AWS Lambda
Запускайте программный код и не беспокойтесь о серверах или кластерах. Платите только за то, чем пользуетесь.
AWS Lambda – это бессерверный вычислительный сервис, который позволяет исполнять код без необходимости выделять серверы и управлять ими, создавать логику масштабирования кластера с учетом рабочих нагрузок, поддерживать интеграцию событий или управлять временем выполнения. Lambda позволяет выполнять код практически любого приложения или серверного сервиса без администрирования. Просто загрузите свой код в виде ZIP-файла или образа контейнера, и Lambda автоматически и точно выделит вычислительную мощность и запустит код на основе входящего запроса или события для любого масштаба трафика. Можно настроить автоматический запуск программного кода из 140 сервисов AWS или вызывать его непосредственно из любого мобильного или интернет‑приложения. Функции Lambda можно писать на своем любимом языке (Node.js, Python, Go, Java и др.) и использовать бессерверные и контейнерные инструменты, такие как AWS SAM или Docker CLI, для создания, тестирования и развертывания ваших функций.
1 миллион запросов бесплатно
в месяц на уровне бесплатного пользования AWS
Преимущества
Без управления серверами
AWS Lambda позволяет автоматически запускать программные коды без необходимости в предоставлении инфраструктуры или управлении ею. Просто напишите код и загрузите его в Lambda в виде ZIP-файла или образа контейнера.
Непрерывное масштабирование
AWS Lambda автоматически масштабирует приложение, запуская программный код в ответ на каждое событие. Все запущенные коды выполняются параллельно, при этом каждый триггер обрабатывается индивидуально, что обеспечивает масштабирование в соответствии с рабочей нагрузкой – от нескольких запросов в день до сотен тысяч запросов в секунду.
Оптимизация цены с точностью до миллисекунды
При работе с AWS Lambda вы платите только за потраченное время вычислений и никогда не платите за резервную инфраструктуру. Оплачивается каждая миллисекунда выполнения программного кода и количество его триггеров. С помощью плана Compute Savings Plan можно дополнительно сэкономить 17 %.
Стабильная производительность при любом масштабе
С AWS Lambda вы можете оптимизировать время выполнения кода, выбрав правильный объем памяти для вашей функции. Кроме того, можно включить Provisioned Concurrency, чтобы функции были инициализированы и готовы к быстрому реагированию в пределах ста миллисекунд.
Принцип работы
Примеры использования
В чем заключаются преимущества сервиса AWS Lambda? Подробнее о примерах использования см. ниже.
Обработка данных
AWS Lambda позволяет настроить выполнение программного кода в ответ на такие триггеры, как изменение в данных или состоянии системы, а также определенные действия пользователей. Функции Lambda можно непосредственно запускать из других сервисов AWS, например S3, DynamoDB, Kinesis, SNS и CloudWatch, подключать их к существующим файловым системам EFS или встраивать в рабочие процессы с помощью AWS Step Functions. Это позволяет создавать разнообразные бессерверные системы обработки данных, работающие в режиме реального времени.
Обработка файлов в режиме реального времени
Можно настроить обработку данных в AWS Lambda сразу после их загрузки в Amazon S3. Кроме того, можно подключиться непосредственно к существующей файловой системе Amazon EFS, что позволяет получить широкомасштабный параллельный общий доступ для крупномасштабной обработки файлов. Например, в Lambda можно создавать миниатюры изображений, изменять кодировку видео, индексировать файлы, обрабатывать журналы, проверять контент, а также агрегировать и фильтровать данные – и все это в режиме реального времени.
Эталонная архитектура: образец кода
The Seattle Times использует AWS Lambda для изменения размера изображений, чтобы они были доступны для просмотра на различных устройствах, таких как настольные компьютеры, планшеты и смартфоны. Ознакомиться с примером использования »
Потоковая обработка в режиме реального времени
Сервисы AWS Lambda и Amazon Kinesis позволяют обрабатывать потоковые данные для отслеживания активности приложений, обработки последовательностей операций, анализа посещаемости, очистки данных, создания метрик, фильтрации журналов, индексации, анализа социальных сетей, телеметрии и учета данных устройств Интернета вещей в режиме реального времени.
Эталонная архитектура: образец кода
Localytics использует Lambda для обработки миллиардов точек данных в режиме реального времени, а также для обработки ретроспективных и текущих данных, сохраненных в S3 или получаемых из Kinesis в потоковом режиме. Ознакомиться с примером использования »
Машинное обучение
С помощью AWS Lambda можно обрабатывать данные до их передачи в модель машинного обучения. Благодаря доступу Lambda к системе EFS можно также использовать модель для прогнозирования в нужном масштабе без необходимости выделения инфраструктуры или управления ею.
«Компания Aible стремится предоставлять наиболее эффективные технологии искусственного интеллекта при минимально возможных эксплуатационных расходах. Именно поэтому для машинного обучения и прогнозирования мы используем сервис AWS Lambda и бессерверные технологии. Бессерверные технологии позволяют нам запускать широкий спектр рабочих нагрузок машинного обучения без лишних затрат и при этом пользоваться преимуществами расширяемых вычислительных ресурсов, которые необходимы для выполнения быстрых итераций и масштабирования в процессе создания ИИ, оптимального с точки зрения пользы для бизнеса».
Род Баттерс, технический директор, Aible
Серверная часть
С помощью AWS Lambda можно создавать бессерверные внутренние системы для обработки запросов API, поступающих из Интернета, с мобильных устройств, устройств Интернета вещей (IoT), а также других сторонних запросов. Воспользуйтесь преимуществами последовательного контроля производительности Lambda, такого как множественные конфигурации памяти и Provisioned Concurrency, для создания чувствительных к задержкам приложений в любом масштабе.
Интернет-приложения
AWS Lambda в сочетании с другими сервисами AWS позволяет разработчикам создавать мощные веб-приложения с автоматическим масштабированием и высокой доступностью, охватывающие несколько центров обработки данных. При этом для обеспечения масштабируемости, резервирования и избыточности на основе нескольких центров обработки данных не требуются какие-либо административные действия.
Эталонная архитектура: образец кода
Серверные части для Интернета вещей
С помощью AWS Lambda можно создавать бессерверные внутренние системы для обработки запросов API, связанных с Интернетом, мобильными устройствами, Интернетом вещей (IoT), а также сторонних запросов API.
Эталонная архитектура: образец кода
Внутренние службы для мобильных устройств
Возможности AWS Lambda позволяют создавать многофункциональные приложения с высоким уровнем персонализации. Сервисы AWS Lambda и Amazon API Gateway позволяют создавать серверные части для аутентификации и обработки запросов API. Используйте AWS Amplify и легко интегрируйте свой бэкэнд с внешними интерфейсами iOS, Android, Web и React Native.
Эталонная архитектура: образец кода
Компания Bustle применяет бессерверные внутренние системы для своего приложения Bustle (iOS) и веб-сайтов, используя AWS Lambda и Amazon API Gateway. Бессерверные архитектуры позволяют Bustle никогда не заниматься управлением инфраструктурой, поэтому каждый технический специалист компании имеет возможность сосредоточиться на создании новых возможностей и внедрении инноваций. Ознакомиться с примером использования »
Примеры использования
Компания Coca-Cola, транснациональная корпорация по производству напитков из США, использовала AWS Lambda и AWS Step Functions для создания экономичного бессерверного решения.
iRobot, ведущий мировой производитель потребительской робототехники, разрабатывает подключаемые устройства нового поколения с бессерверной архитектурой для интеллектуального дома.
Benchling, компания по производству медико-биологического программного обеспечения, создала на базе бессерверной архитектуры технологию, позволяющую исследователям модифицировать части генома с предельной точностью.
Компания Thomson Reuters, ведущий поставщик информационных сервисов для бизнеса, использует AWS Lambda, чтобы обрабатывать до 4000 событий в секунду в своем сервисе аналитики использования, для развертывания рабочей версии которого потребовалось всего пять месяцев.
Начать работу с AWS Lambda
Обучение с помощью пошаговых учебных пособий
Подробнее об AWS Lambda