Lambda Container Images

AWS Lambda ตอนนี้รองรับ container images ซึ่งเป็นฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยให้คุณสามารถ deploy Lambda functions เป็น container images ขนาดสูงสุด 10 GB จาก Amazon Elastic Container Registry (ECR)

• ฟีเจอร์นี้ช่วยให้สามารถแพ็กเกจ dependencies ขนาดใหญ่และซับซ้อนอยู่ใน container ได้

แนวคิด:

• ใช้ Docker เพื่อรวมโค้ด, dependencies, และชุดข้อมูลที่ต้องใช้ทั้งหมดบน base image
• Base image ต้อง implement Lambda Runtime API เพื่อให้ Lambda รันได้
• Lambda จะรัน container เป็นเหมือน virtual machine
• คุณสามารถใช้ base image ของ Lambda, เพิ่มโค้ดและ dependencies ของคุณ แล้วแพ็กเป็น container image ที่ Lambda สามารถรันได้

AWS มี base images สำหรับหลายภาษา เช่น Python, Node.js, Java, .NET, Go, Ruby

• คุณสามารถสร้าง base image ของคุณเองได้ หาก implement Lambda Runtime API ตามเอกสาร

สามารถ ทดสอบ container locally ด้วย Lambda Runtime Interface Emulator

• การใช้ Lambda container images ทำให้ workflow การ publish แอปเหมือนกันกับ container ของ ECS → build, push ไปที่ ECR → deploy บน Lambda

ตัวอย่าง Lambda Container Image

1. เลือก base image ที่ implement Lambda Runtime API เช่น amazon/aws-lambda-nodejs:12
2. คัดลอกโค้ดและไฟล์แอป เช่น app.js และ package.json เข้าไปใน container
3. ติดตั้ง dependencies ภายใน container เช่น npm install
4. ระบุฟังก์ชันที่จะรันเมื่อ Lambda ถูก invoke เช่น app.lambdaHandler

ข้อดี:

• ลดความซับซ้อนเรื่อง dependency และการคอมไพล์
• เป็นทางเลือกที่ดีแทนการสร้าง Lambda Layers ของตัวเอง

Best Practices สำหรับ Lambda Container Images

1. ใช้ AWS-provided base images

   • สร้างบน Amazon Linux 2
   • Lambda service cache ไว้ → ลดปริมาณข้อมูลที่ต้องดึง

2. ใช้ multi-stage builds

   • Build ขั้นตอนซับซ้อนใน image ใหญ่ก่อน → copy artifacts ที่จำเป็นไป image สุดท้าย → ลดขนาด final image

3. Build images เป็น layers จาก stable → เปลี่ยนบ่อย

   • ใส่ component ที่เสถียร เช่น base packages ตอนต้น
   • ส่วนที่เปลี่ยนบ่อยไว้ตอนท้าย → optimize caching และ build efficiency

4. เก็บ functions ที่มี large layers ใน repository เดียว

   • Amazon ECR จะเปรียบเทียบ layers → ลด duplication → ประหยัด storage และเวลา upload

Use Case สำหรับ Lambda ขนาดใหญ่

• เหมาะกับ Lambda function ขนาดใหญ่สูงสุด 10 GB
• แทนการ push code โดยตรง → สร้าง container image ขนาดใหญ่แล้วใช้เป็นฐานสำหรับ Lambda

Lambda Container Images – แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

กลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพของ container images:

• ใช้ AWS-provided Base Images

  • เสถียร สร้างบน Amazon Linux 2
  • Lambda service ทำการ cache ไว้ → ลดเวลาในการดึง image

• ใช้ Multi-Stage Builds

  • สร้างโค้ดและ build ขั้นตอนซับซ้อนใน image ขนาดใหญ่
  • คัดลอกเฉพาะ artifacts ที่ต้องการไปยัง final container image
  • ละทิ้งขั้นตอน preliminary ที่ไม่จำเป็น

• Build จากส่วนที่เสถียรไปยังส่วนที่เปลี่ยนบ่อย

  • ทำให้ส่วนที่มีการเปลี่ยนบ่อยที่สุดอยู่ท้ายสุดของ Dockerfile → เพิ่มประสิทธิภาพ caching และ build

• ใช้ repository เดียวสำหรับ functions ที่มี layers ขนาดใหญ่

  • Amazon ECR จะเปรียบเทียบแต่ละ layer ของ container image เมื่อ push เพื่อหลีกเลี่ยงการอัปโหลดและเก็บข้อมูลซ้ำ

• ใช้วิธีนี้สำหรับการอัปโหลด Lambda Functions ขนาดใหญ่

  • รองรับ Lambda function ขนาดสูงสุด 10 GB

สรุป (Key Takeaways)

• Lambda รองรับ container images ขนาดสูงสุด 10 GB → deploy แอปซับซ้อนพร้อม dependencies ขนาดใหญ่ได้
• Container image ต้องใช้ base image ที่ implement Lambda Runtime API → มีหลายภาษาให้เลือก
• ใช้ AWS base images + multi-stage builds → ลดขนาด container และเพิ่มประสิทธิภาพ deployment
• เก็บ functions ที่มี layers ขนาดใหญ่ใน repository เดียว → ลด duplication และเพิ่ม efficiency ของ Amazon ECR