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Scalabilità delle istanze gestite Lambda

Le istanze gestite Lambda non sono scalabili all'arrivo delle chiamate e non supportano gli avviamenti a freddo. Al contrario, è scalabile in modo asincrono utilizzando segnali di consumo delle risorse. Le istanze gestite attualmente sono scalabili in base all'utilizzo delle risorse della CPU e alla saturazione di più valute.

Principali differenze:

Se il traffico raddoppia più che nel giro di 5 minuti, potresti riscontrare rallentamenti man mano che Lambda ridimensiona le istanze e gli ambienti di esecuzione per soddisfare la domanda.

Il ciclo di vita della scalabilità

Lambda Managed Instances utilizza un'architettura distribuita per gestire la scalabilità:

Componenti:

Come funziona:

Regolazione del comportamento di scalabilità

Puoi personalizzare il comportamento di scalabilità delle istanze gestite tramite cinque controlli:

Controlli a livello di funzione

1. Memoria funzionale e vCPU

Scegli la dimensione della memoria e l'allocazione della vCPU per la tua funzione. La dimensione minima della funzione supportata è 2 GB e 1 vCPU.

Considerazioni:

2. Simultaneità massima

Imposta la concorrenza massima per ambiente di esecuzione.

Comportamento predefinito: Lambda sceglie impostazioni predefinite ragionevoli che bilanciano il consumo di risorse e la velocità effettiva, adatte a un'ampia varietà di applicazioni.

Linee guida per la regolazione:

Importante: poiché le istanze gestite Lambda sono pensate per applicazioni multi-concorrenti, gli ambienti di esecuzione con una concorrenza molto bassa possono presentare problemi di scalabilità.

3. Ambienti di esecuzione per funzione

Imposta il numero minimo e massimo di ambienti di esecuzione per la tua funzione.

Comportamento predefinito: Lambda mantiene un minimo predefinito di 3 ambienti di esecuzione per garantire un'elevata disponibilità nelle zone di disponibilità.

Linee guida per la regolazione:

Esempio:

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

Note importanti:

Controlli a livello di provider di capacità

4. Utilizzo mirato delle risorse

Scegli il tuo obiettivo per il consumo di utilizzo della CPU.

Comportamento predefinito: Lambda mantiene un margine di manovra sufficiente per raddoppiare il traffico entro 5 minuti senza acceleratori.

Opzioni di ottimizzazione:

5. Selezione del tipo di istanza

Imposta i tipi di istanza consentiti o esclusi.

Comportamento predefinito: Lambda sceglie i tipi di istanza migliori per il tuo carico di lavoro. Si consiglia di lasciare che le istanze gestite Lambda scelgano i tipi di istanze, poiché limitare il numero di tipi di istanze possibili può comportare una minore disponibilità.

Configurazione personalizzata:

Dimensionamento pianificato

Usa Amazon EventBridge Scheduler per regolare gli ambienti di esecuzione minima e massima della tua funzione in base a una pianificazione ricorrente o una tantum. Ciò è utile per modelli di traffico prevedibili, come la scalabilità prima delle ore di punta e la riduzione durante le ore non di punta.

Configurazione dello scheduler:

Esempio 1: scalabilità per gestire i picchi di traffico pianificati

Crea due pianificazioni da scalare prima delle ore di punta e ridurle dopo. Ogni pianificazione si rivolge all'PutFunctionScalingConfigAPI con MaxExecutionEnvironments valori MinExecutionEnvironments e aggiornamenti.

Espandi alle 8:00 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}}"
  }'

Ridimensiona alle 18:00 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}}"
  }'

Esempio 2: disattivazione durante le ore non di punta e riattivazione

L'impostazione di entrambi MinExecutionEnvironments e MaxExecutionEnvironments su 0 disattiva la versione della funzione senza eliminarla. Una funzione disattivata non si ridimensiona automaticamente in base al traffico. È necessario riattivarla esplicitamente impostando valori diversi da zero tramite un'altra azione pianificata.

Disattiva alle 22:00 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}}"
  }'

Riattiva alle 7:00 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}}"
  }'

Linee guida per la regolazione:

Fasi successive