Optimización del rendimiento de AWS Lambda

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¿Alguna vez te has preguntado cómo obtener lo mejor de tus funciones Lambda?

Si es así, esta charla revelará los entresijos de uno de los servicios sin servidor más populares y te brindará una guía paso a paso para optimizar tus funciones.

En esta sesión, te guiaré a través de la mentalidad para reducir el tiempo de ejecución de tus funciones Lambda. En el ejemplo presentado, pude reducir el tiempo de ejecución en un 95% para el inicio en caliente y más del 50% en los inicios en frío, mejorando también las transacciones por segundo atendidas con esta API.

This talk has been presented at Node Congress 2024, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

Luca Mezzalira
Luca Mezzalira
25 min
04 Apr, 2024

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Video Summary and Transcription

Esta charla cubre diversas técnicas de optimización para las funciones Lambda, incluyendo la obtención de parámetros, la minimización y agrupación de código, la observabilidad con Power Tools y X-Ray, las pruebas de referencia con herramientas de carga, el almacenamiento en caché con Elastic Cache y Redis, y la optimización del tamaño del código y el uso de memoria. También se discute la importancia de las elecciones de bibliotecas, la sintonización de energía para el costo y el rendimiento, el aprovechamiento de subprocesos y entornos aislados, y el ajuste de los límites de concurrencia. En general, estas técnicas pueden mejorar significativamente el rendimiento de las funciones Lambda.
Available in English: AWS Lambda Performance Tuning

1. Introduction to Lambda Optimization

Short description:

Hola, si estás aquí, probablemente eres un desarrollador de Node.js que busca optimizar sus funciones Lambda. Hoy, voy a cubrir varias ideas sobre cómo puedes optimizar tus cargas de trabajo utilizando funciones Lambda. Comencemos por dónde puedes optimizar tu función Lambda. Hay dos áreas en las que puedes optimizar en gran medida tu función Lambda. Entonces, comencemos con una solución. Esto es algo clásico que puedes construir cuando estás creando una API con AWS y sin servidor.

Hola, si estás aquí, probablemente eres un desarrollador de Node.js que busca optimizar sus funciones Lambda para la carga de trabajo actual que se está ejecutando en AWS. O tal vez solo tienes curiosidad y quieres entender cómo funciona Lambda y cómo puedes aplicar todas las mejores prácticas para mejorar el rendimiento de tu Lambda. En cualquier caso, estoy aquí para ayudarte.

Hoy, voy a cubrir varias ideas sobre cómo puedes optimizar tus cargas de trabajo utilizando funciones Lambda. Pero además, no quiero proporcionar solo ideas abstractas. Quiero mostrarte cuánto puedes realmente exprimir. Mi nombre es Luca. Soy un especialista en sin servidor. Trabajo para AWS y estoy basado en Londres. Sin más preámbulos, vamos a sumergirnos, porque tenemos mucho por cubrir.

Primero que nada, vamos a cubrir dónde puedes optimizar realmente tus funciones Lambda. Más adelante, veremos, digamos, una API común que puedes construir utilizando Lambda. Además, vamos a ver qué podemos mejorar. Y finalmente, encontraremos la solución optimizada donde realmente tenemos la información necesaria para optimizar profundamente lo que estás construyendo.

OK, así que comencemos por dónde puedes optimizar tu función Lambda. Hay dos áreas en las que puedes optimizar en gran medida tu función Lambda. Este es como un diagrama de secuencia que puedes encontrar en la documentación de AWS, donde, como puedes ver, puedes ver el ciclo de vida de una función Lambda cuando creamos un sandbox. Las dos áreas que son realmente pesadas y clave para la optimización son la fase de inicialización, donde tu función Lambda básicamente crea un sandbox. Y luego descargamos el código en esa etapa. Tenemos una fase de inicialización donde puedes cargar, por ejemplo, cosas específicas como, no sé, las claves para una base de datos o algunos parámetros del servicio de almacenamiento de parámetros, o algo así. De lo contrario, puedes optimizar cuando se trata de la parte de ejecución en ambas áreas. Veremos algunas optimizaciones durante esta charla.

OK, así que comencemos con una solución. Esto es algo clásico que puedes construir cuando estás creando una API con AWS y sin servidor. Como puedes ver aquí, tenemos una puerta de enlace de API que expone nuestra API. Tenemos una función Lambda que depende de varias cosas como CloudWatch, el servicio de administrador de sistemas para recuperar los parámetros necesarios para cargar. Estamos utilizando Aurora sin servidor en este caso, por lo que estamos utilizando un proxy de RDS que se encarga de manejar el grupo de conexiones por nosotros y también los secretos. Entonces no tienes que manejar esto en tu código Lambda, es solo una utilidad o un servicio que puedes usar en conjunto con tu base de datos de Postgres en este caso. Además, una cosa que quiero especificar es que a menudo he visto a los clientes utilizando funciones Lambda con una de las dos arquitecturas disponibles, x86 en este caso. Veremos más adelante cómo podemos optimizar eso.

2. Optimización de la Inicialización y Agrupación de Código de Lambda

Short description:

Una sugerencia de optimización es obtener tus parámetros en la fase de inicialización para reducir la comunicación de tu función Lambda. Recomendamos minimizar tu código utilizando ESBuild y agruparlo con CDK. Además, agrupa el SDK de AWS con tu código para una ejecución más rápida. Power Tools es una biblioteca de código abierto que maneja la observabilidad en las funciones Lambda. Recomendamos utilizar MIDI para la inicialización y aprovechar Power Tools con X-Ray para el análisis de rendimiento.

Entonces, una sugerencia que generalmente recomendamos es utilizar o obtener tus parámetros en la fase de inicialización. De esta manera, los tienes almacenados dentro del sandbox y, por lo tanto, no tienes que obtenerlos en cada solicitud individual. Esta es una buena optimización porque básicamente reduces la comunicación de tu función Lambda hacia nuestro servicio u otros servicios, y podría ser un parámetro, secretos o alguna configuración que necesites obtener al principio y que permanecerá junto al sandbox. Recuerda, el sandbox no está ahí para siempre. Recuperamos el sandbox después de un tiempo y, por lo tanto, tendrás un nuevo sandbox cuando sea necesario. Por lo tanto, el tiempo que almacenas en memoria estas cosas no será nuestro y, por lo tanto, puedes asumir de manera segura que tus secretos o parámetros se volverán a obtener después de un tiempo.

Lo otro que generalmente recomendamos es minimizar tu código de forma predeterminada cuando utilizas CDK o AWS SAM. Proporcionamos el bundler ESBuild y puedes agrupar tu código sin ningún problema. Incluso extraemos una serie de parámetros que puedes ajustar para usar ESBuild con CDK. Obviamente, también puedes agrupar por ti mismo utilizando, no sé, Terraform o lo que sea. Primero agrupas y luego usas Terraform para implementar. Esa es otra opción. Pero en este caso, tienes ESBuild disponible para ti.

Lo otro es que en este caso, estoy usando ESM porque quiero usar la espera de nivel superior que básicamente es la capacidad que has visto antes para cargar un parámetro antes de aprovechar o llamar básicamente el controlador de tu función donde se encuentra tu lógica empresarial. Por último, pero no menos importante, tenemos una serie de módulos que debemos, digamos, externalizar y no agrupar, como todas las herramientas de Power Tools que veremos en un momento qué son. Por último, pero no menos importante, un truco rápido, si estás utilizando el SDK de AWS como lo estamos haciendo en este ejemplo, siempre agrégalo junto con tu código porque en ese caso, cuando lo agrupas, es mucho más rápido leer desde la memoria que leer desde el disco. También ofrecemos para el tiempo de ejecución de Node.js la posibilidad de usar el que está disponible en el sandbox cuando estamos construyendo. Pero generalmente recomendamos agrupar las bibliotecas del SDK junto con tu lógica empresarial para que se ejecute más rápido. Lo otro que es bastante genial es Power Tools. Power Tools es una biblioteca de código abierto que utilizamos para, digamos, ocuparnos de la observabilidad de tus funciones Lambda. En este caso, manejamos métricas, registros, trazas y seguimiento. Y lo que generalmente recomendamos es usar MIDI. Hay otra biblioteca de código abierto para inicializar todo esto. Como puedes ver, el fragmento de código está ahí. MIDI es una biblioteca realmente genial. Si no estás familiarizado con ella, te recomiendo encarecidamente que la uses cuando utilices funciones de Lambda. Lo otro es que Power Tools es bastante genial. Como dije, puedes usarlo, por ejemplo, en conjunto con X-Ray para crear segmentos. Si quieres entender qué tan rápido es una consulta o qué tan rápido es un algoritmo que has escrito dentro de tu función Lambda, puedes hacerlo fácilmente con este fragmento de código. O de lo contrario, puedes usarlos.

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