Qu'est-ce que AWS Lambda ? L'informatique sans serveur en toute simplicité

AWS Lambda permet d'exécuter du code dans le cloud sans gérer de serveurs, débloquant ainsi une architecture puissante et axée sur les événements, idéale pour des applications évolutives et rentables. Dans ce guide, nous allons parcourir le fonctionnement d'AWS Lambda et partager les meilleures pratiques pour aider les développeurs en herbe, les professionnels de l'informatique et les ingénieurs cloud à exploiter tout son potentiel.

Si vous êtes novice en matière d'AWS, consultez d'abord notre Introduction à Amazon Web Services et notre Cours sur les concepts AWS.

Qu'est-ce que AWS Lambda ?

AWS Lambda est un service populaire d'informatique sans serveur d'Amazon Web Services (AWS). Il permet aux développeurs d'exécuter leur code sans avoir à gérer ou à approvisionner directement des serveurs. 

En gérant automatiquement les tâches d'infrastructure telles que les mises à jour du système, les correctifs de sécurité et la mise à l'échelle, AWS Lambda permet aux développeurs de se concentrer uniquement sur l'écriture et le déploiement de leur code plus rapidement.

Avant d'aller plus loin, explorons brièvement l'architecture et les principes fondamentaux d'AWS Lambda.

Principes architecturaux fondamentaux

AWS Lambda utilise un modèle sans serveur connu sous le nom de "Function as a Service" (FaaS). Cette approche signifie qu'AWS gère le provisionnement des serveurs, la gestion de l'infrastructure et la mise à l'échelle des ressources de manière transparente en arrière-plan. Les développeurs ne fournissent que le code, qui est exécuté automatiquement chaque fois que nécessaire.

Nos Concepts des technologies et des services du cloud AWS entre dans le détail des technologies sans serveur AWS..

Les fonctions Lambda s'exécutent en réponse à des événements spécifiques provenant de différents services AWS. 

Par exemple, un serveur Amazon S3 une demande API Gateway ou des mises à jour d'un tableau Amazon DynamoDB peuvent déclencher automatiquement l'exécution de Lambda. Cette conception basée sur les événements garantit que les applications répondent de manière dynamique aux demandes en temps réel.

Caractéristiques opérationnelles

AWS Lambda fait automatiquement évoluer vos fonctions en fonction du nombre d'événements déclencheurs. Au fur et à mesure de l'arrivée des demandes, le service s'adaptera de manière transparente. 

Cependant, Lambda applique des quotas au niveau des comptes et des limitations sur la concurrence, que les développeurs doivent connaître et surveiller de manière proactive.

L'allocation de mémoire est réglable dans les fonctions Lambda, des paramètres de mémoire plus élevés se traduisant généralement par une exécution plus rapide à un coût légèrement plus élevé. Les développeurs peuvent optimiser les performances et contrôler les coûts en expérimentant pour trouver un équilibre efficace entre la mémoire et le temps d'exécution.

Vous trouverez ci-dessous quelques bonnes pratiques pour optimiser les fonctions AWS Lambda :

1. Taille de la mémoire et délai d'attente corrects

• Expérimentez les paramètres de mémoire à l'aide d'AWS Lambda Power Tuning pour trouver le meilleur rapport performance/coût.
• Définissez les valeurs des délais de manière prudente afin d'éviter une exécution prolongée et des coûts inutiles.

 2. Réduire la taille des paquets de déploiement

• N'utilisez que les dépendances nécessaires et supprimez les modules inutilisés.
• Pour Python/Node.js, considérez . couches Lambda pour les bibliothèques partagées.
• Utilisez des paquets compilés (comme .zip) de manière efficace ou des images de conteneurs pour les applications plus importantes.

 3. Maintenir les fonctions sans état

• Évitez de stocker l'état en mémoire entre les invocations.
• Utilisez des services externes tels que DynamoDB, S3 ou ElastiCache pour les états persistants ou les données partagées.

4. Optimiser les temps de démarrage à froid

• Utilisez la concurrence provisionnée pour les applications sensibles à la latence.
• Préférez des durées d'exécution plus courtes comme Node.js ou Go pour réduire la durée du démarrage à froid.
• Réduisez le code d'initialisation dans la portée globale.

5. Contrôler et tester les performances

• Utilisez Amazon CloudWatch pour les journaux, les mesures et la définition d'alertes sur les erreurs ou la durée.
• Intégration avec AWS X-Ray pour le traçage et l'analyse des performances d'exécution.

6. Contrôler la concurrence

• Définissez une concurrence réservée pour garantir la disponibilité des fonctions critiques.
• Utilisez des limites de concurrence maximales pour éviter d'épuiser les services en aval.

7. E/S et mise en réseau efficaces

• Utilisez des appels asynchrones pour les tâches parallèles (par exemple, plusieurs appels d'API).
• Assurez l'efficacité des requêtes réseau et la sécurité des tentatives de réessai.

 8. Gestion propre des erreurs et des tentatives

• Mettez en œuvre des tentatives de réessais le cas échéant.
• Utilisez une journalisation structurée et des messages d'erreur significatifs pour simplifier le débogage.

Comment fonctionne AWS Lambda ?

AWS Lambda simplifie considérablement l'exécution de code dans le cloud. Les développeurs téléchargent d'abord le code conditionné en fonctions et sélectionnent l'environnement d'exécution (Python, JavaScript, Java, C#, Go, Ruby et autres). Le code reste inactif jusqu'à ce qu'un événement prédéfini déclenche son exécution, tel qu'une requête web, un téléchargement de données ou un événement programmé.

Lorsqu'il est déclenché, Lambda alloue des ressources instantanément, exécute la fonction, puis met fin à la ressource une fois terminée, en ne vous facturant que les ressources informatiques exactes et la durée d'exécution consommées.

Comprendre le fonctionnement d'AWS Lambda est essentiel pour réussir les entretiens AWS. Les Les 20 meilleures questions et réponses d'entretien AWS Lambda pour 2025 Ce billet de blog simplifie la préparation aux entretiens AWS Lambda en fournissant une liste de questions et de réponses.

À quoi sert AWS Lambda ?

AWS Lambda s'intègre naturellement dans les applications nécessitant évolutivité, flexibilité et réactivité rapide. Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants :

• Construire des API et des environnements backend évolutifs avec Amazon API Gateway.
• Traitement et transformation des données téléchargées vers des services de stockage, tels que Amazon S3 et DynamoDB.
• Automatiser les flux de travail, planifier les tâches, envoyer des notifications et assurer la maintenance courante des bases de données. 
• Traitement de fichiers en temps réel, comme la génération de vignettes d'images ou l'encodage de fichiers vidéo.

Pour des tâches telles que le traitement vidéo, Amazon Kinesis est un meilleur choix. Découvrez les fonctions et les utilisations d'Amazon Kinesis, ainsi que trois conseils cruciaux pour l'optimisation des coûts, en lisant notre article intitulé Qu'est-ce qu'Amazon Kinesis ? sur notre blog.

Avantages et limites d'AWS Lambda

AWS Lambda présente des avantages et des limites évidents. Évaluez soigneusement les avantages et les limites lorsque vous décidez d'utiliser AWS Lambda pour vos projets.

Avantages

• Réduction des frais généraux d'infrastructure: Les développeurs n'ont pas à gérer les serveurs ou l'infrastructure, ce qui réduit considérablement l'effort opérationnel.
• Mise à l'échelle automatique: Lambda s'adapte dynamiquement à l'augmentation de la charge de travail, ce qui permet aux applications de gérer en douceur les pics de trafic imprévisibles.
• Rapport coût-efficacité: Vous ne payez que pour l'utilisation réelle, plutôt que pour des coûts de serveur mensuels fixes, ce qui garantit une utilisation efficace des ressources.
• Cycles de développement plus rapides: Les développeurs consacrent moins de temps aux tâches d'infrastructure et sont plus libres d'expérimenter et d'adapter rapidement les fonctionnalités.
• Intégration facile: Lambda s'intègre étroitement avec d'autres services AWS, ce qui offre de vastes possibilités d'extension des fonctionnalités.

Limites

• Temps de latence du démarrage à froid: AWS Lambda subit un bref délai d'initialisation chaque fois qu'une fonction s'exécute après avoir été inactive pendant un certain temps. Pour les applications sensibles à la latence, le retard peut avoir un impact sur les performances.
• Durée d'exécution limitée: Les fonctions Lambda ont une limite d'exécution maximale de 15 minutes, ce qui pose des problèmes lors de l'exécution de tâches complexes ou de longue durée.
• Responsabilité en matière de sécurité : AWS assure la sécurité des services, mais les développeurs doivent respecter les bonnes pratiques, minimiser les autorisations, valider les entrées et prévenir activement les vulnérabilités par une conception soigneuse du code.

Pour comprendre comment configurer correctement les autorisations pour les fonctions Lambda, jetez un coup d'œil à notre rubrique Streaming de données avec AWS Kinesis et Lambda .

Premiers pas avec AWS Lambda

Voyons maintenant comment vous pouvez démarrer avec AWS Lambda. 

Étapes à suivre pour démarrer :

1. Créez un compte AWS : Créez un compte AWS à l'adresse suivante aws.amazon.com.
2. Écrivez votre fonction : Vous pouvez écrire votre code de fonction directement dans la console de gestion AWS ou télécharger un paquet .zip ou une image de conteneur.

Une fonction simple de type "hello world" ressemble à ceci :

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

3. Créez une fonction Lambda :
• Accédez à la console AWS Lambda.
• Cliquez sur Créer une fonction.
• Choisissez Auteur à partir de zéroutiliser un Blueprint ou Container.
• Configurez les paramètres de base tels que la durée d'exécution, la mémoire et le délai d'attente.

4. Fixez un seuil de déclenchement : Lambda a besoin d'une source d'événement pour déclencher votre fonction (par exemple, API Gateway, téléchargements S3, flux DynamoDB, etc.)

5. Déployez et testez : Déployez votre fonction et testez-la à l'aide de la console ou en l'invoquant via le déclencheur configuré.

6. Contrôler les performances : Utilisez Amazon CloudWatch pour suivre les journaux et les mesures et résoudre les problèmes.

Si vous souhaitez commencer votre voyage avec AWS Lambda, notre tutoriel approfondi tutoriel Lambda étape par étape vous guidera dans la configuration et le déploiement de votre première fonction. Nous avons simplifié le processus, le rendant accessible même si vous êtes novice en matière d'AWS.

Fonctionnalités avancées et considérations

Une fois que vous êtes familiarisé avec les fonctionnalités Lambda de base, explorez les fonctionnalités avancées et les considérations suivantes pour améliorer votre architecture sans serveur.

Techniques d'optimisation des performances

Voici quelques techniques d'optimisation des performances à garder à l'esprit :

• Ajustez les paramètres d'allocation de la mémoire pour équilibrer les performances et les coûts.
• Minimisez la taille des paquets de déploiement pour réduire les temps de démarrage à froid.
• Veillez à ce que les fonctions soient petites, à usage unique et légères afin d'optimiser les vitesses d'exécution.
• Utilisez la concurrence provisionnée pour préchauffer les instances Lambda afin d'obtenir des performances constantes, en particulier dans les scénarios sensibles à la latence.

Sécurité et conformité

Prenez en compte les précautions suivantes en matière de sécurité et de conformité : 

• Suivez le principe du moindre privilège lorsque vous attribuez des autorisations IAM aux fonctions Lambda.
• Mettez en œuvre avec diligence des pratiques de validation des entrées sécurisées afin d'éviter les injections ou les exploits de sécurité.
• Soyez attentif aux exigences de conformité pertinentes pour votre secteur d'activité ; AWS Lambda est conçu et géré en alignement avec de nombreuses normes et réglementations de sécurité.

Conclusion

Nous avons exploré AWS Lambda en tant que solution informatique sans serveur robuste, en mettant en évidence son architecture de base, ses cas d'utilisation pratiques, ses avantages, ses limites et ses considérations avancées. En libérant les équipes du provisionnement de l'infrastructure, Lambda permet aux développeurs de consacrer plus de temps à l'écriture d'un code de qualité, à la création de fonctionnalités attrayantes et à l'amélioration de leurs applications avec un rapport coût-efficacité exceptionnel.

Alors que les technologies sans serveur évoluent constamment, AWS continue d'améliorer Lambda avec des intégrations plus solides, une prise en charge élargie des langues et une facilité d'utilisation encore plus grande. 

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