance

Berücksichtige diese Sicherheits- und Compliance-Vorkehrungen: 

• Befolge das Prinzip des geringsten Privilegs, wenn du Lambda-Funktionen IAM-Berechtigungen zuweist.
• Setze sichere Eingabevalidierungsverfahren sorgfältig um, um Injektionen oder Sicherheitslücken zu verhindern.
• Achte auf die für deine Branche relevanten Compliance-Anforderungen; AWS Lambda wird in Übereinstimmung mit vielen Sicherheitsstandards und -vorschriften entwickelt und verwaltet.

Fazit

Wir haben AWS Lambda als robuste Lösung für serverloses Computing erkundet und seine Kernarchitektur, praktische Anwendungsfälle, Vorteile, Einschränkungen und weiterführende Überlegungen beleuchtet. Da Lambda die Teams von der Bereitstellung der Infrastruktur befreit, können die Entwickler mehr Zeit damit verbringen, hochwertigen Code zu schreiben, ansprechende Funktionen zu entwickeln und ihre Anwendungen mit hervorragender Kosteneffizienz zu verbessern.

Da sich serverlose Technologien ständig weiterentwickeln, verbessert AWS Lambda mit stärkeren Integrationen, erweiterter Sprachunterstützung und noch größerer Benutzerfreundlichkeit. 

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