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Qu’est-ce qu’ils sont et comment les réparer

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Qu’est-ce qu’ils sont et comment les réparer


Les démarrages à froid Lambda se produisent lorsqu’AWS Lambda doit initialiser une nouvelle instance d’une fonction avant de pouvoir exécuter le code. Cette exécution initiale de la fonction, qui comprend le chargement du runtime, de votre code et des dépendances, est appelée « démarrage à froid ». Le temps nécessaire à ce processus d’initialisation est la « latence de démarrage à froid ».

En revanche, si une instance de votre fonction est déjà en cours d’exécution et est réutilisée pour des appels ultérieurs, cela est considéré comme un « démarrage à chaud ». La latence des démarrages à chaud est nettement inférieure à celle des démarrages à froid. Le phénomène de démarrage à froid Lambda a fait l’objet de nombreuses discussions et examens minutieux dans la communauté sans serveur en raison de son impact sur les performances des fonctions Lambda.

L’un des facteurs clés à noter concernant les démarrages à froid Lambda est qu’ils sont inévitables dans certains scénarios. Par exemple, lorsque votre fonction est invoquée pour la première fois après avoir été déployée ou mise à jour, un démarrage à froid se produira. De même, si votre fonction n’a pas été invoquée depuis un certain temps, AWS peut décider de libérer les ressources, et la prochaine invocation entraînera un démarrage à froid. Cependant, même s’ils ne peuvent pas être complètement évités, comprendre les facteurs qui influencent les démarrages à froid Lambda peut vous aider à mieux les gérer.

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Facteurs influençant les démarrages à froid

Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact sur la fréquence et la durée des démarrages à froid Lambda. Certains de ces facteurs sont sous votre contrôle en tant que développeur, tandis que d’autres sont déterminés par AWS.

Choix de la langue

Le choix du langage de programmation pour votre fonction Lambda joue un rôle important en influençant l’heure de démarrage à froid. Différents langages de programmation ont des temps de démarrage différents, principalement en raison des différences dans leurs processus d’initialisation d’exécution.

Par exemple, les langages typés statiquement comme Java et C# ont généralement des temps de démarrage à froid plus longs que les langages typés dynamiquement comme Python et Node.js. La différence entre les temps de démarrage à froid peut être substantielle, en particulier pour les fonctions disposant d’allocations de mémoire plus importantes.

Taille du paquet

La taille du package de déploiement de votre fonction peut également affecter la durée des démarrages à froid. Les packages plus volumineux prennent plus de temps à démarrer car ils nécessitent plus de temps pour être téléchargés et décompressés.

Il est conseillé de conserver vos packages de déploiement aussi petits que possible afin de réduire les temps de démarrage à froid. Ceci peut être réalisé en supprimant les dépendances inutiles, en réduisant votre code et en utilisant des outils qui peuvent vous aider à optimiser la taille de votre package. Un package de déploiement simple et efficace réduit non seulement les temps de démarrage à froid, mais conduit également à une utilisation plus efficace des ressources.

Configuration du VPC

Si ton Lambda Si la fonction doit accéder aux ressources d’un cloud privé virtuel (VPC), des étapes supplémentaires sont nécessaires pour la configuration, ce qui peut augmenter le temps de démarrage à froid. En effet, AWS doit configurer une interface réseau élastique (ENI) et établir un réseau sécurisé connexion à votre VPC.

Bien que cela soit nécessaire pour les fonctions qui doivent accéder aux ressources au sein d’un VPC, il est conseillé d’éviter les VPC pour les fonctions qui ne nécessitent pas un tel accès. Si un VPC est obligatoire, vous pouvez atténuer l’impact des démarrages à froid en vous assurant que votre fonction est toujours chaude ou en tirant parti de la fonctionnalité de simultanéité fournie par AWS.

Allocation des ressources

La quantité de mémoire allouée à votre fonction Lambda impacte directement l’heure de démarrage à froid. Une allocation de mémoire plus élevée entraîne un processeur plus rapide, ce qui entraîne des temps de démarrage à froid plus rapides.

Cependant, si l’augmentation de l’allocation de mémoire peut réduire les temps de démarrage à froid, elle augmente également le coût de exécuter votre fonction Lambda. Il est donc important de trouver un équilibre entre coût et performance lors de l’allocation des ressources à votre fonction.

Stratégies pour atténuer les démarrages à froid Lambda

Concurrence provisionnée

La concurrence provisionnée est une fonctionnalité proposée par AWS qui peut aider à atténuer les démarrages à froid de Lambda. Il vous permet de spécifier le nombre d’exécutions simultanées que vous souhaitez conserver initialisées à tout moment, garantissant ainsi que vos fonctions sont toujours prêtes à répondre rapidement.

Lorsque vous activez la simultanéité provisionnée pour une fonction, AWS initialise à l’avance le nombre spécifié d’environnements d’exécution. Cela signifie que lorsqu’une demande arrive, il existe déjà un environnement chaud prêt à la répondre, éliminant ainsi le délai de démarrage à froid.

Cependant, la simultanéité provisionnée entraîne des coûts supplémentaires et doit donc être utilisée judicieusement. Il est particulièrement adapté aux fonctions présentant des modèles de trafic cohérents et aux scénarios dans lesquels une faible latence est cruciale.

Mécanismes de réchauffement

L’une des stratégies les plus courantes pour atténuer les démarrages à froid Lambda consiste à mettre en œuvre des mécanismes de réchauffement. Vous pouvez le faire en appelant régulièrement vos fonctions Lambda pour les garder au chaud, garantissant ainsi qu’il y a toujours une source disponible. récipient pour exécuter vos fonctions.

Le moyen le plus simple d’y parvenir consiste à configurer une règle CloudWatch Events pour déclencher votre fonction à intervalles réguliers, par exemple toutes les cinq minutes. Cependant, cette approche n’est pas toujours efficace ou rentable, en particulier pour les fonctions qui ne sont pas fréquemment invoquées.

Une autre approche plus sophistiquée consiste à utiliser un plugin sans serveur comme serverless-plugin-warmup. Ce plugin crée une fonction « plus chaude » distincte qui envoie une requête ping à toutes vos autres fonctions à un intervalle spécifié, les gardant au chaud. Il vous permet également de configurer des fonctions individuelles de réchauffement, ce qui en fait une solution plus flexible.

Allocation optimale des ressources

Une autre stratégie importante pour atténuer les démarrages à froid de Lambda est l’allocation optimale des ressources. Cela implique de sélectionner soigneusement la quantité de mémoire à allouer à vos fonctions Lambda en fonction de leurs besoins.

Par défaut, AWS attribue une puissance CPU, des E/S disque et une bande passante réseau proportionnelles aux fonctions Lambda en fonction de la mémoire que vous allouez. Ainsi, en augmentant la taille de la mémoire, vous obtenez également plus de ressources CPU et réseau, ce qui peut contribuer à réduire la durée des démarrages à froid.

Cependant, gardez à l’esprit que l’augmentation de l’allocation de mémoire augmente également le coût d’exécution de vos fonctions. Par conséquent, vous devez trouver un équilibre entre performances et coût, ce qui peut être obtenu grâce à des tests et des analyses comparatives minutieux.

Choix de langue et d’exécution

Le choix de la langue et du temps d’exécution peut également avoir un impact significatif sur la durée des démarrages à froid Lambda. Certains langages et certains environnements d’exécution ont des temps de démarrage intrinsèquement plus courts que d’autres.

Par exemple, les langages typés statiquement comme Java et C# ont tendance à avoir des temps de démarrage plus longs que les langages typés dynamiquement comme Python et Node.js. Cela est principalement dû au temps supplémentaire requis pour la compilation Just-In-Time (JIT) dans les langages typés statiquement.

Optimisation des packages

L’optimisation des packages est une autre stratégie efficace pour atténuer les démarrages à froid de Lambda. Cela implique de minimiser la taille de votre package de déploiement afin de réduire le temps nécessaire à AWS pour décompresser et démarrer votre fonction.

Vous pouvez y parvenir en supprimant les fichiers et dépendances inutiles de votre package de déploiement. Des outils tels que webpack et parcel peuvent vous aider à regrouper votre code et vos dépendances plus efficacement.

Envisagez également d’utiliser des couches pour partager du code et des ressources communes entre plusieurs fonctions. Cela peut contribuer à réduire la taille globale de vos packages de déploiement et à améliorer la réutilisabilité de votre code.

Ajustement des paramètres VPC pour des démarrages à froid plus rapides

Les fonctions Lambda qui doivent accéder aux ressources d’un cloud privé virtuel (VPC) peuvent connaître des temps de démarrage à froid plus longs en raison du temps supplémentaire requis pour configurer les interfaces réseau et les règles de routage.

Une façon de réduire cette latence consiste à configurer votre fonction Lambda pour accéder aux ressources requises via les points de terminaison de l’interface Amazon VPC plutôt que via l’Internet public. Cela peut aider à réduire le temps nécessaire pour établir une connexion réseau.

Une autre stratégie consiste à conserver vos fonctions Lambda et les ressources auxquelles elles doivent accéder dans le même VPC. Cela peut contribuer à minimiser la latence du réseau et à réduire les temps de démarrage à froid.

En conclusion, même si les démarrages à froid Lambda constituent une préoccupation courante dans les architectures sans serveur, ils peuvent être gérés et atténués efficacement avec les bonnes stratégies. En comprenant et en mettant en œuvre les stratégies décrites dans ce guide, vous pouvez garantir que vos applications sans serveur fonctionnent de manière optimale, offrant une expérience utilisateur transparente.

Par Gilad David Maayan

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