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Dimensionnement des instances gérées Lambda

Les instances gérées Lambda ne sont pas évolutives lorsque les appels arrivent et ne prennent pas en charge les démarrages à froid. Il évolue plutôt de manière asynchrone en utilisant des signaux de consommation de ressources. Les instances gérées évoluent actuellement en fonction de l'utilisation des ressources du processeur et de la saturation en multisimultanéité.

Principales différences :

Si votre trafic double plus que dans les 5 minutes, vous risquez de rencontrer des difficultés à mesure que Lambda augmente le volume des instances et des environnements d'exécution pour répondre à la demande.

Le cycle de vie du dimensionnement

Les instances gérées Lambda utilisent une architecture distribuée pour gérer le dimensionnement :

Composants :

Comment cela fonctionne :

Ajustement du comportement de dimensionnement

Vous pouvez personnaliser le comportement de dimensionnement des instances gérées à l'aide de cinq commandes :

Contrôles du niveau de fonction

1. Mémoire fonctionnelle et vCPU

Choisissez la taille de mémoire et l'allocation de vCPU pour votre fonction. La plus petite taille de fonction prise en charge est de 2 Go et 1 vCPU.

Considérations :

2. Simultanéité maximum

Définissez la simultanéité maximale par environnement d'exécution.

Comportement par défaut : Lambda choisit des valeurs par défaut judicieuses qui équilibrent la consommation de ressources et le débit et conviennent à une grande variété d'applications.

Directives de réglage :

Important : étant donné que les instances gérées Lambda sont destinées à des applications multiconcurrentes, les environnements d'exécution présentant une très faible simultanéité peuvent être confrontés à des limitations lors de la mise à l'échelle.

3. Environnements d'exécution par fonction

Définissez le nombre minimum et maximum d'environnements d'exécution pour votre fonction.

Comportement par défaut : Lambda maintient un minimum de 3 environnements d'exécution par défaut pour garantir une haute disponibilité dans toutes les zones de disponibilité.

Directives de réglage :

Exemple :

aws lambda put-function-scaling-config \
  --function-name my-lmi-function \
  --qualifier '$LATEST.PUBLISHED' \
  --function-scaling-config MinExecutionEnvironments=5,MaxExecutionEnvironments=20 \
  --region us-east-1

Remarques importantes :

Contrôles au niveau du fournisseur de capacité

4. Utilisation des ressources cibles

Choisissez votre propre objectif en matière de consommation d'utilisation du processeur.

Comportement par défaut : Lambda conserve une marge de manœuvre suffisante pour que votre trafic double en 5 minutes sans limitation.

Options d'optimisation :

5. Sélection du type d'instance

Définissez les types d'instances autorisés ou exclus.

Comportement par défaut : Lambda choisit les types d'instances les mieux adaptés à votre charge de travail. Il est recommandé de laisser les instances gérées Lambda choisir les types d'instances, car la restriction du nombre de types d'instances possibles peut entraîner une baisse de disponibilité.

Configuration personnalisée :

Mise à l’échelle planifiée

Utilisez Amazon EventBridge Scheduler pour ajuster les environnements d'exécution minimum et maximum de votre fonction selon un calendrier récurrent ou ponctuel. Cela est utile pour des modèles de trafic prévisibles, tels que l'augmentation avant les heures de pointe et la réduction pendant les heures creuses.

Configuration du planificateur :

Exemple 1 : mise à l'échelle pour gérer les pics de trafic planifiés

Créez deux horaires à augmenter avant les heures de pointe et à réduire par la suite. Chaque calendrier cible l'PutFunctionScalingConfigAPI avec des MaxExecutionEnvironments valeurs MinExecutionEnvironments et des mises à jour.

Passez à la vitesse supérieure à 8 h 00 UTC (min=100, max=1000) :

aws scheduler create-schedule \
  --name "ScaleUpLambdaManagedInstances" \
  --schedule-expression "cron(0 8 * * ? *)" \
  --flexible-time-window '{"Mode": "OFF"}' \
  --target '{
    "Arn": "arn:aws:scheduler:::aws-sdk:lambda:PutFunctionScalingConfig",
    "RoleArn": "arn:aws:iam::<account-id>:role/eventbridge-scheduler-role",
    "Input": "{\"FunctionName\": \"my-lmi-function\", \"Qualifier\": \"$LATEST.PUBLISHED\", \"FunctionScalingConfig\": {\"MinExecutionEnvironments\": 100, \"MaxExecutionEnvironments\": 1000}}"
  }'

Réduisez à 18 h 00 UTC (min=5, max=20) :

aws scheduler create-schedule \
  --name "ScaleDownLambdaManagedInstances" \
  --schedule-expression "cron(0 18 * * ? *)" \
  --flexible-time-window '{"Mode": "OFF"}' \
  --target '{
    "Arn": "arn:aws:scheduler:::aws-sdk:lambda:PutFunctionScalingConfig",
    "RoleArn": "arn:aws:iam::<account-id>:role/eventbridge-scheduler-role",
    "Input": "{\"FunctionName\": \"my-lmi-function\", \"Qualifier\": \"$LATEST.PUBLISHED\", \"FunctionScalingConfig\": {\"MinExecutionEnvironments\": 5, \"MaxExecutionEnvironments\": 20}}"
  }'

Exemple 2 : désactivation en dehors des heures de pointe et réactivation

Le réglage à la fois MinExecutionEnvironments et MaxExecutionEnvironments à 0 désactive la version de la fonction sans la supprimer. Une fonction désactivée n'augmente pas automatiquement en fonction du trafic. Vous devez le réactiver explicitement en définissant des valeurs différentes de zéro par le biais d'une autre action planifiée.

Désactiver à 22 h 00 UTC (min=0, max=0) :

aws scheduler create-schedule \
  --name "DeactivateLambdaManagedInstances" \
  --schedule-expression "cron(0 22 * * ? *)" \
  --flexible-time-window '{"Mode": "OFF"}' \
  --target '{
    "Arn": "arn:aws:scheduler:::aws-sdk:lambda:PutFunctionScalingConfig",
    "RoleArn": "arn:aws:iam::<account-id>:role/eventbridge-scheduler-role",
    "Input": "{\"FunctionName\": \"my-lmi-function\", \"Qualifier\": \"$LATEST.PUBLISHED\", \"FunctionScalingConfig\": {\"MinExecutionEnvironments\": 0, \"MaxExecutionEnvironments\": 0}}"
  }'

Réactivez à 7 h 00 UTC (min=10, max=20) :

aws scheduler create-schedule \
  --name "ReactivateLambdaManagedInstances" \
  --schedule-expression "cron(0 7 * * ? *)" \
  --flexible-time-window '{"Mode": "OFF"}' \
  --target '{
    "Arn": "arn:aws:scheduler:::aws-sdk:lambda:PutFunctionScalingConfig",
    "RoleArn": "arn:aws:iam::<account-id>:role/eventbridge-scheduler-role",
    "Input": "{\"FunctionName\": \"my-lmi-function\", \"Qualifier\": \"$LATEST.PUBLISHED\", \"FunctionScalingConfig\": {\"MinExecutionEnvironments\": 10, \"MaxExecutionEnvironments\": 20}}"
  }'

Directives de réglage :

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