AWS Lambda

Esegui il tuo codice senza badare ai server. Paga in base al tempo di elaborazione.

AWS Lambda consente di eseguire codice senza dover effettuare il provisioning né gestire server. Le tariffe sono calcolate in base ai tempi di elaborazione, perciò non viene addebitato alcun costo quando il codice non è in esecuzione.

Con Lambda, puoi eseguire codice per qualsiasi tipo di applicazione o servizio di back-end, senza alcuna amministrazione. Una volta caricato il codice, Lambda si prende carico delle azioni necessarie per eseguirlo e ricalibrarne le risorse con la massima disponibilità. Puoi configurare il codice in modo che venga attivato automaticamente da altri servizi AWS oppure che venga richiamato direttamente da un qualsiasi app Web o mobile.

Cos'è AWS Lambda?

Vantaggi

NESSUN SERVER DA GESTIRE

AWS Lambda esegue automaticamente il codice senza dover effettuare il provisioning né gestire server. Devi solo scrivere il codice e caricarlo in Lambda.

RIDIMENSIONAMENTO CONTINUO

AWS Lambda ridimensiona automaticamente le risorse dell'applicazione eseguendo il codice in risposta a ogni trigger. Il codice viene eseguito in parallelo ed elabora ciascun trigger separatamente, ricalibrando le risorse in base al carico di lavoro.

TARIFFAZIONE IN MILLISECONDI

La tariffa di AWS Lambda è calcolata per ogni 100 millisecondi di esecuzione del codice e per il numero di volte in cui viene attivato. Quando il codice non è in esecuzione non viene addebitato alcun costo.

Come funziona

Lambda_HowItWorks

Casi d'uso

Cosa è possibile sviluppare con AWS Lambda? Scopri di più leggendo questi casi d'uso.


Elaborazione di dati

È possibile usare AWS Lambda per eseguire codice in risposta a trigger quali modifiche dei dati, variazioni di stato del sistema o azioni degli utenti. Lambda può essere attivato direttamente da servizi di AWS quali S3, DynamoDB, Kinesis, SNS e CloudWatch, oppure può essere orchestrato in flussi di lavoro di AWS Step Functions. In questo modo è possibile creare una serie di sistemi di elaborazione dei dati serverless in tempo reale.

Elaborazione di file in tempo reale

Puoi usare Amazon S3 come trigger di AWS Lambda, in modo da elaborare i dati immediatamente dopo il loro caricamento. Ad esempio, puoi usare Lambda per creare miniature di immagini, transcodificare filmati, indicizzare file, elaborare log, convalidare contenuti e aggregare e filtrare dati in tempo reale.

Architettura di riferimento: Diagramma | Codice di esempio

Lambda_FileProcessing
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Il Seattle Times usa AWS Lambda per ridimensionare le immagini in modo vengano visualizzate correttamente su più dispositivi: computer desktop, tablet e smartphone. Leggi il caso di studio »

Elaborazione di flussi in tempo reale

Puoi usare AWS Lambda e Amazon Kinesis per elaborare dati di streaming in tempo reale a scopo di monitoraggio delle attività dell'applicazione, elaborazione degli ordini di transazione, analisi dei dati di clickstream, pulizia dei dati, generazione di parametri, filtraggio di log, indicizzazione, analisi di social media e telemetria e misurazione di dispositivi IoT.

Architettura di riferimento: Diagramma | Codice di esempio

Lambda_StreamProcessing
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Localytics elabora miliardi di punti dati in tempo reale, e usa Lambda per elaborare dati storici e memorizzati in S3 o in streaming da Kinesis. Leggi il caso di studio »

Estrazione, trasformazione, caricamento

È possibile usare AWS Lambda per convalidare, filtrare, ordinare i dati o eseguire altre trasformazioni per qualsiasi modifica dei dati in una tabella DynamoDB, caricando i dati trasformati in un altro datastore.

Architettura di riferimento: Diagramma

Lambda_ETL
zillow-Logo2

Zillow usa Lambda e Kinesis per monitorare un sottoinsieme di parametri mobili in tempo reale. Con Kinesis e Lambda, hanno sviluppato e distribuito una soluzione con costi ridotti in due settimane.


Back-end

È possibile creare back-end serverless utilizzando AWS Lambda per gestire richieste API dal Web, da dispositivi mobili, dall'Internet of Things (IoT) e da terze parti.

Back-end IoT

È possibile creare back-end serverless utilizzando AWS Lambda per gestire richieste API dal Web, da dispositivi mobili, dall'Internet of Things (IoT) e da terze parti.

Architettura di riferimento: Diagramma | Codice di esempio

Lambda_IoT

Back-end per dispositivi mobili

Crea back-end usando AWS Lambda e Amazon API Gateway per autenticare ed elaborare richieste di API. Con Lambda potrai offrire un'esperienza utente appagante e personalizzata.

Architettura di riferimento: Diagramma | Codice di esempio

Lambda_MobileBackends
Bustle_logo2

Bustle esegue un back-end serverless per la propria app per iOS e per il proprio sito Web, utilizzando AWS Lambda e Amazon API Gateway. L'architettura serverless consente a Bustle di ignorare i compiti di gestione dell'infrastruttura, perciò gil sviluppatori possono dedicare il loro tempo a creare nuove caratteristiche e innovare. Leggi il caso di studio »

Applicazioni Web

Utilizzando AWS Lambda in connubio con altri servizi di AWS, gli sviluppatori possono creare applicazioni Web che ricalibrano automaticamente le risorse con configurazioni altamente disponibili su più data center, senza gli oneri amministrativi solitamente associati a ridimensionamento, backup e ridondanza su più data center.

Architettura di riferimento: Diagramma | Codice di esempio

Lambda_WebApplications

Casi di studio

Coca Cola

Coca-Cola Company, una multinazionale statunitense che produce bevande analcoliche, impiega AWS Lambda e AWS Step Functions in una soluzione serverless a costi ridotti.

Leggi il blog »

Nordstrom

Nordstrom, una grande catena di abbigliamento statunitense, ha creato un nuovo motore di raccomandazione basato su AWS Lambda per elaborare le richieste dei clienti.

Guarda il video »

Benchling

Benchling, un'azienda che produce software per il settore scientifico, ha creato una nuova tecnica con cui i ricercatori sono in grado di modificare parti di un genoma con estrema precisione, il tutto basato su un'architettura serverless.

Scopri di più »

Thomson Reuters-logo2

Thomson Reuters si avvale di AWS Lambda per elaborare fino a 4.000 eventi al secondo per il proprio servizio di analisi; per distribuire il servizio in produzione sono stati sufficienti cinque mesi.

Scopri di più »

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