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Optimizaciones Lambda AWS 👨‍💻

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Utilizar empaquetadores como esbuild o webpack, en varias pruebas realizadas se evidencio mejora usando esbuild por tiempos y tamaño de compilación aquí una referencia. Ambos tienen soporte offline.








Uso de Graviton2






Cargas de trabajo



Multithreading o realizar muchas operaciones de E/S

Inferencia de aprendizaje automático basada en la CPUs

Codificación de vídeo

Gaming

Procesamiento





Costo



20% más económico, incluida la concurrencia aprovisionada

Apoyado en Compute Savings Plans

Configuración en Serverless Framework

Se debe agregar el la siguiente linea architecture: 'arm64'



# serverless.yml provider: architecture: 'arm64'





Uso de AWS Lambda Power Tunning



Medir el tamaño de memoria costo eficiente es una de las practicas de optimización muy fáciles y útiles.



Por defecto usando frameworks como serverless framework o SAM se puede definir de forma granular la cantidad de memoria a cada lambda pero es bueno cuanta memoria y vCPU (Virtual CPUs) brindan mejores tiempos de respuesta y con ello mejor.

Tenemos una lambda que realiza una operación de lectura en una BD y trae 50 registros para la cual se tiene un cuadro comparativo con las diferentes configuraciones de memoria, tiempos de respuesta y el costo.







Guía de uso



Opte por la opción que implique menor esfuerzo opción #1. Abrir el siguiente link







Una vez termine el proceso de creación se debe dar clic en el link powerTuningStateMachine





Se ingresa el json con la información de la lambda a probar




CODE
{ "lambdaARN": "your-lambda-function-arn", "powerValues": [128, 256, 512, 1024, 2048, 3008], "num": 10, "payload": "{}", "parallelInvocation": true, "strategy": "cost" }






Se inicia la ejecución





Tenemos el siguiente resultado el cual nos brinda información muy útil para realizar ajustes en nuestra lambda






Interpretación de resultado



Una vez finalizado se debe eliminar el stack para ello nos vamos a CloudFormation > Stacks seleccionar el stack de power Tunings y se lo elimina con eso se borraran todos los recursos creados, para evitar incurrir en gastos adicionales.



Referencias:







GitHub — alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning

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CVE-2022-44255 | TOTOLINK LR350 9.3.5u.6369_B20220309 buffer overflow (EUVD-2022-47204)
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CVE-2026-68426 | Linux Kernel up to 6.18.41/7.1.5/7.2-rc3 xfrm validate_xmit_skb_list use after free (Nessus ID 346426)
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Windows 11 Probleme mit gültiger Domänenanmeldung nach September-Update [Workaround]
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