AWS Lambda - 免费 Serverless 计算服务

无需考虑服务器或集群即可运行代码。只需按实际使用量付费。

免费套餐包括：每月 100 万次免费请求和 400,000 GB 秒的计算时间

用于由 x86、Graviton2 处理器或两者整合提供支持的函数

连续 13 年被 Gartner 评为全球云计算"领导者"

亚马逊云科技在 Gartner 2023 年战略云平台服务 (SCPS) 魔力象限报告中获评“领导者”，连续 13 年获此殊荣（查看完整分析师报告）。从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技提供丰富完整的服务及功能，我们的每一行代码都为满足苛刻的需求而编写。

AWS Lambda 是一种无服务器的计算服务，让您无需预置或管理服务器、创建可感知工作负载的集群扩展逻辑、维护事件集成或管理运行时，即可运行代码。借助 Lambda，您几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且完全无需管理。只需将您的代码以 ZIP 文件或容器映像的形式上传，Lambda 便会自动、精确地分配计算执行能力，并根据传入的请求或事件运行您的代码，以适应任何规模的流量。您可以将您的代码设置为自动从 200 多个 AWS 服务和 SaaS 应用程序触发，或者直接从任何 Web 或移动应用程序调用。您可以使用自己喜欢的语言（Node.js、Python、Go、Java 等）编写 Lambda 函数，并使用无服务器和容器工具（例如 AWS SAM 或 Docker CLI）来构建、测试和部署您的函数。

免费提供 100 万个请求

每月，通过 AWS 免费套餐提供

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产品特性
Amazon Lambda 产品定价

产品特性
优势

无需管理服务器

AWS Lambda 可以自动运行您的代码，而您无需配置或管理基础设施。只需编写代码，并以 ZIP 文件或容器镜像的形式上传到 Lambda。

持续扩展

AWS Lambda 可通过运行代码以响应每个事件来自动扩展您的应用程序。您的代码将并行运行并逐个处理每个触发器，按照工作负载的大小精密扩展，从每天几个请求扩展到每秒数千个请求。

通过毫秒计量优化成本

使用 AWS Lambda 时，您只需按使用的计算时间付费，因此您永远不会为过度预置的基础设施付费。按代码执行时间（以每毫秒为单位）和代码触发次数收费。使用 Compute Savings Plan，您可以额外节省高达 17% 的费用。

任意规模都能获得一致的超高性能

借助 AWS Lambda，您可以通过为函数选择合适的内存大小来优化代码执行时间。您还可以启用“预配置并发”使函数保持初始化状态，并准备好在两位数毫秒内进行响应。

工作原理
Amazon Lambda 产品定价
AWS Lambda 免费使用套餐包括 每月 100 万次免费请求和 400,000 GB 秒的计算时间，可用于由 x86、Graviton2 处理器或两者整合提供支持的函数。

使用 AWS Lambda，您只需按使用量付费。我们将根据您函数的 请求数量和 持续时间，以及代码执行花费的时间向您收费。

请求数量：每当 Lambda 为响应事件通知或调用（包括控制台的测试调用）而开始执行时便记为一次请求。

持续时间：从您的代码开始执行时算起直到其返回或以其他方式终止为止，舍入到最近的 1ms*。价格取决于您为函数分配的内存量。在 AWS Lambda 资源模型中，您可以选择用于函数的内存量，这会分配等比例的 CPU 计算能力和其他资源。内存大小的增加会导致函数可用的 CPU 的等效增加。

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AWS Lambda 定价

持续时间成本取决于您为函数分配的内存量。您可以以 1MB 为增量为函数分配介于 128 MB 至 10240 MB 之间的任何内存量。下表包含一些与不同内存大小关联的每 1 毫秒价格示例，适用于属于第一个定价层的使用量，例如，美国东部（俄亥俄州）最高 60 亿 GB 秒/月。

x86 价格

Arm 价格

x86 价格

Arm 价格

Lambda 按需持续时间定价层适用于账户内，同一区域中采用相同架构（分别为 x86 或 Arm）所运行函数的每月累积持续时间。如果您在 AWS Organizations 中使用整合计费，则定价层将适用于跨组织的所有账户，在相同区域，采用相同架构运行的函数的每月累计持续时间。

Lambda 短暂存储定价

短暂存储成本取决于您分配给函数的短暂存储量，以及函数执行持续时间（以毫秒为单位）。您可以以 1MB 为增量为函数分配介于 512MB 至 10240MB 之间的任何额外存储量。您可以为在 x86 和 Arm 架构上运行的函数配置短暂存储。每个 Lambda 函数都可以免费使用 512MB 短暂存储。您只需为配置的额外短暂存储付费。

以下所有示例均基于美国东部（弗吉尼亚北部）的价格。

示例 1：移动应用程序后端

假设您是一名移动应用程序开发人员，正在构建食品订购应用程序。客户可以使用该应用程序从特定的餐厅点餐、接收订单状态更新，并在订单准备好时取餐。因为您预计需求会根据一天中的时间和餐厅位置有很大的变化，所以您使用无服务器服务构建移动后端，包括 AWS Lambda。

假设您是一名移动应用程序开发人员，正在构建食品订购应用程序。客户可以使用该应用程序从特定的餐厅点餐、接收订单状态更新，并在订单准备好时取餐。因为您预计需求会根据一天中的时间和餐厅位置有很大的变化，所以您使用无服务器服务构建移动后端，包括 AWS Lambda。

为简单起见，我们假设您的应用程序每月处理 300 万个请求。函数平均执行持续时间为 120 ms。您在基于 x86 的处理器上为您的函数配置了 1536MB 的内存。费用将按以下方式计算：

月度计算费用

月度计算价格为每 GB-s 0.0000166667 美元，免费套餐提供 40 万 GB-s。
总计算时间（秒）= 300 万 * 120ms = 360000 秒
总计算量 (GB-s) = 360000 * 1536MB/1024 MB = 540000 GB-s
总计算 – 免费套餐计算 = 月度计费计算 GB- s
540000 GB-s – 400000 免费套餐 GB-s = 140000 GB-s
月度计算费用 = 140000 * 0.0000166667 USD = 2.33 USD

月度请求费用

月度请求价格为每 100 万个请求 0.20 USD，免费套餐每月提供 100 万个请求。
总请求数量 – 免费套餐请求数量 = 月度计费请求数量
300 万请求 – 100 万免费套餐请求 = 200 万月度计费请求
月度请求费用 = 2M * 0.2 USD/M = 0.40 USD

月度总费用

总费用 = 计算费用 + 请求费用 = 2.33 USD + 0.40 USD = 2.73 USD/月

示例 2：利用额外的元数据丰富流式传输遥测

假设您是一家物流公司，在现场有一支车队，每辆车都配备了传感器和 4G/5G 连接，用于将遥测数据发送到 Amazon Kinesis 数据流中。您想要使用您开发的机器学习 (ML) 模型推断车辆的运行状况，并预测何时需要对特定组件进行维护。

假设您是一家物流公司，在现场有一支车队，每辆车都配备了传感器和 4G/5G 连接，用于将遥测数据发送到 Amazon Kinesis 数据流中。您想要使用您开发的机器学习 (ML) 模型推断车辆的运行状况，并预测何时需要对特定组件进行维护。

假设您在现场有 10000 辆车辆，每辆车每小时以交错的方式发射一次遥测信号，并且带有足够的抖动。您打算对每个有效负载执行此推断，以确保车辆被及时安排进行维护，并确保车队处于最佳运行状态。

假设 ML 模型随函数一起打包，且大小为 512MB。为了进行推断，您已经为函数配置了 1GB内存，且在基于 x86 的处理器上，函数执行平均需要 2 秒才能完成。

月度请求费用：
车辆每月发送 10000 * 24 * 31 = 7440000 条消息，这些消息将由 Lambda 函数处理。

月度请求费用 → 7.44M * 0.20 USD/M = 1.488 USD ~= 1.49 USD

月度计算费用：
每条消息每月将执行一次函数，时间为两秒钟。

月度计算持续时间（秒） → 744 万 * 2 秒 = 1488 万秒
月度计算量 (GB-s) → 1488 万秒 * 1024 MB/1024 MB = 14.88 GB-s
月度计算费用 → 1488 万 GB-s * 0.0000166667 USD = 248.00 USD

月度总费用：
月度总费用 = 请求费用 + 计算费用 = 1.49 USD + 248.00 USD = 249.49 USD

示例 3：对客户支持票证和交互执行 ML 以改善客户体验

假设您是一家金融服务公司，希望更好地了解您的主要客户服务问题。您的目标是改善客户体验，减少客户流失。您的客户可以通过您提供的移动应用程序与客户支持人员实时聊天。您决定部署自然语言处理 (NLP) 模型。

假设您是一家金融服务公司，希望更好地了解您的主要客户服务问题。您的目标是改善客户体验，减少客户流失。您的客户可以通过您提供的移动应用程序与客户支持人员实时聊天。您决定部署自然语言处理 (NLP) 模型。

在本例中，您将使用 AWS Lambda 中热门的基于转换器的双向编码器表示形式 (BERT) 模型。该模型帮助您解析、分析和理解通过移动应用程序进行的客户服务交互，以显示相关的支持内容或将客户路由到适当的客户服务代理。您的推理模型处理的支持查询的数量在一周内变化很大。

假设您运行推理模型的函数每月收到 600 万个请求。函数平均执行持续时间为 280 ms。您在基于 x86 的处理器上为您的函数配置了 4096MB 的内存。

您还可以将函数配置为使用 2048MB 短暂存储。

费用将按以下方式计算：

月度计算费用：
月度计算价格为每 GB-s 0.0000166667 美元，免费套餐提供 40 万 GB-s。
总计算时间（秒）= 600 万 * 280ms = 168 万秒
总计算 (GB-s) = 1680000 * 4096 MB/1024 MB = 6720,000 GB-s
总计算 – AWS 免费套餐计算 = 月度计费计算 GB- s
6720000 GB-s – 400000 免费套餐 GB-s = 6320000 GB-s
月度计算费用 = 632 万 * 0.0000166667 美元 = 105.33 美元

月度请求费用：
月度请求价格为每 100 万个请求 0.20 美元，免费套餐每月提供 100 万个请求。
总请求数量 – 免费套餐请求数量 = 月度计费请求数量
600 万请求 – 100 万免费套餐请求 = 500 万月度计费请求
月度请求费用 = 500 万 * 0.2 美元/100 万 = 1 美元

月度短暂存储费用：
月度短暂存储价格为每 GB 秒 0.0000000309 美元，Lambda 提供 512 MB 存储（无需额外成本）。
总计算时间（秒）= 600 万 * 280ms = 168 万秒
短暂存储总应计费 = 2048MB – 512MB = 1536MB
短暂存储总计 (GB-s) = 168 万 * 1536MB/1024MB = 252 万 GB-s
月度短暂存储费用 = 252 万 * 0.0000000309 美元 = 0.08 美元

月度总费用：
总费用 = 计算费用 + 请求费用 = 105.33 美元 + 1 美元 + 0.08 美元 = 106.41 美元/月

使用案例

可以使用 AWS Lambda 构建哪些内容？详细了解以下使用案例：

数据处理

您可以使用 AWS Lambda 执行代码以响应数据更改、系统状态变化或用户操作等触发器。Lambda 可以由 S3、DynamoDB、Kinesis、SNS 和 CloudWatch 之类的 AWS 服务直接触发，也可以连接到现有的 EFS 文件系统或通过 AWS Step Functions 编排到工作流中。您可借此构建各种实时的无服务器数据处理系统。

实时文件处理

您可以使用 Amazon S3 触发 AWS Lambda，以便在上传数据后立即对它们进行处理。您还可以直接连接到现有的 Amazon EFS 文件系统，从而支持对大规模文件处理进行大规模并行共享访问。例如，您可以使用 Lambda 实时创建缩略图、转换视频代码、建立文件索引、处理日志、验证内容以及聚合和筛选数据。

参考架构：示例代码

西雅图时报利用 AWS Lambda 来调整图像大小，以便于在不同的设备（如台式机、平板电脑和智能手机）上查看。阅读案例研究 »

实时流式处理

您可以使用 AWS Lambda 和 Amazon Kinesis 处理实时流数据，从而跟踪应用程序活动、处理事务处理顺序、分析单击数据流、整理数据、生成指标、筛选日志、建立索引、分析社交媒体以及遥测和计量 IoT 设备数据。

参考架构：示例代码

Localytics 可实时处理数十亿个数据点，并使用 Lambda 来处理存储在 S3 中或从 Kinesis 进行流式处理的历史和活动数据。阅读案例研究 »

机器学习

您可以使用 AWS Lambda 在将数据输入到机器学习模型之前对其进行预处理。通过 Lambda 访问 EFS，您还可以提供模型进行大规模预测，无需预置或管理任何基础设施。

“在 Aible，我们致力于以最低的运营成本提供最强大的 AI 技术。因此，我们使用 AWS Lambda 和 Serverless 进行机器学习训练和预测。借助 Serverless，我们可以更经济高效地运行各种机器学习工作负载，同时受益于快速迭代和扩展所需的突发计算资源，从而更好地开发 AI 技术以实现最佳业务影响。”

Aible 首席技术官 Rod Butters