O que é o AWS Lambda? Computação sem servidor simplificada

Com o AWS Lambda, você pode executar códigos na nuvem sem gerenciar servidores, desbloqueando uma arquitetura avançada e orientada por eventos, ideal para aplicativos escalonáveis e econômicos. Neste guia, explicaremos como o AWS Lambda funciona e compartilharemos as práticas recomendadas para ajudar os aspirantes a desenvolvedores, profissionais de TI e engenheiros de nuvem a aproveitar todo o seu potencial.

Se você é novo no AWS, não deixe de conferir primeiro nossa Introdução ao Amazon Web Services e o Curso de conceitos da AWS.

O que é o AWS Lambda?

O AWS Lambda é um serviço popular de computação sem servidor da Amazon Web Services (AWS). Ele permite que os desenvolvedores executem seu código sem gerenciar ou provisionar servidores diretamente. 

Ao lidar automaticamente com tarefas de infraestrutura, como atualizações do sistema, patches de segurança e dimensionamento, o AWS Lambda permite que os desenvolvedores se concentrem apenas em escrever e implantar seu código mais rapidamente.

Antes de nos aprofundarmos, vamos explorar brevemente a arquitetura e os princípios centrais do AWS Lambda.

Princípios arquitetônicos fundamentais

O AWS Lambda usa um modelo sem servidor conhecido como "Função como serviço" (FaaS). Essa abordagem significa que o AWS lida com o provisionamento de servidores, o gerenciamento de infraestrutura e o dimensionamento de recursos de forma transparente nos bastidores. Os desenvolvedores fornecem apenas o código, que é executado automaticamente sempre que necessário.

Nossos Conceitos de serviços e tecnologia de nuvem da AWS entra em mais detalhes sobre as tecnologias sem servidor da AWS.

As funções Lambda são executadas em resposta a eventos específicos de diferentes serviços da AWS. 

Por exemplo, um Amazon S3 uma solicitação do API Gateway ou atualizações em uma tabela do Amazon DynamoDB podem acionar automaticamente a execução do Lambda. Esse design baseado em eventos garante que os aplicativos respondam dinamicamente às demandas em tempo real.

Características operacionais

O AWS Lambda dimensiona automaticamente suas funções com base no número de eventos de acionamento. À medida que mais solicitações forem recebidas, o serviço lidará com o dimensionamento sem problemas. 

No entanto, o Lambda impõe cotas em nível de conta e limitações de simultaneidade, das quais os desenvolvedores devem estar cientes e monitorar proativamente.

A alocação de memória é ajustável nas funções Lambda, com configurações de memória mais altas geralmente resultando em uma execução mais rápida a um custo um pouco mais alto. Os desenvolvedores podem otimizar o desempenho e controlar os custos fazendo experiências para encontrar um equilíbrio eficiente de memória e tempo de execução.

A seguir, você encontrará algumas práticas recomendadas para otimizar as funções do AWS Lambda:

1. Memória de tamanho correto e tempo limite

• Faça experiências com as configurações de memória usando o AWS Lambda Power Tuning para encontrar a melhor relação desempenho/custo.
• Defina os valores de tempo limite de forma conservadora para evitar uma execução prolongada e custos desnecessários.

 2. Minimizar o tamanho do pacote de implementação

• Use somente as dependências necessárias e remova os módulos não utilizados.
• Para Python/Node.js, considere o seguinte Camadas Lambda para bibliotecas compartilhadas.
• Use pacotes compilados (como .zip) de forma eficiente ou imagens de contêiner para aplicativos maiores.

 3. Manter as funções sem estado

• Evite armazenar o estado na memória entre as invocações.
• Use serviços externos como DynamoDB, S3 ou ElastiCache para estado persistente ou dados compartilhados.

4. Otimize os tempos de partida a frio

• Use a simultaneidade provisionada para aplicativos sensíveis à latência.
• Prefira tempos de execução menores, como Node.js ou Go, para reduzir a duração da inicialização a frio.
• Reduzir o código de inicialização no escopo global.

5. Monitorar e testar o desempenho

• Use o Amazon CloudWatch para obter registros, métricas e definir alertas sobre erros ou duração.
• Integre-se ao AWS X-Ray para rastrear e analisar o desempenho da execução.

6. Controle a simultaneidade

• Defina a concorrência reservada para garantir a disponibilidade de funções críticas.
• Use os limites máximos de simultaneidade para evitar o esgotamento dos serviços downstream.

7. E/S e rede eficientes

• Use chamadas assíncronas para tarefas paralelas (por exemplo, várias chamadas de API).
• Mantenha as solicitações de rede eficientes e seguras para novas tentativas.

 8. Tratamento limpo de erros e novas tentativas

• Implemente novas tentativas quando apropriado.
• Use o registro estruturado e mensagens de erro significativas para simplificar a depuração.

Como o AWS Lambda funciona?

O AWS Lambda simplifica significativamente a execução de código na nuvem. Os desenvolvedores primeiro carregam o código empacotado em funções e selecionam o ambiente de tempo de execução (Python, JavaScript, Java, C#, Go, Ruby e outros). O código permanece inativo até que um evento predefinido invoque sua execução, como uma solicitação da Web, upload de dados ou evento programado.

Quando acionado, o Lambda aloca recursos instantaneamente, executa a função e, em seguida, encerra o recurso após a conclusão, cobrando de você apenas os recursos de computação exatos e a duração da execução consumida.

Entender como o AWS Lambda funciona é fundamental para que você seja bem-sucedido nas entrevistas da AWS. As As 20 principais perguntas e respostas da entrevista do AWS Lambda para 2025 A postagem do blog simplifica a preparação para a entrevista do AWS Lambda, fornecendo uma lista selecionada de perguntas e respostas.

Para que o AWS Lambda é usado?

O AWS Lambda se encaixa naturalmente em aplicativos que exigem escalabilidade, flexibilidade e capacidade de resposta rápida. Alguns casos de uso comuns incluem:

• Crie APIs escalonáveis e ambientes de back-end com o Amazon API Gateway.
• Processamento e transformação de dados carregados em serviços de armazenamento, como o Amazon S3 e o DynamoDB.
• Automatização de fluxos de trabalho, agendamento de tarefas, envio de notificações e manutenção rotineira do banco de dados. 
• Processamento de arquivos em tempo real, como geração de miniaturas de imagens ou codificação de arquivos de vídeo.

Para tarefas como processamento de vídeo, o Amazon Kinesis é uma opção melhor. Explore as funções e os usos do Amazon Kinesis, juntamente com três dicas cruciais para a otimização de custos, lendo nosso O que é o Amazon Kinesis? blog.

Benefícios e limitações do AWS Lambda

O AWS Lambda tem vantagens e limitações claras. Avalie cuidadosamente as vantagens e limitações ao decidir usar o AWS Lambda em seus projetos.

Benefícios

• Redução da sobrecarga de infraestrutura: Os desenvolvedores evitam gerenciar servidores ou infraestrutura, reduzindo consideravelmente o esforço operacional.
• Escala automática: O Lambda é dimensionado dinamicamente com o aumento da carga de trabalho, ajudando os aplicativos a lidar com picos de tráfego imprevisíveis sem problemas.
• Eficiência de custo: Você paga apenas pelo uso real, em vez de custos mensais fixos do servidor, o que garante a utilização eficiente dos recursos.
• Ciclos de desenvolvimento mais rápidos: Os desenvolvedores gastam menos tempo em tarefas de infraestrutura, com mais liberdade para experimentar e iterar recursos rapidamente.
• Fácil integração: O Lambda se integra estreitamente com outros serviços da AWS, oferecendo grandes oportunidades para ampliar a funcionalidade.

Limitações

• Latência de partida a frio: O AWS Lambda incorre em um breve atraso de inicialização sempre que uma função é executada depois de ficar inativa por algum tempo. Para aplicativos sensíveis à latência, o atraso pode afetar o desempenho.
• Duração limitada da execução: As funções Lambda têm um limite máximo de execução de 15 minutos, o que representa um desafio ao executar tarefas complexas ou de longa duração.
• Responsabilidade pela segurança: O AWS garante a segurança do serviço, mas os desenvolvedores devem seguir as boas práticas, minimizar as permissões, validar as entradas e evitar ativamente as vulnerabilidades por meio de um projeto de código cuidadoso.

Para entender como configurar corretamente as permissões para as funções Lambda, dê uma olhada em nosso artigo Streaming de dados com o AWS Kinesis e o Lambda para você.

Primeiros passos com o AWS Lambda

Vamos ver agora como você pode começar a usar o AWS Lambda. 

Etapas para você começar:

1. Configure uma conta do AWS: Crie uma conta do AWS em aws.amazon.com.
2. Escreva sua função: Você pode escrever seu código de função diretamente no AWS Management Console ou carregar um pacote .zip ou uma imagem de contêiner.

Uma função simples de hello world tem a seguinte aparência:

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

3. Crie uma função Lambda:
• Vá para o console do AWS Lambda.
• Clique em Criar função.
• Escolher Autor do zerouse um Blueprint ou Container.
• Defina configurações básicas como tempo de execução, memória e tempo limite.

4. Defina um acionador: O Lambda precisa de uma fonte de eventos para acionar sua função (por exemplo, API Gateway, uploads do S3, fluxos do DynamoDB, etc.).

5. Implante e teste: Implemente sua função e teste-a usando o console ou invocando-a por meio do acionador configurado.

6. Monitore o desempenho: Use o Amazon CloudWatch para rastrear logs e métricas e solucionar problemas.

Se você estiver interessado em começar sua jornada com o AWS Lambda, nosso tutorial passo a passo do Lambda orientará você na configuração e implantação de sua primeira função. Simplificamos o processo, tornando-o acessível mesmo que você seja novo na AWS.

Recursos avançados e considerações

Quando você estiver familiarizado com a funcionalidade básica do Lambda, explore os seguintes recursos avançados e considerações para aprimorar sua arquitetura sem servidor.

Técnicas de otimização de desempenho

Aqui estão algumas técnicas de otimização de desempenho que você deve ter em mente:

• Ajuste as configurações de alocação de memória para equilibrar o desempenho e o custo.
• Minimize o tamanho do pacote de implementação para reduzir o tempo de inicialização a frio.
• Mantenha as funções pequenas, de finalidade única e leves para otimizar as velocidades de execução.
• Utilize a simultaneidade provisionada para pré-aquecer as instâncias do Lambda para obter um desempenho consistente, especialmente em cenários sensíveis à latência.

Segurança e conformidade

Considere estas precauções de segurança e conformidade: 

• Siga o princípio do menor privilégio ao atribuir permissões de IAM às funções Lambda.
• Implemente diligentemente práticas de validação de entrada segura para evitar injeção ou explorações de segurança.
• Preste atenção aos requisitos de conformidade relevantes para o seu setor; o AWS Lambda foi projetado e gerenciado em alinhamento com muitos padrões e regulamentos de segurança.

Conclusão

Exploramos o AWS Lambda como uma solução robusta de computação sem servidor, destacando sua arquitetura principal, casos de uso práticos, benefícios, limitações e considerações avançadas. Ao liberar as equipes do provisionamento de infraestrutura, o Lambda permite que os desenvolvedores passem mais tempo escrevendo códigos de qualidade, criando funcionalidades interessantes e aprimorando seus aplicativos com excelente eficiência de custos.

Como as tecnologias sem servidor evoluem constantemente, a AWS continua aprimorando o Lambda com integrações mais fortes, suporte expandido a idiomas e ainda mais facilidade de uso. 

A certificação é um marco importante para um profissional de nuvem. Prepare-se para o AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) da Amazon, aprendendo a usar e proteger os principais serviços de computação, banco de dados e armazenamento da AWS com nosso Curso para profissionais de nuvem da AWS (CLF-C02) curso.