AWS Lambda

Führen Sie Code aus, ohne sich Gedanken über Server machen zu müssen. Sie zahlen nur für die tatsächlich aufgewendete Rechenzeit.

Mit AWS Lambda können Sie Code ausführen, ohne Server bereitstellen und verwalten zu müssen. Sie zahlen nur für die tatsächlich aufgewendete Zeit.

Mit Lambda können Sie Code für fast jede Anwendungsart oder jeden Back-End-Service ausführen, und zwar ohne Administration. Laden Sie Ihren Code einfach hoch und Lambda übernimmt alles, was zum Ausführen und Skalieren Ihres Codes für hohe Verfügbarkeit erforderlich ist. Sie können Ihren Code so einrichten, dass er automatisch von anderen AWS-Services ausgelöst wird, oder ihn indirekt von einer beliebigen Web- oder Mobil-App aufrufen.

Erste Schritte mit AWS Lambda (3:00)

Vorteile

Keine Serververwaltung

AWS Lambda führt Ihren Code automatisch aus, ohne dass Sie Server bereitstellen oder verwalten müssen. Schreiben Sie einfach den Code und laden Sie ihn nach Lambda hoch.

Fortlaufende Skalierung

AWS Lambda skaliert automatisch Ihre Anwendung, indem der Code als Reaktion auf jeden einzelnen Auslöser ausgeführt wird. Ihr Code wird parallel ausgeführt und verarbeitet jeden Auslöser einzeln, skaliert präzise je nach Umfang der Verarbeitungslast.

Messung in weniger als einer Sekunde

Bei AWS Lambda wird Ihnen jede 100-ms-Einheit in Rechnung gestellt, in der Ihr Code ausgeführt wird, sowie die Anzahl der Auslösungen für den Code. Sie zahlen nur für die tatsächlich aufgewendete Zeit. 

Konsistente Leistung

Mit AWS Lambda können Sie die Codeausführungszeit optimieren, indem Sie die richtige Speichergröße für Ihre Funktion wählen. Sie können auch Provisioned Concurrency aktivieren, um Ihre Funktionen initialisiert und hyperbereit zu halten, um innerhalb von zweistelligen Millisekunden zu reagieren.

Funktionsweise

Funktionsweise von AWS Lambda

Anwendungsfälle

Was kann man mit AWS Lambda aufbauen? Weitere Informationen zu den folgenden Anwendungsfällen:

Datenverarbeitung

Sie können AWS Lambda verwenden, um Code als Reaktion auf Auslöser auszuführen, etwa nach Änderungen an Daten, am Systemstatus oder aufgrund von Benutzeraktionen. Lambda kann direkt von AWS-Services wie S3, DynamoDB, Kinesis, SNS oder CloudWatch ausgelöst, mit bestehenden EFS-Dateisystemen verbunden oder mit den AWS Step Functions in Arbeitsabläufe integriert werden. So lassen sich verschiedene serverlose Datenverarbeitungssysteme mit Verarbeitung in Echtzeit erstellen.

Dateiverarbeitung in Echtzeit

Sie können Amazon S3 verwenden, um einen Auslöser an AWS Lambda zu senden, damit Daten sofort nach dem Hochladen verarbeitet werden. Sie können auch eine direkte Verbindung zu einem vorhandenen Amazon EFS-Dateisystem herstellen, was einen umfassenden parallelen, gemeinsamen Zugriff für die Verarbeitung großer Dateien ermöglicht. Sie können Lambda beispielsweise verwenden, um Miniaturbilder zu erstellen, Videos zu transkodieren, Dateien zu indizieren, Protokolle zu verarbeiten, Inhalte zu validieren und zu aggregieren sowie Daten in Echtzeit filtern.

Referenzarchitektur: Beispiel-Code

Dateiverarbeitung bei AWS Lambda
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Die Seattle Times verwendet AWS Lambda, um die Bildgrößen an unterschiedliche Geräte wie Desktop-Computer, Tablets oder Smartphones anzupassen. Fallstudie lesen »

Datenstromverarbeitung in Echtzeit

Sie können AWS Lambda und Amazon Kinesis einsetzen, um Echtzeit-Streamingdaten zum Verfolgen von Anwendungsaktivitäten, die Verarbeitung von Transaktionsaufträgen, Klickstromanalyse, Datenbereinigung, das Generieren von Metriken, Filtern von Protokollen, Indexieren, die Analyse von sozialen Medien sowie die IoT-Gerätedatentelemetrie und -messung zu verarbeiten.

Referenzarchitektur: Beispiel-Code

Datenstromverarbeitung bei AWS Lambda
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Localytics verarbeitet Milliarden von Datenpunkten in Echtzeit und verwendet Lambda, um Verlaufs- und Livedaten zu verarbeiten, die entweder in S3 gespeichert oder von Kinesis gestreamt werden. Fallstudie lesen »

Machine Learning

Sie können AWS Lambda zur Vorverarbeitung von Daten verwenden, bevor Sie diese in ein Machine Learning-Modell einspeisen. Durch den Zugriff von Lambda auf EFS können Sie das Modell auch für groß angelegte Prognosen nutzen, ohne eine Infrastruktur bereitstellen oder verwalten zu müssen.

Aible
„Wir bei Aible konzentrieren uns darauf, die leistungsstärksten KI-Technologien zu möglichst geringen Betriebskosten anzubieten. Dafür nutzen wir AWS Lambda und Serverless für Machine-Learning-Training und -Prognosen. Mit Serverless können wir eine große Auswahl von Machine-Learning-Workloads kostengünstiger ausführen und profitieren gleichzeitig von Spitzenleistungsressourcen Datenverarbeitung. Diese Ressourcen sind für eine schnelle Iteration und Skalierung erforderlich sind und dafür, dass KI-Lösungen für optimale geschäftliche Auswirkungen entwickelt werden können.“

Rod Butters, CTO – Aible


Back-Ends

Mithilfe von AWS Lambda können Sie serverlose Back-Ends aufbauen, die Web-, Mobile-, IoT- (Internet of Things) sowie API-Anforderungen von Drittparteien verarbeiten. Nutzen Sie die Vorteile der konsistenten Leistungskontrollen von Lambda, wie z. B. mehrere Speicherkonfigurationen und Provisioned Concurrency, um latenzempfindliche Anwendungen in jeder Größenordnung zu erstellen.

Webanwendungen

Durch die Kombination von AWS Lambda mit anderen AWS-Services können Entwickler leistungsstarke Webanwendungen entwickeln, die automatisch horizontal und vertikal skalieren, in einer hochverfügbaren Konfiguration in mehreren Datenzentren laufen und für Skalierbarkeit, Backups oder Redundanz mit mehreren Datenzentren keinerlei Verwaltungsaufwand erfordern.

Referenzarchitektur: Beispiel-Code

AWS Lambda – Web-Back-End

IoT-Back-Ends

Mithilfe von AWS Lambda können Sie serverlose Back-Ends aufbauen, die Web-, Mobile-, IoT- (Internet der Dinge) sowie API-Anforderungen von Drittparteien verarbeiten.

Referenzarchitektur: Beispiel-Code

AWS Lambda – IoT-Back-End

Mobile Back-Ends

Mit AWS Lambda lassen sich einfach umfangreiche, personalisierte Apps entwickeln. Sie können Back-Ends mithilfe von AWS Lambda und Amazon API Gateway entwickeln, um API-Anforderungen zu authentifizieren und zu verarbeiten. Verwenden Sie AWS Amplify, um Ihr Backend einfach in Ihre iOS-, Android-, Web- und React Native-Frontends zu integrieren.

Referenzarchitektur: Beispiel-Code

AWS Lambda – Mobiles Back-End
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Mithilfe von AWS Lambda und Amazon API Gateway führt Bustle ein serverloses Back-End für die Bustle iOS-App und die Websites aus. Dank serverloser Architekturen muss Bustle sich nicht mit der Infrastrukturverwaltung befassen und sämtliche Ingenieure können sich auf die Fertigstellung neuer Funktionen und Innovationen konzentrieren. Fallstudie lesen »

Fallbeispiele

Coca Cola

The Coca-Cola Company, ein internationaler Getränkehersteller aus den USA, schafft mit AWS Lambda und AWS Step Functions eine kosteneffiziente serverlose Lösung.

Den Blog lesen »

iRobot

iRobot, ein führendes und global agierendes Konsumgüterunternehmen für Roboter-Technik entwickelt mithilfe einer serverlosen Architektur vernetzte Geräte der nächsten Generation für Smart Homes.

Weitere Informationen »

Benchling

Benchling, ein Softwareunternehmen für Biowissenschaften, hat eine Technik geschaffen, mit der Nutzer Teile eines Genoms in einer serverlosen Architektur mit äußerster Genauigkeit ändern können.

Weitere Informationen »

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Thomson Reuters verarbeitet mit AWS Lambda bis zu 4 000 Ereignisse pro Sekunde für seinen Service zur Nutzungsanalyse. Von der Bereitstellung bis zur Produktion vergingen fünf Monate.

Weitere Informationen »

Erste Schritte mit AWS Lambda

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