AWS anunció la semana pasada la incorporación de nuevas funciones a su plataforma Lambda. Las nuevas características introducidas por AWS Lambda incluyen soporte para el conjunto de instrucciones AVX2, soporte para imágenes de contenedores.

AWS Lambda ahora puede proporcionar funciones con almacenamiento de hasta 10 GB de memoria y 6 vCPU (procesadores virtuales), que permitirán a los desarrolladores crear funciones más intensivas en computación para obtener los recursos que necesitan.

Para quienes desconocen de AWS Lambda, deben saber que es una plataforma sin servidor impulsada por eventos proporcionada por Amazon como parte de su oferta en la nube de Amazon Web Services. La computación sin servidor no significa que no haya servidor. Esto significa que los desarrolladores ya no tienen que preocuparse por las necesidades de computación, almacenamiento y memoria, porque el proveedor de la nube, AWS en este caso, se encarga de ello.

Esto permite a los desarrolladores codificar la aplicación en lugar de implementar recursos. El objetivo de AWS Lambda, en comparación con AWS EC2 (Elastic Compute Cloud), es facilitar la creación de aplicaciones bajo demanda más pequeñas que respondan a eventos y nueva información.

AWS Lambda admite la ejecución segura de ejecutables nativos de Linux mediante un tiempo de ejecución compatible, como Node.js. Por ejemplo, el código Haskell se puede ejecutar en Lambda.

El soporte para imagen de contenedor facilita a los usuarios comerciales el uso de un conjunto coherente de herramientas para el escaneo de seguridad, la firma de códigos, etc. También permite que el tamaño máximo del paquete de código para una función se aumente a 10 GB.

Esta característica desdibuja la línea entre Lambda y los contenedores y puede ser confusa, por lo que es seguro comenzar por comprender qué es esta funcionalidad y no es. Por lo tanto, tenga en cuenta que esta función no sustituye a AWS ECS (Amazon Elastic Container Service) o AWS Fargate.

No puede ejecutar servicios de larga duración en Lambda, su código siempre está vinculado por el patrón de invocación de Lambda (es decir, solo se ejecuta cuando se llama a la función). Las llamadas de función siempre están vinculadas por la misma duración máxima de 15 minutos.

Además, la imagen del contenedor debe interactuar con la API de Lambda Runtime para solicitar eventos y enviar respuestas, al igual que un tiempo de ejecución personalizado de Lambda. Esta nueva característica le permite enviar el contenido de una función Lambda como una imagen de contenedor en lugar de un archivo zip.

También ejecuta la imagen base como está, por lo que se puede usar una imagen de Linux, como Alpine o Debian, además de que se puede utilizar una imagen base arbitraria con lo cual se puede utilizar el cliente de AWS Lambda Runtime Interface (RIC) de código abierto para que su imagen base sea compatible con la API de Lambda Runtime.

Ahora es posible empaquetar imágenes de contenedor de hasta 10 GB, que es significativamente más alto que el límite de 250 MB en el tamaño del paquete de implementación. Al igual que un entorno de ejecución de Lambda personalizado, la imagen del contenedor debe tener un archivo de arranque que interactúe con la API de ejecución de Lambda para solicitar eventos y enviar respuestas.

“A partir de hoy, puede asignar hasta 10 GB de memoria para una función Lambda. Esto representa un aumento de más de tres veces con respecto a los límites anteriores. La función Lambda asigna CPU y otros recursos de forma lineal, proporcional a la cantidad de memoria configurada. Esto significa que ahora puede tener acceso a hasta 6 vCPU en cada entorno de tiempo de ejecución ”, escribió la compañía en una publicación de blog anunciando las nuevas capacidades de AWS Lambda.

Con ello se puede especificar la ubicación del archivo de arranque mediante los parámetros «ENTRYPOINT» y «CMD» en el archivo Docker.

También se puede configurar el directorio de trabajo utilizando los parámetros «WORKDIR» y configurar las variables de entorno con el parámetro «ENV». Una vez que haya creado la imagen de Docker, debe implementar la imagen en Amazon Elastic Container Registry (ECR). Además, se debe otorgar al servicio Lambda los permisos necesarios de Administración de acceso e identidad (IAM) para acceder al repositorio y obtener la imagen del contenedor.

Fuente: https://aws.amazon.com/blogs