Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan · Pelajaran

Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning

Pelajari cara mencari tetapan memori optimum yang meminimumkan kos, kependaman atau kedua-duanya menggunakan alat AWS Lambda Power Tuning.

Pelajaran 4 daripada 413 langkah

Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning ialah pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Memori ialah Satu-satunya Pelaras

Lambda memberikan anda satu pelaras prestasi: memori. CPU dan rangkaian meningkat bersamanya, jadi pelarasan memori mengawal kelajuan dan kos.

Pertukaran yang Tidak Jelas

Lebih banyak memori berharga lebih tinggi bagi setiap milisaat, tetapi selalunya selesai lebih pantas. Kadangkala tetapan memori yang lebih tinggi sebenarnya lebih murah secara keseluruhan.

Dua Matlamat Pengoptimuman

Biasanya anda mengoptimumkan salah satu daripada perkara berikut:

  • Kos terendah (meminimumkan GB-saat).
  • Kependaman terendah (respons terpantas).

Memori terbaik untuk setiap matlamat mungkin berbeza.

Memperkenalkan Power Tuning

AWS Lambda Power Tuning ialah alat Step Functions sumber terbuka yang menjalankan fungsi anda pada beberapa saiz memori dan memplot kos berbanding kelajuan.

Cara Ia Berfungsi

Berikan ARN fungsi dan senarai nilai memori kepadanya. Alat ini memanggil setiap nilai berkali-kali, mengukur tempoh dan kos, kemudian mengesyorkan tetapan terbaik.

{
  "lambdaARN": "arn:aws:lambda:us-east-1:123:function:orders",
  "powerValues": [128, 256, 512, 1024, 1536],
  "num": 50,
  "strategy": "balanced"
}

Membaca Keputusan

Output memberikan nilai kuasa optimum serta menunjukkan lengkung kos/kependaman. Strategi "seimbang" memberikan pemberat yang sama kepada kedua-duanya.

{
  "power": 512,
  "cost": 0.0000071,
  "duration": 95
}

Titik Optimum

Bagi kod yang terikat CPU, meningkatkan memori sehingga tempoh tidak lagi bertambah baik biasanya menemukan titik optimum. Selepas itu, anda membayar lebih tanpa peningkatan kelajuan.

Fungsi Terikat I/O

Jika fungsi kebanyakannya menunggu rangkaian atau pangkalan data, memori tambahan hampir tidak membantu. Kekalkan memori pada tahap rendah untuk menjimatkan kos.

Tetapkan Nilai yang Dipilih

Gunakan memori yang disyorkan pada konfigurasi fungsi.

aws lambda update-function-configuration \
  --function-name orders \
  --memory-size 512

Laraskan Semula Selepas Perubahan

Pelarasan mencerminkan kod dan kebergantungan semasa. Jalankan semula power tuning selepas perubahan kod utama atau versi pustaka baharu.

Gabungkan dengan ARM

Beralih kepada seni bina arm64 (Graviton) sering meningkatkan nisbah harga-prestasi dengan lebih lanjut. Laraskan memori selepas memindahkan seni bina.

Pemeriksaan Pantas

Uji pengetahuan anda tentang pelarasan.

Rumusan

Anda telah mempelajari cara menentukan saiz memori yang sesuai dengan Lambda Power Tuning, membuat pilihan berdasarkan kos atau kependaman, mengenal pasti tingkah laku terikat I/O berbanding CPU, serta menggabungkan pelarasan dengan arm64.

Percuma untuk bermula

Pelajari Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan dengan tutor kecerdasan buatan — percuma

Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.

Kursus
12
Pelajaran
48

Soalan Lazim

Adakah pelajaran “Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning” percuma?

Ya — teks penuh “Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan merangkumi sejumlah 4 pelajaran.

Apakah yang akan saya pelajari dalam “Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning”?

Pelajari cara mencari tetapan memori optimum yang meminimumkan kos, kependaman atau kedua-duanya menggunakan alat AWS Lambda Power Tuning. Anda berlatih Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.

Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan?

Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 4 daripada 4.

Berapa lamakah pelajaran “Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning” diambil?

Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.

Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan ini?

Ya. Setiap pelajaran Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Permulaan Sejuk dan Keserentakan Disediakan
  2. Peruntukan Memori dan Penalaan Prestasi
  3. Pengurusan Kos untuk Lambda
  4. Penentuan Saiz Tepat dengan AWS Lambda Power Tuning
← Kembali ke Pembangunan AWS Lambda Tanpa Pelayan