Acelera el desarrollo y la implementación de aplicaciones con AWS Lambda

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25 de junio de 2024
Acelera el desarrollo y la implementación de aplicaciones con AWS Lambda
13:57

El procesamiento de archivos y flujos de datos, la creación de aplicaciones web y el backend de soluciones móviles o de IoT, son ejemplos de situaciones en las que necesitamos construir sistemas capaces de escalar rápidamente cuando hay picos y valles de demanda. Aquí es donde entran en juego las lambdas. 

AWS Lambda se encarga de todo lo necesario para escalar y ejecutar el código con alta disponibilidad, lo que garantiza que nuestras aplicaciones puedan manejar una gran cantidad de solicitudes concurrentes.

Por otro lado, al ser AWS lambda un servicio de cómputo serverless nos permite centrarnos en escribir y desplegar código sin preocuparnos por aprovisionar o gestionar infraestructura.

Gran parte de la versatilidad de Lambda se debe a que puede ser activada por eventos externos o por otros servicios de AWS. Por ejemplo, una Lambda puede ser desencadenada por una subida de archivo a S3, una actualización en una base de datos DynamoDB, una solicitud HTTP a través de API Gateway, o incluso por eventos personalizados definidos por el usuario. Esto permite crear aplicaciones y flujos de trabajo altamente integrados y reactivos que a la vez están en la nube de AWS.

  1. ¿Qué beneficios tienen las lambdas en AWS?
  2. Limitaciones de AWS Lambda
  3. ¿Qué son los runtimes y cómo elegir el mejor para tu función Lambda?
  4. ¿Qué es AWS Lambda Layer?
  5. Casos de uso de AWS Lambda
  6. Manejo de errores, optimización y buenas prácticas

     

 

¿Qué beneficios tienen las lambdas en AWS?

Desde reducir costos hasta acelerar el desarrollo y simplificar la administración de aplicaciones en la nube. Estos son algunos de los beneficios de AWS Lambda:

1. Optimización de costos

El modelo de pago por uso de Lambda permite evitar costos fijos, ya que solo se paga por los recursos que se consumen durante la ejecución. Esto permite que también se disminuyan los gastos de aprovisionamiento y elimina el riesgo de pagar por recursos que no se utilizan. 

2. Escalabilidad Automática

Como ya lo dijimos,  Lambda escala el código automáticamente en función del tráfico o la carga de trabajo, sin necesidad de intervención manual. Esto te permite manejar picos de demanda inesperados sin afectar el rendimiento. 

Por otro lado, la infraestructura de AWS garantiza que tu código se ejecute con alta disponibilidad, lo que significa que tu aplicación estará siempre accesible para tus usuarios, incluso en caso de fallas o eventos inesperados.

3. Desarrollo Iterativo más rápido

Lambda permite implementar y probar código rápidamente, sin necesidad de configurar y administrar servidores. Esto hace que  iterar y mejorar código sea eficiente, pues se reducen los tiempos de desarrollo y lanzamiento al mercado.

4. Menos Administración Operativa

Lambda se encarga de toda la administración de la infraestructura subyacente, incluyendo la configuración, el aprovisionamiento de recursos, la aplicación de parches de seguridad y la escalabilidad. Esto libera a los equipos de trabajo de tareas operativas y les permite enfocarse en el negocio. 


Limitaciones de AWS Lambda

A pesar de sus numerosas ventajas y flexibilidad, AWS Lambda presenta ciertas limitaciones que los desarrolladores y arquitectos deben tener en cuenta al diseñar y desplegar sus aplicaciones. Veámos algunas de ellas:

1. Límites por región

Es importante tener en cuenta que las limitaciones específicas de Lambda pueden variar dependiendo de la región de AWS en la que se esté ejecutando. Se recomienda consultar la documentación oficial de AWS para obtener información precisa sobre las limitaciones aplicables a cada región.

2. Número máximo de funciones concurrentes

Por defecto, cada cuenta de AWS tiene un límite de 1000 funciones Lambda que pueden ejecutarse simultáneamente. Si se necesita superar este límite, se puede solicitar un aumento de cuota a AWS, pero esto implica un costo adicional.

3. Tiempo máximo de ejecució

Cada función Lambda tiene un tiempo máximo de ejecución de 15 minutos. Si una función supera este límite, se interrumpe y la ejecución termina. Es importante considerar este límite al diseñar el flujo de trabajo de las funciones Lambda.

4. Tamaño máximo del paquete de la función

El tamaño máximo que puede tener el paquete de una función Lambda es de 512 MB. Esto incluye el código de la función, las dependencias y cualquier otro archivo necesario para su ejecución. Si se necesita superar este límite, se pueden utilizar capas de Lambda para almacenar y cargar archivos adicionales.

5. Número máximo de solicitudes por segundo

El número máximo de solicitudes que una función Lambda puede recibir por segundo varía según la región de AWS y la configuración de la función. Es importante consultar la documentación de AWS para obtener información precisa sobre los límites de solicitudes para cada región y configuración.

¿Qué son los runtimes y cómo elegir el mejor para tu función Lambda?

Los runtime o entorno de ejecución son un componente crucial que proporciona el ambiente específico para ejecutar código de diferentes lenguajes de programación. Funciona como un intermediario entre la función Lambda y el código que se ejecuta

Lambda ofrece una variedad de runtimes predefinidos para diferentes lenguajes de programación como Node.js, Python, Go y Dotnet, pero además utiliza runtimes personalizados. para ejecutar código en lenguajes o entornos específicos que no sean compatibles de forma nativa. Esto brinda flexibilidad a los desarrolladores para utilizar las herramientas y tecnologías que prefieran.

Estos runtimes gestionan aspectos como:

1. Interpretación del código: El runtime traduce el código escrito en un lenguaje de programación específico (por ejemplo, Python, Node.js, Java) a instrucciones que la máquina virtual de Lambda puede entender y ejecutar.

2. Manejo de dependencias: Al encargarse de instalar y cargar las dependencias necesarias para que el código se ejecute correctamente, incluyendo bibliotecas, módulos y frameworks.

3. Gestión de recursos: El runtime asigna y administra los recursos computacionales que la función Lambda necesita para funcionar, como memoria, CPU y almacenamiento.

4. Comunicación con Lambda: Transmiten eventos de invocación, información de contexto y las respuestas generadas por la función.

5. Empaquetado y despliegue: El runtime empaqueta el código de la función junto con las dependencias necesarias en un formato adecuado para su despliegue en la plataforma Lambda.

 

¿Qué es AWS Lambda Layer?

AWS Lambda Layer es un servicio que permite separar código en capas para simplificar el desarrollo y la administración de tus funciones Lambda. 

Esto significa que puedes almacenar y reutilizar código común, como bibliotecas, scripts y archivos de configuración, en lugar de incluirlos en cada función por separado, lo que no solo ayuda a reducir el tamaño del paquete de la función sino que, a la vez, puede acelerar el proceso de implementación. 

Otra de las ventajas de esta herramienta es que nos permite reutilizar código común en múltiples funciones Lambda, lo que reduce la duplicación de código y simplifica el mantenimiento.
Por otro lado, layers también facilita la administración de dependencias de manera más eficiente y evitar conflictos de versiones.

Estructura de AWS Lambda Layers

  • Primera capa : Corresponde a los archivos de código compartido. Aquí es donde colocas tus bibliotecas, scripts o archivos necesarios para tu función Lambda.
  • Segunda capa: contiene las rutas de acceso que definen la ubicación de los archivos en la capa.
  • Tercera capa: permite especificar las versiones de las capas para garantizar la consistencia de las dependencias.

Cuando usamos AWS layers debemos tener en cuenta algunos puntos importantes. Por un lado, debemos saber que introducir capas en tu arquitectura agrega una capa de complejidad adicional que debemos considerar al diseñar y administrar  funciones Lambda.

Otro punto a considerar es la importancia de llevar un control de versiones adecuado para las capas, ya que las actualizaciones pueden afectar el comportamiento de las funciones que las utilizan.

Para conocer más sobre cómo utilizar AWS Lambda Layers en tus proyectos te invitamos a consultar la documentación de AWS.

Casos de uso de AWS Lambda

A continuación, explicaremos algunos de los casos de uso más comunes y efectivos para AWS Lambda, demostrando su versatilidad y potencia en el procesamiento de eventos en tiempo real, el manejo de grandes volúmenes de datos, la creación de backends de API serverless, la automatización de tareas de administración y la integración con sistemas externos en arquitecturas de microservicios.

1. Procesamiento de eventos en tiempo real

Lambda no solo procesa y analiza flujos de datos, sino que lo hace en tiempo real y desde diversas fuentes. Esto puede tener usos en la detección de fraudes, en el monitoreo de rendimiento o el análisis de comportamiento del usuario.

2. Procesamiento de datos por lotes

Lambda puede procesar grandes conjuntos de datos de forma escalable. Esto permite realizar tareas como análisis de logs, ETL (extracción, transformación y carga) o generación de informes.

3. Backend de API serverless

Lambda puede ser utilizada para crear APIs RESTful. La plataforma permite definir endpoints, manejar solicitudes HTTP y devolver respuestas en formato JSON u otros formatos.También se puede usar para crear backends que autentican usuarios, gestionan datos y proporcionan lógica de negocio para las aplicaciones.

4. Automatización de tareas de administración

Administración de infraestructura: Lambda puede ser utilizada para automatizar tareas de administración de infraestructura, como aprovisionamiento de recursos, configuración de servidores o aplicación de parches de seguridad.

Gestión de flujos de trabajo: Lambda puede ser utilizada para automatizar flujos de trabajo complejos, como aprobaciones de solicitudes, generación de informes o notificaciones.

5. Integraciones y microservicios

Integración con sistemas externos: Lambda puede ser utilizada para integrar aplicaciones con sistemas externos, como APIs de terceros, bases de datos o servicios en la nube.

Arquitectura de microservicios: Lambda puede ser utilizada para implementar una arquitectura de microservicios, donde cada servicio es una función Lambda independiente y escalable.


Manejo de errores, optimización y buenas prácticas

Para cerrar este artículo queremos dejar una tabla en la que podrás encontrar algunos consejos clave para el manejo de errores, la optimización y la implementación de buenas prácticas en AWS Lambda.

Manejo de Errores Optimización Buenas Prácticas
Captura de Errores: implementa mecanismos para capturar y gestionar errores dentro de tus funciones Lambda. Memoria y Tiempo de Ejecución: ajusta la configuración de memoria y el tiempo de ejecución según las necesidades de tus funciones. Función Única (Single Responsibility Principle): diseña cada función Lambda para realizar una tarea específica.
Registro de Errores: configura adecuadamente los registros de CloudWatch para capturar información detallada sobre errores. Tamaño del Paquete: ,mantén el tamaño del paquete de tu función Lambda lo más pequeño posible. Inyección de Dependencias (Dependency Injection): usa la inyección de dependencias para manejar dependencias externas.
Respuestas de Error Consistentes: define y sigue un patrón consistente para las respuestas de error. Concurrencia: Ajusta el número de instancias simultáneas de tu función Lambda para manejar la carga. Stateless: diseña funciones Lambda sin estado para facilitar el escalado y la recuperación.
Reintentos y Control de Excepciones: implementa estrategias de reintentos para manejar errores temporales. VPC y Conexiones: configura subredes y grupos de seguridad para minimizar el impacto en el rendimiento. Orquestación de Funciones (Function Orchestration): usa Step Functions para coordinar múltiples funciones Lambda.
Alarmas y Monitoreo de Errores: configura alarmas en CloudWatch para notificar sobre aumentos en la tasa de errores. Código Eficiente: escribe código eficiente para minimizar el tiempo de ejecución y maximizar el rendimiento. Manejo de Información Sensible: evita registrar información sensible en tus logs.
Registro de Seguimiento de Errores: utiliza AWS X-Ray para obtener una visión detallada del flujo de ejecución y errores. Memoria Caché: implementa estrategias de caché para almacenar resultados de cálculos costosos o consultas externas. Actualización de Librerías con Vulnerabilidades: mantén las librerías actualizadas para evitar vulnerabilidades.
Operaciones Asincrónicas y Paralelas: usa operaciones asincrónicas para optimizar el rendimiento. Versionamiento y Despliegue: utiliza versiones y alias para gestionar despliegues de funciones Lambda.
Gestión de Dependencias: Administra las dependencias de tu función para incluir solo lo necesario. Pruebas Unitarias y de Integración: implementa pruebas para asegurar la calidad y el funcionamiento correcto de tus funciones Lambda.
Seguridad: asegura tus funciones Lambda con permisos mínimos necesarios y políticas de IAM.
Monitorización y Registro: Implementa una estrategia robusta para observar y medir el rendimiento de tus funciones Lambda.

 

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