¿Qué es AWS Lambda? La informática sin servidor simplificada

AWS Lambda permite ejecutar código en la nube sin administrar servidores, desbloqueando una potente arquitectura basada en eventos ideal para aplicaciones escalables y rentables. En esta guía, explicaremos cómo funciona AWS Lambda y compartiremos las mejores prácticas para ayudar a los aspirantes a programadores, profesionales de TI e ingenieros de la nube a aprovechar todo su potencial.

Si eres nuevo en AWS, asegúrate primero de consultar nuestra Introducción a Amazon Web Services y el Curso Conceptos de AWS.

¿Qué es AWS Lambda?

AWS Lambda es un popular servicio de computación sin servidor de Amazon Web Services (AWS). Permite a los programadores ejecutar su código sin gestionar ni aprovisionar servidores directamente. 

Al gestionar automáticamente tareas de infraestructura como actualizaciones del sistema, parches de seguridad y escalado, AWS Lambda permite a los programadores concentrarse únicamente en escribir e implementar su código con mayor rapidez.

Antes de profundizar, exploremos brevemente la arquitectura y los principios básicos de AWS Lambda.

Principios arquitectónicos básicos

AWS Lambda utiliza un modelo sin servidor conocido como "Función como servicio" (FaaS). Este enfoque significa que AWS gestiona el aprovisionamiento de servidores, la administración de la infraestructura y el escalado de recursos de forma transparente entre bastidores. Los programadores sólo proporcionan el código, que se ejecuta automáticamente cuando es necesario.

Nuestra Conceptos de tecnología y servicios en la nube de AWS profundiza en las tecnologías sin servidor de AWS.

Las funciones Lambda se ejecutan en respuesta a eventos específicos de diferentes servicios de AWS. 

Por ejemplo, un Amazon S3 una solicitud de API Gateway o las actualizaciones de una tabla de Amazon DynamoDB pueden activar automáticamente la ejecución de Lambda. Este diseño basado en eventos garantiza que las aplicaciones respondan dinámicamente a las demandas en tiempo real.

Características operativas

AWS Lambda escala automáticamente tus funciones en función del número de eventos desencadenantes. A medida que lleguen más solicitudes, el servicio gestionará el escalado sin problemas. 

Sin embargo, Lambda impone cuotas y limitaciones de concurrencia a nivel de cuenta, que los programadores deben conocer y controlar de forma proactiva.

La asignación de memoria es ajustable en las funciones Lambda, con ajustes de memoria más altos que generalmente resultan en una ejecución más rápida a un coste ligeramente superior. Los programadores pueden optimizar el rendimiento y controlar los costes experimentando para encontrar un equilibrio eficaz entre memoria y tiempo de ejecución.

A continuación encontrarás algunas prácticas recomendadas para optimizar las funciones de AWS Lambda:

1. Memoria de tamaño adecuado y tiempo de espera

• Experimenta con los ajustes de memoria utilizando AWS Lambda Power Tuning para encontrar la mejor relación rendimiento/coste.
• Establece valores de tiempo de espera conservadores para evitar una ejecución prolongada y costes innecesarios.

 2. Minimizar el tamaño del paquete de despliegue

• Utiliza sólo las dependencias necesarias y elimina los módulos que no utilices.
• Para Python/Node.js, considera Capas lambda para bibliotecas compartidas.
• Utiliza paquetes compilados (como .zip) de forma eficiente o imágenes contenedoras para aplicaciones más grandes.

 3. Mantener las funciones sin estado

• Evita almacenar el estado en memoria entre invocaciones.
• Utiliza servicios externos como DynamoDB, S3 o ElastiCache para el estado persistente o los datos compartidos.

4. Optimiza los tiempos de arranque en frío

• Utiliza la concurrencia provisionada para aplicaciones sensibles a la latencia.
• Prefiere tiempos de ejecución más pequeños como Node.js o Go para una menor duración del arranque en frío.
• Reduce el código de inicialización en el ámbito global.

5. Supervisa y comprueba el rendimiento

• Utiliza Amazon CloudWatch para obtener registros, métricas y establecer alertas sobre errores o duración.
• Integrarse con AWS X-Ray para rastrear y analizar el rendimiento de la ejecución.

6. Controlar la concurrencia

• Establece la concurrencia reservada para garantizar la disponibilidad de las funciones críticas.
• Utiliza límites máximos de concurrencia para evitar agotar los servicios posteriores.

7. Eficiencia de E/S y conexión en red

• Utiliza llamadas asíncronas para tareas paralelas (por ejemplo, varias llamadas a la API).
• Mantén las peticiones de red eficientes y a prueba de reintentos.

 8. Tratamiento limpio de errores y reintentos

• Aplica los reintentos cuando proceda.
• Utiliza un registro estructurado y mensajes de error significativos para simplificar la depuración.

¿Cómo funciona AWS Lambda?

AWS Lambda simplifica considerablemente la ejecución de código en la nube. Los programadores primero cargan el código empaquetado en funciones y seleccionan el entorno de ejecución (Python, JavaScript, Java, C#, Go, Ruby y otros). El código permanece inactivo hasta que un evento predefinido invoque su ejecución, como una petición web, una carga de datos o un evento programado.

Cuando se activa, Lambda asigna recursos instantáneamente, ejecuta la función y, a continuación, termina el recurso tras su finalización, facturándote sólo por los recursos informáticos exactos y la duración de ejecución consumidos.

Entender cómo funciona AWS Lambda es fundamental para superar las entrevistas de AWS. En Las 20 mejores preguntas y respuestas de la entrevista de AWS Lambda para 2025 simplifica la preparación de la entrevista de AWS Lambda proporcionando una lista seleccionada de preguntas y respuestas.

¿Para qué se utiliza AWS Lambda?

AWS Lambda encaja de forma natural en aplicaciones que requieren escalabilidad, flexibilidad y una rápida capacidad de respuesta. Algunos casos de uso habituales son:

• Creación de API escalables y entornos backend con Amazon API Gateway.
• Procesar y transformar los datos cargados en los servicios de almacenamiento, como Amazon S3 y DynamoDB.
• Automatización de flujos de trabajo, programación de tareas, envío de notificaciones y mantenimiento rutinario de bases de datos. 
• Procesamiento de archivos en tiempo real, como generar miniaturas de imágenes o codificar archivos de vídeo.

Para tareas como el procesamiento de vídeo, Amazon Kinesis es una mejor opción. Explora las funciones y usos de Amazon Kinesis, junto con tres consejos cruciales para la optimización de costes, leyendo nuestro artículo ¿Qué es Amazon Kinesis? blog.

Ventajas y limitaciones de AWS Lambda

AWS Lambda tiene claras ventajas y limitaciones. Evalúa cuidadosamente las ventajas y limitaciones cuando decidas utilizar AWS Lambda para tus proyectos.

Beneficios

• Reducción de los gastos generales de infraestructura: Los programadores evitan gestionar servidores o infraestructuras, reduciendo considerablemente el esfuerzo operativo.
• Autoescalado: Lambda escala dinámicamente con el aumento de la carga de trabajo, ayudando a las aplicaciones a gestionar sin problemas los picos de tráfico impredecibles.
• Rentabilidad: Sólo pagas por el uso real, en lugar de por los costes fijos mensuales del servidor, lo que garantiza una utilización eficiente de los recursos.
• Ciclos de desarrollo más rápidos: Los programadores dedican menos tiempo a tareas de infraestructura, con más libertad para experimentar rápidamente e iterar funciones.
• Fácil integración: Lambda se integra estrechamente con otros servicios de AWS, lo que ofrece grandes oportunidades para ampliar la funcionalidad.

Limitaciones

• Latencia de arranque en frío: AWS Lambda incurre en un breve retardo de inicialización cada vez que se ejecuta una función después de haber estado inactiva durante algún tiempo. Para las aplicaciones sensibles a la latencia, el retraso puede afectar al rendimiento.
• Duración de ejecución limitada: Las funciones lambda tienen un límite máximo de ejecución de 15 minutos, lo que plantea dificultades a la hora de realizar tareas complejas o de larga duración.
• Responsabilidad de seguridad: AWS garantiza la seguridad del servicio, pero los programadores deben seguir buenas prácticas, minimizar los permisos, validar las entradas y prevenir activamente las vulnerabilidades mediante un cuidadoso diseño del código.

Para saber cómo configurar correctamente los permisos de las funciones Lambda, echa un vistazo a nuestro artículo Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda de AWS.

Introducción a AWS Lambda

Veamos ahora cómo puedes empezar a utilizar AWS Lambda. 

Pasos para empezar:

1. Crea una cuenta de AWS: Crea una cuenta de AWS en aws.amazon.com.
2. Escribe tu función: Puedes escribir el código de tu función directamente en la consola de administración de AWS o subir un paquete .zip o una imagen de contenedor.

Una simple función hola mundo tiene este aspecto:

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

3. Crea una función Lambda:
• Ve a la consola de AWS Lambda.
• Haz clic en Crear función.
• Elige Autor desde ceroutilizar un Plano o Contenedor.
• Configura ajustes básicos como el tiempo de ejecución, la memoria y el tiempo de espera.

4. Establece un desencadenante: Lambda necesita una fuente de eventos para activar tu función (por ejemplo, API Gateway, cargas de S3, flujos de DynamoDB, etc.).

5. Despliega y prueba: Despliega tu función y pruébala utilizando la consola o invocándola a través del disparador configurado.

6. Controla el rendimiento: Utiliza Amazon CloudWatch para realizar un seguimiento de los registros y métricas y solucionar problemas.

Si estás interesado en comenzar tu viaje con AWS Lambda, nuestro detallado tutorial paso a paso de Lambda te guiará a través de la configuración y el despliegue de tu primera función. Hemos simplificado el proceso, haciéndolo accesible incluso si eres nuevo en AWS.

Funciones y consideraciones avanzadas

Una vez que te hayas familiarizado con la funcionalidad básica de Lambda, explora las siguientes características avanzadas y consideraciones para mejorar tu arquitectura sin servidor.

Técnicas de optimización del rendimiento

Aquí tienes algunas técnicas de optimización del rendimiento que debes tener en cuenta:

• Ajusta la configuración de asignación de memoria para equilibrar rendimiento y coste.
• Minimiza el tamaño del paquete de despliegue para reducir los tiempos de arranque en frío.
• Mantén las funciones pequeñas, con un único propósito y ligeras para optimizar la velocidad de ejecución.
• Utiliza la concurrencia aprovisionada para precalentar las instancias Lambda y conseguir un rendimiento constante, especialmente en escenarios sensibles a la latencia.

Seguridad y cumplimiento

Ten en cuenta estas precauciones de seguridad y cumplimiento: 

• Sigue el principio del menor privilegio al asignar permisos IAM a las funciones Lambda.
• Aplica con diligencia prácticas seguras de validación de entradas para evitar inyecciones o exploits de seguridad.
• Presta atención a los requisitos de conformidad relevantes para tu sector; AWS Lambda está diseñado y administrado en consonancia con muchas normas y reglamentos de seguridad.

Conclusión

Hemos explorado AWS Lambda como una solución robusta de computación sin servidor, destacando su arquitectura principal, casos prácticos de uso, beneficios, limitaciones y consideraciones avanzadas. Al liberar a los equipos del aprovisionamiento de infraestructura, Lambda permite a los programadores dedicar más tiempo a escribir código de calidad, crear funcionalidades atractivas y mejorar sus aplicaciones con una extraordinaria rentabilidad.

A medida que las tecnologías sin servidor evolucionan constantemente, AWS sigue mejorando Lambda con integraciones más sólidas, mayor compatibilidad con idiomas y una facilidad de uso aún mayor. 

Obtener la certificación es un hito importante para un profesional de la nube. Prepárate para el examen AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) de Amazon aprendiendo a utilizar y proteger los principales servicios informáticos, de bases de datos y de almacenamiento de AWS desde nuestro sitio web. Profesional de la nube de AWS (CLF-C02) (CLF-C02).