AWS Lambda Bewertungen & Produktdetails

AWS Lambda vereinfacht die serverlose Entwicklung mit automatischer Skalierung und nahtloser AWS-Integration. Es ist vielseitig, entwicklerfreundlich und beseitigt die Notwendigkeit, Server zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptnachteile von AWS Lambda umfassen die Kaltstart-Latenz, die die Leistung beeinträchtigen kann, und das 15-minütige Ausführungslimit, das langlaufende Aufgaben einschränkt. Debugging und Überwachung können ohne zusätzliche Tools ebenfalls komplex sein, was die Kosten erhöht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mit AWS Lambda zahlen Sie nur für die Rechenzeit, die Sie verbrauchen. Es fallen keine Kosten an, wenn Ihr Code nicht ausgeführt wird, was es zu einer kostengünstigen Option für Anwendungen mit schwankender Nutzung macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

AWS Lambda kann während "Cold Starts" Latenzzeiten erfahren, die auftreten, wenn eine Funktion nach einer Inaktivitätsperiode aufgerufen wird. Dies kann zu langsameren Antwortzeiten für bestimmte Anwendungen führen, insbesondere in Hochleistungsumgebungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es macht das Management von Cloud einfach, hilft bei der Kostensenkung und erfordert weniger menschliches Eingreifen, um die Kosten der IT-Infrastruktur gering zu halten. Die Verwendung von Lambda-Funktionen zum Stoppen und Starten von EC2-Instanzen ist einer der besten Fälle, um die Kosten für den Betrieb von Servern zu senken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Etwas komplex und es werden mehr Programmierfähigkeiten mit Erfahrung in verschiedenen Programmmodulen benötigt, um eine Lambda-Funktion zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wir müssen uns nur auf unseren Code konzentrieren und die restliche Lambda-Funktion wird sich um alles kümmern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal benötigen wir zusätzliche Rechenleistung, es gibt einige Kaltstartprobleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

AWS Lambda bietet eine Möglichkeit, Code auszuführen, ohne sich um die Verwaltung der zugrunde liegenden Hardware oder Infrastruktur kümmern zu müssen, da es nicht auf einem dedizierten Dienstserver gehostet wird. Es wird als serverloses Computing bezeichnet, erfordert jedoch dennoch einen Server, nur keinen dedizierten. Das Abrechnungssystem für AWS Lambda ist einzigartig: Angenommen, Sie führen ein Stück Code auf Lambda aus und es dauert etwa 1 Sekunde, um es abzuschließen, dann werden Sie nur für diese 1 Sekunde Rechenzeit berechnet, und die ersten 1000 Ausführungen sind kostenlos von AWS. Es ist auch sehr einfach zu implementieren und kann auf verschiedene Arten erfolgen, mit Unterstützung für zahlreiche Sprachen wie Node.js, Python usw. In gewisser Weise schreiben Sie nur in Funktionen, weshalb es oft als Lambda-Funktionen bezeichnet wird. Der Kundensupport ist wirklich erstklassig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wenn Ihre Funktionen basierend auf einigen AWS-Triggern ausgeführt werden und normale Berechnungen durchführen oder Änderungen innerhalb Ihres AWS-Hosts vornehmen, dann ist das gut, aber sobald Sie AWS verlassen, beginnen sich die Einschränkungen zu zeigen. Wenn Sie Code ausführen und die Ausgabe von außerhalb von AWS erhalten möchten, können Sie dies über API Gateway tun, aber das Hinzufügen von Autorisierungen und Richtlinien wird ziemlich komplex, wenn Sie es vorher noch nicht gemacht haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für ein Projekt haben wir AWS Lambda mit GitLab integriert. Dafür haben wir die OpenId-Connect-Methode für beide verwendet, um sie zu integrieren. Zuerst müssen wir GITLAB als Identitätsanbieter im AWS IAM-Dashboard hinzufügen, dann müssen wir eine Rolle für GitLab erstellen und das Publikum auch als GitLab dort hinzufügen. Dann müssen wir die ARN dieser Rolle kopieren und sie als Variable in GitLab hinzufügen. Dies würde eine Verbindung zwischen AWS und GitLab herstellen. Wir müssen dieser IAM-Rolle Zugriffsberechtigungen für AWS Lambda geben. Dann können wir auf die AWS Lambda-Funktion zugreifen, indem wir sie im CI-Skript aufrufen, das eine gitlab.ci.yml-Datei ist. Dies war, wie ich AWS Lambda mit GitLab integriert habe. Es war super einfach und ich konnte das gesamte Setup in kürzester Zeit erledigen. Ich habe auch AWS Lambda verwendet, um Daten von RDS abzurufen. Dabei habe ich eine Lambda-Funktion in Python geschrieben, sie über das API-Gateway ausgelöst und dann hat die Lambda-Funktion Code von RDS abgerufen. Python-Codes funktionieren sehr einfach und effizient in AWS Lambda. Lambda ist wirklich ein sehr wichtiger Dienst, unser Team in meiner Organisation nutzt es ausgiebig. Ich habe einige Lambda-Funktionen geschrieben, die alle Dienste in den AWS-Konten aller in meiner Organisation nach 21 Uhr löschen, was nach den Bürozeiten ist, es sei denn, ich habe eine Ausnahme gemacht. Das ist ziemlich praktisch. Es hilft, übermäßige Abrechnungen für ungenutzte Dienste zu reduzieren. Zuerst habe ich es für mein Konto ausprobiert und jetzt haben die Konten meiner gesamten Organisation diese Lambda-Funktionen und das hat uns Hunderte von Dollar eingespart. In AWS Lambda müssen wir keine Server bereitstellen oder verwalten. Wir müssen nur die Lambda-Funktion schreiben und AWS Lambda führt Funktionen als Reaktion auf Ereignisse aus. Lambda unterstützt mehrere Sprachen. Ein weiteres großartiges Merkmal von Lambda ist, dass es sich automatisch entsprechend dem Datenverkehr skaliert und wir dafür nichts tun müssen. Auch in AWS Lambda werden wir nur für die Rechenzeit abgerechnet und nicht für die Zeit, in der wir den Code speichern, was es sehr kosteneffektiv macht. Lambda kann leicht mit verschiedenen AWS-Diensten integriert werden. Wir können auch Anwendungen auf Lambda bereitstellen. Dies sind all die Dinge, die mir an Lambda gefallen haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Lambda hat Kaltstartprobleme, was bedeutet, dass es eine geringe Latenz gibt, wenn wir eine Funktion nach langer Zeit verwenden. Der AWS Lambda-Code, den wir für Java schreiben müssen, ist sehr schwierig und sehr lang. Die maximale Ausführungszeit für eine Lambda-Funktion beträgt 900 Sekunden. Ich denke, wenn wir mehr benötigen, müssten wir einen anderen Dienst verwenden. Manchmal, wenn wir eine Lambda-Funktion sehr lange nicht verwenden, führt dies zu verzögerter Ausführung, was einige Anwendungen beeinträchtigen kann, bei denen wir hohe Latenz benötigen. Ein Problem, das ich oft mit AWS Lambda hatte, ist, dass es in einem privaten VPC nicht richtig funktionierte. Es konnte keine Verbindung zu RDS herstellen, selbst wenn VPC-Endpunkte bereitgestellt wurden, um eine Verbindung zu RDS herzustellen. Das sind Dinge, die mir an Lambda nicht gefallen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der wichtigste Teil ist, dass es serverlos ist. Kein Bedarf, einen Server zu verwalten, und AWS kümmert sich automatisch darum. Es skaliert automatisch die Instanz, um mehr Verkehr zu bewältigen. Es unterstützt mehrere Sprachen wie Java, Python, Node.js, Go. Es unterstützt das ereignisgesteuerte Rechnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Größe des Bereitstellungscodepakets beträgt derzeit 50 MB, was etwas weniger ist; wenn es ein wenig mehr erhöht werden kann, wird es helfen.

Das Drosselungslimit beträgt 100 gleichzeitige Lambda-Funktionsausführungen. Das ist etwas weniger.

Das maximale Zeitlimit beträgt 900 Sekunden/15 Minuten. Wenn es erhöht werden kann, wird es bei einigen komplexen Anwendungen helfen. Lambda-Funktionen sind zustandslos, sodass sie die Informationen zwischen den verschiedenen Aufrufen nicht behalten können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Entwicklererfahrung - Einfach zu verwenden. Fokus auf Code, nicht auf Infrastruktur.

Skalierbarkeit - Lambda skaliert automatisch von wenigen Anfragen pro Tag auf tausend Anfragen pro Sekunde.

Unterstützung - Lambda unterstützt alle gängigen Programmiersprachen. Wenn nicht, können Sie auch Ihren Docker-Container verwenden.

Integration - Es ist einfach, mit einer Vielzahl von AWS-Diensten zu integrieren.

Leistung - Es hilft uns, Ihre Leistung zu steigern, insbesondere bei CPU-intensiven Aufgaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zunächst fühlt es sich an, als wäre der Preis nichts, aber wenn man das Produkt täglich nutzt, denkt man, dass der Preis ein großes Problem in Bezug auf AWS Lambda oder andere Serverdienste auf jeder Plattform ist.

Gleichzeitige Ausführung ist ausgezeichnet, aber das Problem ist, dass Lambda denselben EFS-Speicher teilt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl ich noch viele Aspekte von AWS Lambda erkunde, mag ich bisher aufgrund meiner Erfahrung mit der Lambda-Funktion die serverlose Architektur, die Kosteneffizienz mit dem Pay-as-you-go-Preismodell, das nahtlose ereignisgesteuerte Modell und die vielseitige Sprachunterstützung. Mit Lambda-Funktionen ist es jetzt sehr einfach, skalierbare und effiziente Anwendungen zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher habe ich keine solchen Schwierigkeiten. Die einzige Herausforderung, die ich sehe, ist das Debuggen und Beheben von Problemen in der serverlosen Umgebung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzerfreundlichkeit. Einfach einsteigen und Python-, Node.js-, .Net-, Ruby- usw. Laufzeiten schreiben und sie ohne Sorgen über die Infrastruktur, auf der sie laufen sollen, ausführen. Lambda ist für fast jeden Entwickler supereinfach zu verwenden. Lambda kann in sehr schnellen Iterationen nacheinander ausgelöst werden... es braucht viel, um es zu überlasten! Es integriert sich auch so gut in die gesamte AWS-Welt der Dienste, ermöglicht aber auch den Zugriff auf externe Quellen. Die Abrechnung erfolgt auch auf Mikrosekundenebene... es ist also wirklich ein "Zahlen für das, was Sie nutzen"-Modell. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die maximale Laufzeit für einen Job beträgt nur 15 Minuten. Wenn Sie jedoch effizient sind, ist das normalerweise kein Problem. Außerdem ist der Speicher begrenzt, aber mit einem Limit von 10 GB, sollten Sie bei speicherintensiven Arbeitslasten, die darüber hinausgehen, wahrscheinlich ohnehin etwas Leistungsstärkeres verwenden, um Ihre Jobs zu verarbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.