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AWS Lambda更新提升可配置运算资源并支援容器映像档

科技2021-02-10 10:01:06
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AWS在年度re:Invent大会中,发布多项无伺服器运算服务AWS Lambda的更新,包括增加用户可分配的运算资源,并且开始支援容器映像档,而且计价的时间粒度,也从原本100毫秒,降低至1毫秒。

现在用户可以分配给Lambda函式的记忆体,是过去的3倍达到10 GB,而依AWS记忆体线性分配CPU和其他资源的规则,代表用户现在可以在每个执行环境,存取最多6个vCPU,这使得多执行绪和多程序应用程式的执行速度,能够获得提升,AWS提到,因为Lambda的计费方式,与记忆体配置量和函式执行时间成正比,使用比较多的记忆体,虽然要付出较多的费用,但可能因为执行速度较快时间较短,因此抵销额外增加的费用。

由于有更多的记忆体和CPU资源,加上对AVX2指令集的支援,AWS Lambda现在可以支援更多的使用案例,包括机器学习应用程式,或是批次处理与ETL等资料处理工作,也能用于游戏、媒体处理或是高效能运算工作负载。

另一项新功能,是可以在AWS Lambda中使用容器工具,现在用户可以将Lambda函式,打包成最大10 GB的容器映像档,并且部署到Lambda上,这种方式可以降低,有较多相依项目的工作负载部署複杂性,像是机器学习或是资料密集型的工作负载,AWS提到,像是原本将函式打包成ZIP档案一样,以容器映像档的形式部署,同样可以获得自动扩展、高可用性,并且与其他服务原生整合的特性。

AWS对所有Lambda Runtime,包括Python、Node.js、Java、.NET、Go和Ruby,提供基础映像档,用户可以在这些基础映像档中,添加程式码和相依项目,同时AWS也提供以Amazon Linux为基础的基础映像档,给自定义Runtime使用,而且用户也可以将建构在Alpine或Debian Linux之上的映像档,部署到Lambda中,不过要使用Lambda,这些映像档必须要实作Lambda Runtime API。

AWS还开源了Lambda Runtime介面模拟器,让用户可以在本机端测试容器映像档,以确定容器映像档部署到Lambda时,可以正确运作,这个模拟器随附在所有AWS提供的映像档中,但也可以与任意的映像档一起使用。

AWS还更新了Lambda的计价方式,Lambda用户依程式码触发次数和执行时间付费,单位执行时间则四捨五入至100毫秒,也就是说,未满100毫秒的运算,会以100毫秒的运算时间计费,而现在,单位执行时间从100毫秒降至1毫秒,没有最小执行时间的限制,AWS提到,这个新的定价方式,可降低用户大部分运算时间花费,尤其是执行时间远低于100毫秒的函式。

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