Che cos'è AWS Lambda? Il serverless reso semplice

AWS Lambda ti permette di eseguire codice nel cloud senza gestire server, abilitando un'architettura potente ed event-driven ideale per applicazioni scalabili ed efficienti in termini di costi. In questa guida vedremo come funziona AWS Lambda e condivideremo le best practice per aiutare aspiranti sviluppatori, professionisti IT e cloud engineer a sfruttarne tutto il potenziale.

Se sei alle prime armi con AWS, dai prima un'occhiata al nostro post sul blog Introduzione ad Amazon Web Services e al corso AWS Concepts. 

Che cos'è AWS Lambda?

AWS Lambda è un popolare servizio di calcolo serverless di Amazon Web Services (AWS). Consente agli sviluppatori di eseguire il proprio codice senza gestire o effettuare il provisioning dei server direttamente. 

Gestendo automaticamente attività infrastrutturali come aggiornamenti di sistema, patch di sicurezza e scaling, AWS Lambda permette agli sviluppatori di concentrarsi esclusivamente sulla scrittura e il rilascio del codice in modo più rapido.

Prima di approfondire, esploriamo brevemente l'architettura di base e i principi di AWS Lambda.

Principi architetturali di base

AWS Lambda utilizza un modello serverless noto come "Function as a Service" (FaaS). Questo approccio significa che AWS gestisce il provisioning dei server, la gestione dell'infrastruttura e lo scaling delle risorse in modo trasparente dietro le quinte. Gli sviluppatori forniscono solo il codice, che viene eseguito automaticamente quando necessario.

Il nostro corso AWS Cloud Technology and Services Concepts entra più nel dettaglio delle tecnologie serverless di AWS. 

Le funzioni Lambda vengono eseguite in risposta a eventi specifici provenienti da diversi servizi AWS. 

Per esempio, un caricamento su Amazon S3, una richiesta tramite API Gateway o aggiornamenti a una tabella Amazon DynamoDB possono attivare automaticamente l'esecuzione di Lambda. Questo design basato su eventi garantisce che le applicazioni rispondano in modo dinamico alle esigenze in tempo reale.

Caratteristiche operative

AWS Lambda esegue automaticamente lo scaling delle funzioni in base al numero di eventi che le attivano. All'aumentare delle richieste, il servizio gestisce lo scaling senza interruzioni. 

Tuttavia, Lambda applica quote e limitazioni a livello di account sulla concorrenza, di cui gli sviluppatori dovrebbero essere consapevoli e che dovrebbero monitorare in modo proattivo.

L'allocazione della memoria è regolabile nelle funzioni Lambda: impostazioni di memoria più alte di solito portano a esecuzioni più veloci a un costo leggermente superiore. Gli sviluppatori possono ottimizzare le prestazioni e controllare i costi sperimentando per trovare un equilibrio efficiente tra memoria e tempo di esecuzione.

Di seguito alcune best practice per ottimizzare le funzioni AWS Lambda:

1. Dimensiona correttamente memoria e timeout

• Sperimenta con le impostazioni di memoria usando AWS Lambda Power Tuning per trovare il miglior rapporto prestazioni/costo.
• Imposta valori di timeout conservativi per evitare esecuzioni prolungate e costi non necessari.

 2. Riduci al minimo la dimensione del pacchetto di deployment

• Usa solo le dipendenze necessarie e rimuovi i moduli inutilizzati.
• Per Python/Node.js, valuta l'uso dei Lambda layers per le librerie condivise.
• Usa in modo efficiente pacchetti compilati (come i file .zip) o container images per applicazioni più grandi.

 3. Mantieni le funzioni stateless

• Evita di conservare stato in memoria tra invocazioni.
• Usa servizi esterni come DynamoDB, S3 o ElastiCache per stato persistente o dati condivisi.

4. Ottimizza i tempi di cold start

• Usa la provisioned concurrency per applicazioni sensibili alla latenza.
• Preferisci runtime più piccoli come Node.js o Go per ridurre la durata del cold start.
• Riduci il codice di inizializzazione nello scope globale.

5. Monitora e testa le prestazioni

• Usa Amazon CloudWatch per log, metriche e per impostare avvisi su errori o durata.
• Integra con AWS X-Ray per tracciare e analizzare le prestazioni in esecuzione.

6. Controlla la concorrenza

• Imposta la reserved concurrency per garantire disponibilità alle funzioni critiche.
• Usa limiti di concorrenza massima per evitare di saturare i servizi a valle.

7. I/O e networking efficienti

• Usa chiamate asincrone per attività in parallelo (es. più chiamate API).
• Mantieni le richieste di rete efficienti e sicure rispetto ai retry.

 8. Gestione pulita degli errori e dei retry

• Implementa retry dove opportuno.
• Usa logging strutturato e messaggi di errore significativi per semplificare il debug.

Come funziona AWS Lambda?

AWS Lambda semplifica notevolmente l'esecuzione di codice nel cloud. Gli sviluppatori caricano prima il codice impacchettato in funzioni e selezionano il runtime (Python, JavaScript, Java, C#, Go, Ruby e altri). Il codice resta inattivo finché un evento predefinito ne invoca l'esecuzione, come una richiesta web, un caricamento di dati o un evento pianificato.

Quando si verifica il trigger, Lambda alloca le risorse all'istante, esegue la funzione e poi rilascia le risorse al termine, addebitandoti solo le risorse di calcolo e la durata di esecuzione effettivamente consumate.

Capire come funziona AWS Lambda è fondamentale per superare i colloqui su AWS. Il post Le 20 migliori domande e risposte su AWS Lambda per i colloqui nel 2025 semplifica la preparazione fornendo una lista curata di domande e risposte.

A cosa serve AWS Lambda?

AWS Lambda si adatta naturalmente ad applicazioni che richiedono scalabilità, flessibilità e reattività. Alcuni casi d'uso comuni includono:

• Creare API e backend scalabili con Amazon API Gateway.
• Elaborare e trasformare dati caricati su servizi di storage, come Amazon S3 e DynamoDB.
• Automatizzare workflow, pianificare attività, inviare notifiche e svolgere manutenzione ordinaria del database. 
• Elaborazione di file in tempo reale, come generare miniature di immagini o codificare file video.

Per attività come l'elaborazione video, Amazon Kinesis è una scelta migliore. Esplora le funzioni e gli usi di Amazon Kinesis, insieme a tre consigli cruciali per l'ottimizzazione dei costi, leggendo il nostro blog Che cos'è Amazon Kinesis?  

Vantaggi e limiti di AWS Lambda

AWS Lambda presenta vantaggi e limiti chiari. Valuta con attenzione pro e contro quando decidi di utilizzare AWS Lambda per i tuoi progetti.

Vantaggi

• Riduzione dell'overhead infrastrutturale: Gli sviluppatori evitano di gestire server o infrastruttura, riducendo considerevolmente lo sforzo operativo.
• Auto-scaling: Lambda scala dinamicamente con l'aumento del carico di lavoro, aiutando le applicazioni a gestire senza problemi picchi di traffico imprevedibili.
• Efficienza dei costi: Paghi solo per l'uso effettivo, invece di costi server mensili fissi, garantendo un utilizzo efficiente delle risorse.
• Cicli di sviluppo più rapidi: Gli sviluppatori dedicano meno tempo alle attività infrastrutturali, con maggiore libertà di sperimentare e iterare rapidamente le funzionalità.
• Integrazione semplice: Lambda si integra strettamente con altri servizi AWS, offrendo ampie opportunità di estendere le funzionalità.

Limiti

• Latenza da cold start: AWS Lambda comporta un breve ritardo di inizializzazione quando una funzione viene eseguita dopo un periodo di inattività. Per applicazioni sensibili alla latenza, il ritardo può influire sulle prestazioni.
• Durata di esecuzione limitata: Le funzioni Lambda hanno un limite massimo di esecuzione di 15 minuti, il che può essere una sfida per attività complesse o di lunga durata.
• Responsabilità della sicurezza: AWS garantisce la sicurezza del servizio, ma gli sviluppatori devono seguire buone pratiche, minimizzare i permessi, validare gli input e prevenire attivamente le vulnerabilità tramite un'attenta progettazione del codice.

Per capire come configurare correttamente i permessi per le funzioni Lambda, dai un'occhiata al nostro corso Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda.

Iniziare con AWS Lambda

Vediamo ora come iniziare a usare AWS Lambda. 

Passaggi per iniziare:

1. Crea un account AWS: crea un account AWS su aws.amazon.com.
2. Scrivi la tua funzione: puoi scrivere il codice della funzione direttamente nella AWS Management Console oppure caricare un pacchetto .zip o un'immagine container.

Una semplice funzione hello world è così:

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

3. Crea una funzione Lambda:
• Vai alla AWS Lambda Console.
• Clicca su Create function.
• Scegli Author from scratch, utilizza un Blueprint o Container.
• Configura le impostazioni di base come runtime, memoria e timeout.

4. Imposta un trigger: Lambda necessita di una sorgente di eventi per attivare la tua funzione (ad es., API Gateway, upload su S3, stream DynamoDB, ecc.).

5. Distribuisci e testa: distribuisci la tua funzione e testala usando la console o invocandola tramite il trigger configurato.

6. Monitora le prestazioni: Usa Amazon CloudWatch per tracciare log e metriche e risolvere i problemi.

Se vuoi iniziare il tuo percorso con AWS Lambda, il nostro tutorial Lambda passo dopo passo ti guiderà nella configurazione e nel deployment della tua prima funzione. Abbiamo semplificato il processo, rendendolo accessibile anche se sei nuovo in AWS.

Funzionalità avanzate e considerazioni

Una volta che hai familiarità con le funzionalità di base di Lambda, esplora le seguenti funzionalità avanzate e considerazioni per migliorare la tua architettura serverless.

Tecniche di ottimizzazione delle prestazioni

Ecco alcune tecniche di ottimizzazione delle prestazioni da tenere a mente:

• Regola l'allocazione della memoria per bilanciare prestazioni e costi.
• Riduci al minimo la dimensione del pacchetto di deployment per diminuire i tempi di cold start.
• Mantieni le funzioni piccole, con singolo scopo e leggere per ottimizzare la velocità di esecuzione.
• Utilizza la provisioned concurrency per preriscaldare le istanze Lambda e ottenere prestazioni costanti, soprattutto in scenari sensibili alla latenza.

Sicurezza e compliance

Considera queste precauzioni in tema di sicurezza e conformità: 

• Segui il principio del privilegio minimo quando assegni permessi IAM alle funzioni Lambda.
• Implementa pratiche rigorose di validazione sicura degli input per prevenire injection o exploit di sicurezza.
• Presta attenzione ai requisiti di conformità rilevanti per il tuo settore; AWS Lambda è progettato e gestito in linea con molti standard e regolamenti di sicurezza.

Conclusione

Abbiamo esplorato AWS Lambda come solida soluzione di calcolo serverless, evidenziandone l'architettura di base, i casi d'uso pratici, i vantaggi, i limiti e le considerazioni avanzate. Liberando i team dal provisioning dell'infrastruttura, Lambda consente agli sviluppatori di dedicare più tempo a scrivere codice di qualità, creare funzionalità coinvolgenti e migliorare le applicazioni con un'efficienza dei costi eccezionale.

Dato che le tecnologie serverless evolvono costantemente, AWS continua a migliorare Lambda con integrazioni più solide, supporto linguistico ampliato e una facilità d'uso sempre maggiore. 

Ottenere una certificazione è una tappa importante per un cloud practitioner. Preparati all'esame AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) di Amazon imparando a usare e mettere in sicurezza i principali servizi AWS di compute, database e storage con il nostro corso AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) .