Автоматическое масштабирование в Lambda означает возможность автоматически регулировать количество одновременных выполнений функций AWS Lambda в зависимости от частоты входящих запросов. Это позволяет вам обрабатывать различные уровни трафика без ручного вмешательства, гарантируя, что ваши функции могут увеличиваться или уменьшаться в зависимости от спроса.

Проще говоря, представьте, что у вас есть функция Lambda, которая запускается конечной точкой шлюза API. В периоды высокого трафика количество поступающих запросов может превышать возможности функции, что приводит к задержкам или ошибкам. С другой стороны, в периоды низкого трафика у вас могут быть свободные ресурсы, которые не используются эффективно. Здесь в игру вступает автоматическое масштабирование.

Чтобы включить автоматическое масштабирование в Lambda, вам необходимо определить метрику или метрики, которые будут управлять поведением масштабирования. Эти метрики могут основываться на количестве одновременных выполнения, продолжительности каждого выполнения или на определяемой вами пользовательской метрике. Выбрав показатель, вы можете настроить политику масштабирования, определяющую желаемое поведение.

Вот несколько методов, которые можно использовать для реализации автоматического масштабирования в Lambda:

1. Использование сигналов тревоги Amazon CloudWatch. Вы можете создавать сигналы тревоги CloudWatch на основе выбранного показателя, например средней загрузки ЦП или количества одновременных выполнения. При превышении порогового значения тревоги вы можете настроить его для запуска действия автоматического масштабирования, например увеличения или уменьшения количества одновременных выполнения.

Пример кода:

import boto3
cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
def create_alarm():
    response = cloudwatch.put_metric_alarm(
        AlarmName='LambdaAutoScaling',
        ComparisonOperator='GreaterThanOrEqualToThreshold',
        EvaluationPeriods=1,
        MetricName='ConcurrentExecutions',
        Namespace='AWS/Lambda',
        Period=60,
        Statistic='SampleCount',
        Threshold=100,
        AlarmActions=[
            'arn:aws:autoscaling:<region>:<account-id>:scalingPolicy:<policy-id>:autoScalingGroupName/<group-name>'
        ],
        AlarmDescription='Lambda Auto Scaling Alarm'
    )
    print(response)
create_alarm()

2. Использование автоматического масштабирования приложений AWS. Вы можете использовать сервис автоматического масштабирования приложений для настройки политик масштабирования для функций Lambda. С помощью автоматического масштабирования приложения вы можете определить целевое значение для выбранного показателя, например, для одновременного выполнения, и позволить AWS автоматически корректировать предоставленный параллелизм в соответствии с целевым показателем.

Пример кода:

import boto3
applicationautoscaling = boto3.client('application-autoscaling')
def configure_scaling():
    response = applicationautoscaling.register_scalable_target(
        ServiceNamespace='lambda',
        ResourceId='function:<function-name>',
        ScalableDimension='lambda:function:ProvisionedConcurrency',
        MinCapacity=1,
        MaxCapacity=10
    )
    print(response)
configure_scaling()

3. Использование зарезервированного параллелизма AWS Lambda. Зарезервированный параллелизм позволяет установить фиксированное ограничение на количество одновременных выполнения функции Lambda. Вы можете вручную настроить этот лимит в зависимости от ожидаемой структуры трафика или использовать внешние системы для его динамической настройки.

Пример кода:

import boto3
lambdaclient = boto3.client('lambda')
def set_reserved_concurrency():
    response = lambdaclient.put_function_concurrency(
        FunctionName='<function-name>',
        ReservedConcurrentExecutions=100
    )
    print(response)
set_reserved_concurrency()