Camadas do Lambda e pacotes de implantação

Os pacotes de implantação do Lambda devem ser autocontidos: todas as dependências (bibliotecas, SDKs e binários) devem ser incluídas no ZIP. Isso aumenta rapidamente o tamanho do pacote: uma função de ciência de dados em Python com NumPy, Pandas e SciPy pode exceder 200 MB descompactada. Cada atualização do código da função exige o recarregamento de todo o pacote, incluindo as bibliotecas que não foram alteradas. As camadas do Lambda resolvem esse problema separando as dependências compartilhadas do código da função.

Uma camada do Lambda é um arquivo ZIP que contém bibliotecas, ambientes de execução personalizados, dados ou arquivos de configuração. As camadas são armazenadas separadamente do código da função e montadas no ambiente de execução da função em /opt. Várias funções podem compartilhar a mesma camada: atualize a camada uma vez e todas as funções que a utilizam se beneficiarão. Cada função do Lambda pode ter até 5 camadas, e o tamanho combinado após a descompactação deve ser inferior a 250 MB.

Para criar uma camada, empacote suas dependências na estrutura de diretórios correta para o ambiente de execução (por exemplo, python/lib/python3.12/site-packages/ para Python), compacte-as em um ZIP e publique-o. Depois de publicada, a camada recebe um ARN de versão. Faça referência a esse ARN ao anexar a camada a uma função. Uma nova versão é criada sempre que você atualiza a camada; as funções continuam usando a versão com a qual foram configuradas até que você as atualize explicitamente.

Adicione camadas a uma função usando o parâmetro --layers ao criar ou atualizar uma função. O Lambda monta todas as camadas anexadas em /opt antes de a função ser iniciada. Os pacotes Python em /opt/python são automaticamente incluídos no caminho do Python; os módulos Node.js em /opt/nodejs/node_modules são encontrados automaticamente. Seu código de função pode usar import ou require para os pacotes da camada como se eles estivessem instalados localmente.

A AWS publica camadas oficiais que você pode usar sem criar as suas próprias. Os exemplos incluem a camada AWS Lambda Powertools (registro estruturado, rastreamento e sinalizadores de recursos), camadas de controladores de banco de dados e a camada Extensão do Lambda para parâmetros e segredos da AWS, que armazena localmente em cache valores do SSM/Secrets Manager. Fornecedores terceirizados, como Datadog e New Relic, também publicam camadas públicas para seus agentes de monitoramento. Consulte o Repositório de Aplicações sem servidor e o console do Lambda para verificar as camadas públicas disponíveis.

As extensões do Lambda são executadas como processos separados junto com o código da sua função, dentro do mesmo ambiente de execução. Elas se conectam aos eventos do ciclo de vida do Lambda (inicialização, invocação e encerramento) para realizar tarefas como coleta de telemetria, varredura de segurança ou armazenamento em cache de configurações. As extensões são distribuídas como camadas do Lambda. A AWS fornece a extensão CloudWatch Lambda Insights e a extensão AWS AppConfig; os fornecedores disponibilizam agentes de monitoramento personalizados como extensões.

O Lambda oferece suporte a dois formatos de implantação:

• ZIP (até 50 MB compactado e 250 MB após a descompactação): carregamento rápido, suporte a camadas e compatibilidade com todos os ambientes de execução.
• Imagem de contêiner (até 10 GB): armazenada no Amazon ECR, usa as ferramentas padrão do Docker, não oferece suporte a camadas e é ideal para dependências muito grandes (modelos de ML e binários grandes).

As imagens de contêiner devem implementar a Interface de execução do Lambda (usando as imagens-base fornecidas pela AWS) para que o Lambda saiba como invocar sua função de tratamento.

Criar e implantar uma imagem de contêiner do Lambda segue um fluxo de trabalho padrão de contêineres: crie a imagem com docker build, envie-a para o Amazon ECR e faça referência ao URI da imagem ao criar ou atualizar a função do Lambda. As imagens de contêiner são imutáveis: cada identificador de imagem corresponde a uma versão específica da função. O Lambda armazena imagens de contêiner em cache na própria infraestrutura, portanto as inicializações a frio subsequentes à primeira são mais rápidas.

As versões do Lambda são instantâneos imutáveis do código e da configuração da sua função. Sempre que você publica uma versão, o Lambda congela o pacote de implantação, as variáveis de ambiente e as camadas. Aliases são ponteiros nomeados para versões específicas: prod pode apontar para a versão 5, e staging, para a versão 6. Você também pode usar aliases ponderados para direcionar uma porcentagem do tráfego a uma nova versão em implantações canário (por exemplo, 10% para v6 e 90% para v5).

As camadas também têm versões. Quando você publica uma nova versão de camada, as funções existentes continuam usando a versão fixada até que você as atualize. Isso permite atualizar com segurança uma camada compartilhada sem interromper todas as funções simultaneamente: distribua a nova versão de forma incremental. Com o tempo, descontinue as versões antigas da camada para reduzir o custo de armazenamento e manutenção. O Lambda mantém as versões das camadas mesmo que você as exclua do console, até que nenhuma função faça referência a elas.

Use camadas quando o tamanho total após a descompactação for inferior a 250 MB, você quiser compartilhar dependências entre várias funções e precisar de iterações rápidas (atualize a camada uma vez e todas as funções se beneficiarão). Use imagens de contêiner quando as dependências excederem 250 MB, você precisar usar pacotes personalizados do sistema operacional, já tiver fluxos de trabalho com Docker ou quiser incluir recursos grandes (modelos de ML e bancos de dados de referência). As imagens de contêiner não são compatíveis com as camadas do Lambda, mas oferecem maior flexibilidade.

Teste sua compreensão dos conceitos de AWS Solutions Architect (SAA-C03) apresentados nesta lição.

Nesta lição, você aprendeu que: as camadas do Lambda empacotam dependências compartilhadas separadamente do código da função, reduzindo o tamanho do pacote e permitindo a reutilização em várias funções; as imagens de contêiner (de até 10 GB por meio do ECR) são a escolha certa quando as dependências excedem o limite de 250 MB do ZIP ou quando os fluxos de trabalho com Docker já estão em uso; e o versionamento e os aliases permitem lançamentos imutáveis e implantações canário com divisão ponderada do tráfego. A seguir, exploraremos o Lambda@Edge e os padrões orientados a eventos.