AWS Lambda
Exécuter du code sans vous soucier des serveurs Vous ne payez que ce que vous utilisez.
AWS Lambda est un service de calcul sans serveur qui vous permet d'exécuter du code sans provisionner ou gérer des serveurs, créer une logique de dimensionnement de cluster prenant en charge la charge de travail, maintenir les intégrations d'événements ou gérer les environnements d'exécution. Avec Lambda, vous pouvez exécuter du code pour pratiquement n'importe quel type d'application ou service backend , sans aucune tâche administrative. Il suffit de télécharger votre code sous forme de fichier ZIP ou d'image de conteneur, et Lambda alloue automatiquement et précisément la puissance d'exécution de calcul et exécute votre code en fonction de la demande ou de l'événement entrant, pour n'importe quelle échelle de trafic. Vous pouvez configurer votre code pour qu'il se déclenche automatiquement à partir de 140 services AWS ou l'appeler directement à partir de n'importe quelle application Web ou mobile. Vous pouvez écrire des fonctions Lambda dans votre langage préféré (Node.js, Python, Go, Java, etc.) et utiliser des outils sans serveur et de conteneur, tels que AWS SAM ou Docker CLI, pour créer, tester et déployer vos fonctions.
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Avantages
Aucun serveur à gérer
AWS Lambda exécute automatiquement votre code, sans que vous ayez à mettre en service ou à gérer des serveurs. Il suffit d'écrire le code et de le télécharger sur Lambda sous forme de fichier ZIP ou d'image de conteneur.
Dimensionnement continu
AWS Lambda dimensionne automatiquement votre application en exécutant le code en réponse à chaque déclencheur. Votre code s'exécute en parallèle et traite chaque déclencheur indépendamment. La charge de travail est ainsi mise à l'échelle de façon précise.
Optimisation des coûts grâce au comptage en millisecondes
Avec AWS Lambda, vous ne payez que pour le temps de calcul que vous consommez, vous ne payez donc jamais pour une infrastructure sur-provisionnée. Avec AWS Lambda, les frais s'appliquent à chaque 100 ms d'exécution de votre code et selon le nombre de fois où il est déclenché. Avec Compute Savings Plan, vous pouvez économiser jusqu'à 17%.
Performances constantes à n'importe quelle échelle
Avec AWS Lambda, vous pouvez optimiser le temps d'exécution de votre code en choisissant la bonne taille de mémoire pour votre fonction. Vous pouvez également activer la simultanéité allouée pour que vos fonctions restent initialisées et hyper prêtes à réagir en millisecondes à deux chiffres.
Fonctionnement
Cas d'utilisation
Que peut-on réaliser avec AWS Lambda ? Découvrez ci-dessous différents cas d'utilisation :
Traitement de données
Vous pouvez utiliser AWS Lambda pour exécuter du code en réponse à certains déclencheurs, tels que la modification de données, un changement d'état au niveau du système ou encore une action effectuée par l'utilisateur. Lambda peut être activé directement par des services AWS comme S3, DynamoDB, Kinesis, SNS et CloudWatch, peut se connecter à des systèmes de fichiers EFS existants ou peut être orchestré en flux de travail par AWS Step Functions. Vous pouvez ainsi développer un large éventail de systèmes de traitement de données sans serveur en temps réel.
Traitement des fichiers en temps réel
Vous pouvez utiliser Amazon S3 pour déclencher AWS Lambda afin que les données soient immédiatement traitées après leur chargement. Vous pouvez également vous connecter directement à un système de fichiers Amazon EFS existant afin d'activer l'accès parallèle massif pour le traitement des fichiers à grande échelle. Par exemple, vous pouvez utiliser Lambda pour créer des images miniatures, transcoder des vidéos, indexer des fichiers, traiter des journaux, valider des contenus ou encore agréger et filtrer des données en temps réel.
Architecture de référence : exemple de code
Le Seattle Times utilise AWS Lambda pour redimensionner les images à afficher sur différents appareils : ordinateurs de bureau, tablettes et smartphones. Lire l'étude de cas »
Traitement des flux en temps réel
Vous pouvez utiliser AWS Lambda et Amazon Kinesis pour traiter en temps réel des données diffusées en continu dans les cas suivants : suivi des activités d'une application, traitement d'ordres de transaction, analyse de parcours de navigation, nettoyage de données, génération de mesures, filtrage de journaux, indexation, analyse de réseaux sociaux, télémétrie et mesure des données d'appareils de l'Internet des objets (IoT).
Architecture de référence : exemple de code
Localytics traite des milliards de points de données en temps réel et fait appel à Lambda pour le traitement de ces données, autant historiques qu'en temps réel, stockées dans S3 ou diffusées depuis Kinesis. Lire l'étude de cas »
Machine learning
Vous pouvez utiliser AWS Lambda pour prétraiter les données avant de les fournir à votre modèle de machine learning. Grâce à l'accès de Lambda à EFS, vous pouvez également servir votre modèle pour la prédiction à l'échelle sans avoir à allouer ou à gérer une infrastructure.
« Chez Aible, nous nous efforçons de fournir les technologies d'IA les plus puissantes au coût d'exploitation le plus bas possible. C'est pourquoi nous utilisons AWS Lambda et Serverless pour le machine learning et les prédictions. Grâce à Serverless, nous pouvons exécuter une grande variété de charges de travail de machine learning de manière plus rentable tout en bénéficiant des ressources de calcul en paquets nécessaires pour une itération et une dimensionnement rapides afin de créer une IA générant un impact commercial optimal. »
Rod Butters, Responsable informatique, Aible
Back-ends
Il est possible de créer des backends sans serveur à l'aide d'AWS Lambda pour gérer des requêtes d'API web, mobiles, ou encore provenant de l'Internet des objets (IoT) ou de tiers. Profitez des contrôles de performance cohérents de Lambda comme les configurations de mémoire multiples et la simultanéité allouée afin de créer des applications sensibles à la latence à toute échelle.
Applications Web
En combinant AWS Lambda et d'autres services AWS, les développeurs peuvent créer de puissantes applications Web dont la taille s'adapte automatiquement aux besoins dans le cadre d'une configuration hautement disponible, sur plusieurs centres de données, sans aucune tâche administrative nécessaire en matière de dimensionnement, de sauvegarde et de redondance des centres de données.
Architecture de référence : exemple de code
Backends IoT
Il est possible de créer des back-ends sans serveur à l'aide d'AWS Lambda pour gérer des requêtes d'API web, mobiles, ou encore provenant de l'Internet des objets (IoT) ou de tiers.
Architecture de référence : exemple de code
Backends mobiles
AWS Lambda facilite la création d'expériences riches et personnalisées pour les applications. Vous pouvez créer des backends à l'aide d'AWS Lambda et d'Amazon API Gateway pour authentifier et traiter des requêtes API. Utilisez AWS Amplify pour intégrer facilement votre backend avec vos interfaces iOS, Android, Web et React Native.
Architecture de référence : exemple de code
Bustle exécute un backend sans serveur pour son application iOS Bustle et ses sites web à l'aide d'AWS Lambda et d'Amazon API Gateway. Grâce aux architectures sans serveur, Bustle n'a pas à se soucier de la gestion de l'infrastructure. Chaque ingénieur peut donc se concentrer sur la création de nouvelles fonctionnalités et sur l'innovation. Lire l'étude de cas »
Études de cas
The Coca-Cola Company, une multinationale américaine spécialisée dans les boissons, a utilisé AWS Lambda et AWS Step Functions pour créer une solution sans serveur rentable.
iRobot, leader mondial dans la robotique pour les consommateurs, crée la nouvelle génération d'appareils connectés pour les maisons intelligentes utilisant une architecture sans serveur.
Benchling, une société logicielle spécialisée dans les sciences de la vie, a créé une technique que les chercheurs utilisent pour modifier des parties d'un génome avec une précision extrême grâce à une architecture sans serveur.
Thomson Reuters, fournisseur de renom de services d'informations professionnelles utilise AWS Lambda pour traiter jusqu'à 4 000 événements par seconde pour son service d'analyse de l'utilisation. Il lui aura fallu cinq mois pour le déployer en production.
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