AWS a annoncé la semaine dernière, l'ajout de nouvelles fonctions à votre plateforme Lambda. Les nouvelles fonctionnalités introduites par AWS Lambda inclut la prise en charge du jeu d'instructions AVX2, la prise en charge des images de conteneur.
AWS Lambda maintenant peut fournir des fonctions avec stockage jusqu'à 10 Go de mémoire et 6 processeurs virtuels (processeurs virtuels), qui permettront aux développeurs de créer des fonctions plus gourmandes en calcul pour obtenir les ressources dont ils ont besoin.
Pour ceux qui ne connaissent pas AWS Lambda, sachez que est une plate-forme sans serveur basée sur les événements fournie par Amazon dans le cadre de votre offre cloud Amazon Web Services. L'informatique sans serveur ne signifie pas qu'il n'y a pas de serveur. Cette signifie que les développeurs n'ont plus à se soucier de besoins informatiques, stockage et mémoire, car le fournisseur de cloud, AWS dans ce cas, s'en charge.
Cela permet aux développeurs de coder l'application au lieu d'implémenter des ressources. L'objectif d'AWS Lambda, par rapport à AWS EC2 (Elastic Compute Cloud), est de faciliter la création d'applications à la demande plus petites qui répondent aux événements et aux nouvelles informations.
AWS Lambda prend en charge l'exécution sécurisée des exécutables Linux natifs en utilisant un runtime pris en charge, tel que Node.js. Par exemple, le code Haskell peut être exécuté sur Lambda.
La prise en charge des images de conteneurs facilite aux utilisateurs professionnels l'utilisation d'un ensemble cohérent d'outils d'analyse de sécurité, signature de code, etc. Aussi permet d'augmenter la taille maximale du pack de codes pour une fonction à 10 Go.
Cette fonctionnalité brouille la frontière entre Lambda et les conteneurs et peut prêter à confusion, il est donc prudent de commencer par comprendre ce que cette fonctionnalité est et n'est pas. Par conséquent, notez que cette fonctionnalité ne remplace pas AWS ECS (Amazon Elastic Container Service) ou AWS Fargate.
Vous ne pouvez pas exécuter de services de longue durée dans Lambda, votre code est toujours lié par le modèle d'appel de Lambda (c'est-à-dire qu'il ne s'exécute que lorsque la fonction est appelée). Les appels de fonction sont toujours liés pour la même durée maximale de 15 minutes.
En outre, l'image du conteneur doit interagir avec l'API Lambda Runtime pour demander des événements et envoyer des réponses, ainsi qu'un environnement d'exécution Lambda personnalisé. Cette nouvelle fonctionnalité vous permet d'envoyer le contenu d'une fonction Lambda sous forme d'image de conteneur au lieu d'un fichier zip.
Il exécute également l'image de base telle quelle, donc vous pouvez utiliser une image Linux, comme Alpine ou Debian, En outre, une image de base arbitraire peut être utilisée avec laquelle le client open source AWS Lambda Runtime Interface (RIC) peut être utilisé pour rendre votre image de base compatible avec l'API Lambda Runtime.
Il est désormais possible de conditionner des images de conteneur jusqu'à 10 Go, ce qui est nettement supérieur à la limite de 250 Mo sur la taille du package de déploiement. À l'instar d'un Lambda Runtime personnalisé, l'image du conteneur doit avoir un fichier d'amorçage qui interagit avec l'API Lambda Runtime pour demander des événements et envoyer des réponses.
«À partir d'aujourd'hui, vous pouvez allouer jusqu'à 10 Go de mémoire pour une fonction Lambda. Cela représente une augmentation de plus de trois fois par rapport aux limites précédentes. La fonction Lambda alloue le processeur et les autres ressources de manière linéaire, proportionnellement à la quantité de mémoire configurée. Cela signifie que vous pouvez désormais avoir accès à jusqu'à 6 processeurs virtuels dans chaque environnement d'exécution », a écrit la société dans un article de blog annonçant les nouvelles fonctionnalités d'AWS Lambda.
Cela vous permet de spécifier l'emplacement du fichier de démarrage à l'aide des paramètres "ENTRYPOINT" et "CMD" dans le fichier Docker.
Vous pouvez également configurer le répertoire de travail à l'aide des paramètres "WORKDIR" et configurer les variables d'environnement avec le paramètre "ENV". Après avoir créé l'image Docker, vous devez déployer l'image sur Amazon Elastic Container Registry (ECR). En outre, le service Lambda doit disposer des autorisations de gestion des identités et des accès (IAM) nécessaires pour accéder au référentiel et obtenir l'image du conteneur.
source: https://aws.amazon.com/blogs