AWS Lambda更新，提升可配置運算資源並支援容器映像檔

AWS在年度re:Invent大會中，發布多項無伺服器運算服務AWS Lambda的更新，包括增加用戶可分配的運算資源，並且開始支援容器映像檔，而且計價的時間粒度，也從原本100毫秒，降低至1毫秒。

現在用戶可以分配給Lambda函式的記憶體，是過去的3倍達到10 GB，而依AWS記憶體線性分配CPU和其他資源的規則，代表用戶現在可以在每個執行環境，存取最多6個vCPU，這使得多執行緒和多程序應用程式的執行速度，能夠獲得提升，AWS提到，因為Lambda的計費方式，與記憶體配置量和函式執行時間成正比，使用比較多的記憶體，雖然要付出較多的費用，但可能因為執行速度較快時間較短，因此抵銷額外增加的費用。

由於有更多的記憶體和CPU資源，加上對AVX2指令集的支援，AWS Lambda現在可以支援更多的使用案例，包括機器學習應用程式，或是批次處理與ETL等資料處理工作，也能用於遊戲、媒體處理或是高效能運算工作負載。

另一項新功能，是可以在AWS Lambda中使用容器工具，現在用戶可以將Lambda函式，打包成最大10 GB的容器映像檔，並且部署到Lambda上，這種方式可以降低，有較多相依項目的工作負載部署複雜性，像是機器學習或是資料密集型的工作負載，AWS提到，像是原本將函式打包成ZIP檔案一樣，以容器映像檔的形式部署，同樣可以獲得自動擴展、高可用性，並且與其他服務原生整合的特性。

AWS對所有Lambda Runtime，包括Python、Node.js、Java、.NET、Go和Ruby，提供基礎映像檔，用戶可以在這些基礎映像檔中，添加程式碼和相依項目，同時AWS也提供以Amazon Linux為基礎的基礎映像檔，給自定義Runtime使用，而且用戶也可以將建構在Alpine或Debian Linux之上的映像檔，部署到Lambda中，不過要使用Lambda，這些映像檔必須要實作Lambda Runtime API。

AWS還開源了Lambda Runtime介面模擬器，讓用戶可以在本機端測試容器映像檔，以確定容器映像檔部署到Lambda時，可以正確運作，這個模擬器隨附在所有AWS提供的映像檔中，但也可以與任意的映像檔一起使用。

AWS還更新了Lambda的計價方式，Lambda用戶依程式碼觸發次數和執行時間付費，單位執行時間則四捨五入至100毫秒，也就是說，未滿100毫秒的運算，會以100毫秒的運算時間計費，而現在，單位執行時間從100毫秒降至1毫秒，沒有最小執行時間的限制，AWS提到，這個新的定價方式，可降低用戶大部分運算時間花費，尤其是執行時間遠低於100毫秒的函式。