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。


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