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AWS Lambda – A BIG THING

AWS Lambda – A BIG THING

各位周末好,今天先不说docker了,说说一些其他的东西。最近图表君的项目上广泛的用到了AWS Lambda。以前没觉得Lambda怎么样,最近因为项目上的需求深入的看了下,AWS Lambda可能是个Big Thing。

什么是AWS Lambda

好了,第一个问题来了,什么是AWS Lambda。AWS Lambda是2014年底AWS推出的一个全新的服务。用户可以简单讲自己的code部署到AWS Lambda上,那么这个Lambda可以由其他的事件来trigger。这些事件的来源可以是AWS S3上一个文件变化,可以是Dynamo Table的一个数据update,可以是一个SNS的Message。Lambda的出现让用户在使用AWS上其他云服务的时候扩展性更高。

Lambda 能解决什么问题

好了上边的讲法有些抽象,那么Lambda到底能解决什么问题呢?OK,下边就是一个例子我们来看看Lambda到底能解决什么问题。

假定现在有这样一个场景,有一个外边的数据源,每天会定时的往S3(AWS的文件存储)放一些新的数据,然后我们自己的Service来处理这些数据。这样的场景相信是我们现实工作中的典型场景。那么应该怎么来设计我们的构架呢?

External DataSource –> S3 <— Our Service

简单来说,我们可以使这样来做,我们自己写一个Service部署在一个 Instance上,这个Service不断的去监控S3当发现有数据更新的时候,将其取出来,然后做相应的处理。这样的方式是相当自然的。那么这么做有什么问题呢?

  1. 成本的问题。有可能我们数据源每天的更新次数很少(假设3次),但是更新时间是不固定的。而且每一次的处理时间只有一分钟。如果全天这个instance都是启动的,那么一天内有效的工作时间只有3分钟,其他的工作时间都是浪费的。
  2. 维护成本。多一个Instance就多一套维护成本,系统部署,系统监控,log收集,一样也少不了。
  3. 代码的复杂度。上边的例子可能并不十分的合适,考虑下边一个场景。

SNS —> Our Service

有个SNS的消息服务,我们的Service订阅这个消息服务,当有消息的时候,我们的Service会相应处理。那么在实际中,我们的Service可能会采用多线程的方式,并行处理这些消息以获得更快的处理效率。但是这样同时会带来代码上复杂度的提升。

那么有了Lambda,能带来什么呢?第一例子中的构建设计就变成了下边这样:

External DataSource –> S3 —> Lambda –> OtherService

S3上的任何文件变化都会trigger一个Lambda,这个Lambda就可以进行相应的处理。这样使得软件构架变成了Event Trigger。那么就能很好的解决我们一个成本问题。如果每天只有3次文件更新,那么就trigger3次Lambda处理就OK了。这样会使得成本大大降低。同样维护问题也交给了AWS来帮我们处理。

再来看我们的第二个例子,使用Lambda后的构建就变成了这样:

SNS —> Lambda –> OtherService

由于Lambda 自带的Auto Scaling的特性,开发者可以基本不考虑并发的问题,当有多个message需要处理的时候,Lambda会自己来Auto Scaling来处理多个messages。

Lambda的出现让开发者能够更快的专注自己的业务场景,并且减少运维上的压力。Lambda的出现也使得Serverless的软件构建渐渐的兴起。

Lambda的局限性

当然Lambda有一定局限性,图表君目前觉得可能影响最大的是 Maximum execution duration per request只有5分钟,这样Lambda处理一些复杂的业务场景时候就不太合适了。当然局限也不止于此,具体大家可以参考AWS的官方文档。

未来

Lambda的出现已经快两年了,图表君觉得这可能又是一个能带来大改变的东西。最近Amazon又推出了一个硬件产品叫AWS IOT button,是AWS在物联网方案中的一个基础产品。下边这个图一看大家就明白了:

AWS Lambda - A BIG THING

我们可以看到Lambda是这里关键一环。

AWS Lambda will be a big thing.

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AWS Lambda - A BIG THING

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