Lambda Katmanları ve Dağıtım Paketleri

Lambda dağıtım paketleri kendi kendine yeterli olmalıdır; tüm bağımlılıklar (kütüphaneler, SDK'lar, ikili dosyalar) ZIP'e dahil edilmelidir. Bu durum paket boyutunu hızla büyütür: NumPy, Pandas ve SciPy kullanan bir Python veri bilimi işlevi, açılmış hâlde 200 MB'ı aşabilir. İşlev kodunuzdaki her güncelleme, değişmemiş kütüphaneler de dahil olmak üzere tüm paketin yeniden yüklenmesini gerektirir. Lambda Katmanları, paylaşılan bağımlılıkları işlev kodunuzdan ayırarak bu sorunu çözer.

Bir Lambda Katmanı, kitaplıkları, özel çalışma zamanlarını, verileri veya yapılandırma dosyalarını içeren bir ZIP arşividir. Katmanlar işlev kodunuzdan ayrı olarak depolanır ve işlevin yürütme ortamına /opt konumunda bağlanır. Birden fazla işlev aynı katmanı paylaşabilir; katmanı bir kez güncellediğinizde, onu kullanan her işlev bundan yararlanır. Her Lambda işlevi en fazla 5 katmana sahip olabilir ve sıkıştırması açılmış toplam boyut 250 MB'ın altında kalmalıdır.

Bir katman oluşturmak için bağımlılıklarınızı çalışma zamanınıza uygun doğru dizin yapısında paketleyin (örneğin Python için python/lib/python3.12/site-packages/), ZIP biçiminde sıkıştırın ve yayımlayın. Yayımlandıktan sonra katmana bir sürüm ARN'si verilir. Katmanı bir işleve eklerken bu ARN'ye başvurun. Katmanı her güncellediğinizde yeni bir sürüm oluşturulur; siz açıkça güncelleyene kadar işlevler yapılandırıldıkları sürümü kullanmaya devam eder.

Bir işlev oluştururken veya güncellerken --layers parametresini kullanarak işlevlere katman ekleyin. Lambda, eklenen tüm katmanları işlev başlamadan önce /opt konumuna bağlar. /opt/python altındaki Python paketleri Python yoluna otomatik olarak eklenir; /opt/nodejs/node_modules altındaki Node.js modülleri otomatik olarak bulunur. İşlev kodunuz, katman paketlerini yerel olarak yüklenmiş gibi import veya require edebilir.

AWS, kendi katmanınızı oluşturmadan kullanabileceğiniz resmî katmanlar yayımlar. Örnekler arasında yapılandırılmış günlük kaydı, izleme ve özellik bayrakları sağlayan AWS Lambda Powertools katmanı, veritabanı sürücüsü katmanları ve SSM/Secrets Manager değerlerini yerel olarak önbelleğe almak için kullanılan AWS Parameters and Secrets Lambda Extension katmanı bulunur. Datadog ve New Relic gibi üçüncü taraf sağlayıcılar da izleme aracıları için genel katmanlar yayımlar. Kullanılabilir genel katmanları görmek için Serverless Application Repository'yi ve Lambda konsolunu kontrol edin.

Lambda Extensions, aynı yürütme ortamında işlev kodunuzun yanında ayrı işlemler olarak çalışır. Telemetri toplama, güvenlik taraması veya yapılandırma önbelleğe alma gibi görevleri gerçekleştirmek için Lambda yaşam döngüsü olaylarına (başlatma, çağırma, kapatma) bağlanırlar. Uzantılar Lambda Katmanları olarak dağıtılır. AWS, CloudWatch Lambda Insights uzantısını ve AWS AppConfig uzantısını sağlar; sağlayıcılar da özel izleme aracılarını uzantı olarak sunar.

Lambda iki dağıtım biçimini destekler:

• ZIP (sıkıştırılmış olarak en fazla 50 MB, sıkıştırması açılmış olarak 250 MB): hızlı yükleme, katman desteği ve tüm çalışma zamanlarıyla uyumluluk.
• Kapsayıcı Görüntüsü (en fazla 10 GB): Amazon ECR'de depolanır, standart Docker araçlarını kullanır, katman desteği sunmaz ve çok büyük bağımlılıklar (ML modelleri, büyük ikili dosyalar) için idealdir.

Kapsayıcı görüntüleri, Lambda'nın işleyicinizi nasıl çağıracağını bilmesi için Lambda Runtime Interface'ini (AWS'nin sağladığı temel görüntüleri kullanarak) uygulamalıdır.

Bir Lambda kapsayıcı görüntüsünü oluşturma ve dağıtma işlemi standart bir kapsayıcı iş akışını izler: docker build ile oluşturun, Amazon ECR'ye gönderin ve Lambda işlevini oluştururken veya güncellerken görüntü URI'sine başvurun. Kapsayıcı görüntüleri değiştirilemez; her görüntü etiketi belirli bir işlev sürümüne karşılık gelir. Lambda, kapsayıcı görüntülerini kendi altyapısında önbelleğe alır; bu nedenle ilk soğuk başlatmadan sonraki soğuk başlatmalar daha hızlıdır.

Lambda Versions, işlev kodunuzun ve yapılandırmanızın değiştirilemez anlık görüntüleridir. Her sürüm yayımladığınızda Lambda, dağıtım paketini, ortam değişkenlerini ve katmanları dondurur. Takma adlar, belirli sürümlere işaret eden adlandırılmış göstergelerdir; prod sürüm 5'e, staging ise sürüm 6'ya işaret edebilir. Canary dağıtımları için trafiğin belirli bir yüzdesini yeni bir sürüme yönlendirmek üzere ağırlıklı takma adları da kullanabilirsiniz (örneğin, %10 v6'ya ve %90 v5'e).

Katmanların da sürümleri vardır. Yeni bir katman sürümü yayımladığınızda mevcut işlevler, siz onları güncelleyene kadar sabitledikleri sürümü kullanmaya devam eder. Böylece paylaşılan bir katmanı tüm işlevleri aynı anda bozma riski olmadan güvenle güncelleyebilir ve yeni sürümü aşamalı olarak kullanıma sunabilirsiniz. Sonunda, depolama ve bakım yükünü azaltmak için eski katman sürümlerini kullanımdan kaldırın. Lambda, hiçbir işlev onlara başvurmayana kadar katman sürümlerini konsoldan silseniz bile saklar.

Sıkıştırması açılmış toplam boyutunuz 250 MB'ın altındaysa, bağımlılıkları birden fazla işlev arasında paylaşmak istiyorsanız ve hızlı yineleme yapmak istiyorsanız (katmanı bir kez güncelleyip tüm işlevlerin yararlanmasını sağlamak) Katmanları kullanın. Bağımlılıklar 250 MB'ı aşıyorsa, özel temel işletim sistemi paketleri kullanmanız gerekiyorsa, mevcut Docker iş akışlarınız varsa veya büyük varlıkları (ML modelleri, başvuru veritabanları) paketlemek istiyorsanız Kapsayıcı Görüntülerini kullanın. Kapsayıcı görüntüleri Lambda Katmanları ile uyumlu değildir ancak daha fazla esneklik sunar.

Bu dersteki AWS Solutions Architect (SAA-C03) kavramlarını anlayıp anlamadığınızı sınayın.

Bu derste şunları öğrendiniz: Lambda Katmanları, paylaşılan bağımlılıkları işlev kodundan ayrı olarak paketleyerek paket boyutunu küçültür ve birden fazla işlev arasında yeniden kullanımı sağlar; Kapsayıcı Görüntüleri (ECR aracılığıyla en fazla 10 GB), bağımlılıklar 250 MB'lık ZIP sınırını aştığında veya Docker iş akışları zaten kullanıldığında doğru tercihtir; Sürüm Oluşturma ve Takma Adlar ise değiştirilemez sürümleri ve ağırlıklı trafik bölüştürmeyle canary dağıtımlarını mümkün kılar. Sırada Lambda@Edge ve olay güdümlü kalıpları inceleyeceğiz.