¿Qué es el inicio en frío?

En el contexto de la computación sin servidor, un "inicio en frío" se refiere a la latencia por primera vez o al tiempo que tarda una función en comenzar a procesarse después de que no se ha llamado durante mucho tiempo. Para ilustrar, cuando una computadora se enciende después de apagarse, puede necesitar algo de tiempo para alcanzar su máximo rendimiento.

Los inicios en frío son fundamentales para cualquiera que esté comenzando con arquitecturas sin servidor. Influye en el rendimiento y la usabilidad de su aplicación, especialmente en lo que respecta a las interacciones en las que las duraciones de tiempo de espera deben cumplirse en el menor tiempo posible.

Los inicios en frío ocurren bajo las siguientes circunstancias.

• Primera invocación: Tiene dos casos; el primero es cuando se llama a una función por primera vez después de la implementación de las aplicaciones o después de la actualización del código.
• Escalado desde cero: Cuando una función se expande desde que no tiene ocurrencias y recibe llamadas después de un tiempo de inactividad.
• Reasignación de recursos: Cuando el proveedor de la nube reasigna recursos o la base de la función cambia a otros hosts, puede provocar instancias de función en frío.
• Tiempo de espera o vencimiento: Si una instancia de función está en el tiempo máximo de ejecución o ha excedido su tiempo de inactividad, puede terminarse, lo que significa que si se invoca de nuevo, comenzará de nuevo.

Un reto principal asociado con los arranques en frío es la latencia adicional. Esta latencia puede observarse en forma de:

• Respuestas retrasadas: Aunque su aplicación generalmente proporciona respuestas rápidas, los usuarios pueden ocasionalmente encontrar retrasos que podrían afectar su experiencia.
• Rendimiento reducido: Los inicios en frío pueden requerir un aumento gradual en la capacidad de su aplicación para manejar solicitudes simultáneas, especialmente durante períodos de uso intensivo.
• Variaciones de rendimiento: El grado en que las duraciones de inicio en frío cambian con el tiempo puede influir en la efectividad de la aplicación, planteando posibilidades tanto para agilizar los tiempos de respuesta como para solidificar la constancia.

La duración de un inicio en frío de Lambda puede variar según diferentes factores, como:

• Tamaño de la función y dependencias: Cuanto más grande sea la función, más dependencias están involucradas y más tiempo tarda el inicio en frío típico.
• Entorno de ejecución: El entorno de ejecución inicial seleccionado (por ejemplo, Node.js, Python, Java, etc.) determina necesariamente un factor como el tiempo de inicio en frío debido a las diferencias en los procesos de inicialización y carga.
• Optimizaciones del proveedor de la nube: Con el tiempo, los proveedores de la nube constantemente proporcionan optimizaciones para reducir el tiempo de inicio en frío tanto como sea posible; sin embargo, no es fijo ni predecible.

En general, los inicios en frío de Lambda pueden variar entre medio segundo y unos pocos segundos. Por lo tanto, para obtener datos precisos y observar cómo las duraciones de inicio en frío reflejan las necesidades de sus funciones y entorno para obtener información precisa.

Estas son algunas formas en que puede reducir o al menos lidiar con los inicios en frío de Lambda:

• Optimización de funciones:
  • Elimine el código y las dependencias no utilizados para reducir el tamaño de la función.
  • Se deben utilizar métodos de tree-shaking o división de código para reducir la cantidad de código cargado durante la inicialización.
  • Mejorar la distribución de paquetes y los flujos de trabajo resueltos de dependencia de paquetes.

• Simultaneidad aprovisionada:

Configure la simultaneidad aprovisionada para mantener activo el número específico de instancias de función para que las solicitudes entrantes no provoquen un inicio en frío para esas instancias.

• Solicitudes de calentamiento:

A veces, es necesario enviar algunas solicitudes ficticias a sus funciones para que se calienten cuando lleguen las solicitudes reales del usuario.

• Procesamiento asincrónico:

Para operaciones no críticas, puede ser mejor refactorizar las solicitudes de usuario de las funciones introduciendo otros patrones asincrónicos para que los inicios en frío tengan un efecto mínimo.

• Almacenamiento en caché:

Introduzca mecanismos de almacenamiento en caché adecuados que almacenen datos a los que se accede con frecuencia o resultados precalculados para reducir el número de invocaciones de funciones y, por lo tanto, disminuir las ocurrencias de inicios en frío.