Was ist AWS Lambda?

AWS Lambda ist serverloses Computing, das es Entwicklern ermöglicht, Code als Reaktion auf Ereignisse auszuführen, ohne sich um die Verwaltung von Servern kümmern zu müssen, was es zu einer wesentlichen Komponente der aktuellen serverlosen Architektur macht. Es funktioniert, indem Ihr Code in einer hochverfügbaren Computing-Umgebung ausgeführt wird, die alle Aspekte Ihrer Computing-Ressourcen verwaltet, wie z. B. Serververwaltung, Betriebssystem, Rechenkapazität, Skalierung und Protokollierung.

Diese Plattform passt ihre Reaktion basierend auf der Anzahl der Ereignisse an, was sich möglicherweise auf die Anwendungsbereitstellung, Ressourcenauslastung und Skalierung auswirkt. Lambda eignet sich hervorragend für kurzlebige und flexible Aufgaben, ist jedoch am besten für kurze Zwischenzeiten oder Aufgaben mit einfachen Ressourcen- oder Laufzeitanforderungen geeignet.

AWS Lambda bietet eine Reihe von Vorteilen, aber seine Eigenschaften können es für bestimmte Anwendungen besser geeignet machen. Diese Vorteile können die Codequalität, Skalierbarkeit und Effizienz der Entwickler betreffen, was die Produktivität der Entwickler beeinflussen könnte.

• Infrastrukturmanagement: Die serverlose Natur von Lambda minimiert den Bedarf an direkter Serververwaltung im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen, was möglicherweise zu einer weniger komplexen Betriebsumgebung und einem geringeren Bedarf an spezialisiertem Infrastrukturwissen führt.
• Flexibilität: Die Verfügbarkeit zahlreicher Sprachen und Laufzeiten auf Lambda kann die Wahl der Entwickler und die Ansätze zur Anwendungserstellung beeinflussen.
• Adaptive Infrastruktur: Durch die Verwendung einer serverlosen Computing-Umgebung verfügt die Lambda-Architektur über eine integrierte Skalierung, die ihre Anwendungen an die Arbeitslastanforderungen anpasst.
• Zahlungsoption pro Anfrage: Man wird nur auf Basis der verwendeten Berechnung in Rechnung gestellt, wobei der Nutzer abhängig von der Menge der verwendeten Berechnung belastet wird.
• Betriebliche Einfachheit: Lambdas automatische Skalierung und Selbstverwaltungsfunktionen helfen dabei, betriebliche Aufgaben zu vereinfachen, indem manuelle Serverkonfiguration und -wartung entfallen, erfordern jedoch eine anfängliche Einrichtung und Konfiguration.
• Benutzerdefinierte Logik und Backend-Dienste: Lambda ermöglicht die Erstellung oder Änderung von Backend-Diensten unter Verwendung benutzerdefinierter Logik und greift dabei auf die Infrastruktur-, Sicherheits- und Leistungsfunktionen von AWS zurück. 
• Ähnlichkeit in Werkzeugen und Prozessen: Einhaltung etablierter Praktiken; Lambda integriert Container, Images und serverlose Artefakte, die Entwicklern bekannt sind.
• Begrenzte Ausführungszeit: Lambda functions provide a beneficial utility, but their execution time is limited to fifteen minutes, which can be a drawback if an operation takes too much time.

AWS Lambda kann auf verschiedene Arten von serverlosen Rechenprozessen angewendet werden. Hier sind einige der häufigsten Verwendungszwecke:

• Ereignisbasierte Datenverarbeitung: Lambda führt die angegebenen Aktionen aus, wenn Ereignisse durch den Workflow auftreten.
• Echtzeit-Dateiverarbeitung: Lambda kann automatisch Dateiverarbeitungsaufträge auslösen, wenn Dateien aktualisiert oder hochgeladen werden.
• Backend-Dienste für Web- und mobile Anwendungen: Erstellen Sie APIs, die effektiv skalieren, ohne sich über Server durch Lambda Gedanken machen zu müssen.
• Aufgabenautomatisierung: E-Mails senden, Protokolle schreiben und Ereignisse planen und schließlich entmutigende, routinemäßige Funktionen als Möglichkeit zur Vermeidung sich wiederholender Funktionen.

Of course, like any service, AWS Lambda also has several constraints worth mentioning when choosing this service for applications. These limitations can influence what kind of applications are suitable for Lambda and may require other approaches for such workloads. You must mind these limitations so your Lambda functions run optimally in the AWS environment.

• Runtime Environment Resources: Lambda functions have inherent restrictions regarding resources available to the function runtime. These constraints include disk space (ephemeral) of 512 MB and a maximum memory allowance of 10240 MB. To ensure efficient operation, Lambda implements resource limitations, which affect the types of functions suitable for its environment.
• Execution Timeout: It is important to note that Lambda functions have an upper limit of 15 minutes of processing time. This constraint becomes more relevant when dealing with processes or tasks that require extended processing. If your application requires such operations, you might have to find other ways of accomplishing this or split the process into smaller, more manageable Lambda functions on a time-based model.
• Deployment Package Size: The size of the deployment package that is supported by default for a Lambda function is 50 MB. The size of deployment packages becomes a critical factor, especially for applications with numerous dependencies or complex code. To address this constraint, you might have to look for creative ways to work around it; one such way is to use container images or subdivide your application into functional sizes that are more easily deployable.

The anticipated growth of AWS Lambda may be driven by a combination of customer needs and evolving technologies.

An important focus lies on Lambda Destinations, enabling non-simultaneous invocations to enhance activity-based programs and facilitate code complexity. 

Dies deutet auf eine zusätzliche Einbindung von AWS-Diensten und SaaS-Apps hin, um basierend auf Ereignismerkmalen zu wachsen und intuitivere serverlose Umgebungen bereitzustellen.

Die Entwicklung von AWS Lambda deutet auf sein Potenzial hin, eine herausragende Rolle zu spielen in serverloser Architektur, obwohl die genaue Art seiner zukünftigen Entwicklung noch nicht feststeht.