{"id":37937,"date":"2019-10-31T22:20:41","date_gmt":"2019-10-31T19:20:41","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/detalnyj-razbor-aws-lambda\/"},"modified":"2019-10-31T22:20:41","modified_gmt":"2019-10-31T19:20:41","slug":"detalnyj-razbor-aws-lambda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/detalnyj-razbor-aws-lambda","title":{"rendered":"Analisi dettagliata di AWS Lambda","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La traduzione dell'articolo \u00e8 stata preparata appositamente per gli studenti del corso \u00abServizi Cloud\u00bb<\/a><\/noindex>. \u00c8 interessante svilupparsi in questo ambito? Guarda il masterclass di Egor Zuev (TeamLead presso InBit) \u00abServizio AWS EC2\u00bb<\/a><\/noindex> e unisciti al prossimo gruppo del corso: inizio il 26 settembre. <\/em><\/p>\n

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\"Analisi<\/p>\n

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Sempre pi\u00f9 persone si stanno spostando su AWS Lambda per la scalabilit\u00e0, le prestazioni, il risparmio e la possibilit\u00e0 di gestire milioni e persino trilioni di richieste al mese. Non \u00e8 necessario gestire l'infrastruttura su cui opera il servizio. La scalabilit\u00e0 automatica consente di gestire migliaia di richieste simultanee al secondo. Penso che AWS Lambda possa essere considerato a ragione uno dei servizi pi\u00f9 richiesti di AWS.<\/a><\/noindex><\/p>\n

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AWS Lambda<\/h2>\n

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AWS Lambda \u00e8 un servizio di calcolo serverless orientato agli eventi che consente di eseguire codice senza dover gestire server dedicati e amministrare l'infrastruttura, integrando altri servizi AWS in base alla logica dell'utente. Lambda risponde automaticamente a vari eventi (definiti come trigger), ad esempio alle richieste HTTP tramite Amazon API Gateway, alle modifiche nei bucket Amazon S3 o nelle tabelle di Amazon DynamoDB; in alternativa, il codice pu\u00f2 essere eseguito tramite chiamate API utilizzando AWS SDK e le transizioni di stato in AWS Step Functions.<\/p>\n

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Lambda esegue codice su un'infrastruttura di calcolo altamente disponibile e si occupa completamente della gestione della piattaforma sottostante, inclusa la manutenzione dei server e del sistema operativo, l'allocazione delle risorse, il scaling automatico, il monitoraggio del codice e il logging. \u00c8 sufficiente caricare il codice e configurare come e quando deve essere eseguito. Il servizio si occuper\u00e0 del suo avvio e garantir\u00e0 un'elevata disponibilit\u00e0 per la tua applicazione.<\/p>\n

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Quando passare a Lambda?<\/h2>\n

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AWS Lambda \u00e8 una piattaforma di calcolo versatile, adatta a una vasta gamma di scenari, purch\u00e9 il linguaggio e l'ambiente di esecuzione del tuo codice siano supportati dal servizio. Se desideri concentrarti sul codice e sulla logica aziendale, lasciando a un fornitore esterno la gestione dei server, l'allocazione delle risorse e la scalabilit\u00e0 a un prezzo ragionevole, vale sicuramente la pena considerare AWS Lambda.<\/p>\n

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Lambda \u00e8 perfetta per la creazione di interfacce software e, se utilizzata insieme ad API Gateway, pu\u00f2 ridurre significativamente i costi e accelerare il time-to-market. Ci sono vari modi per utilizzare le funzioni Lambda e diverse opzioni per organizzare un'architettura serverless \u2014 ogni utente trover\u00e0 qualcosa di adatto in base agli obiettivi prefissati.<\/p>\n

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Lambda consente di svolgere un'ampia gamma di compiti. Grazie al supporto di CloudWatch, \u00e8 possibile creare job programmati e automatizzare determinati processi. Non ci sono limitazioni riguardo alla natura e all'intensit\u00e0 dell'uso del servizio (viene considerato l'uso della memoria e il tempo), e non ci sono impedimenti per lavorare progressivamente su un microservizio completo basato su Lambda.<\/p>\n

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Qui puoi creare azioni orientate ai servizi che non vengono eseguite costantemente. Un esempio tipico \u00e8 la scala delle immagini. Anche nei sistemi distribuiti, le funzioni Lambda rimangono rilevanti.<\/p>\n

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Quindi, se non vuoi occuparti dell'allocazione e della gestione delle risorse di calcolo \u2014 prova AWS Lambda; se non hai bisogno di calcoli pesanti e ad alta intensit\u00e0 di risorse \u2014 prova anche AWS Lambda; se il tuo codice viene eseguito periodicamente \u2014 esatto, dovresti provare AWS Lambda.<\/p>\n

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Sicurezza<\/h2>\n

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Fino ad ora, non ci sono lamentele sulla sicurezza. D'altra parte, poich\u00e9 molti processi interni e caratteristiche di implementazione di questo modello sono nascosti all'utente nell'ambiente di esecuzione gestito di AWS Lambda, alcune regole di sicurezza del cloud comunemente accettate perdono rilevanza.<\/p>\n

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Come la maggior parte dei servizi AWS, Lambda opera secondo il principio di responsabilit\u00e0 condivisa tra AWS e il cliente per quanto riguarda la sicurezza e la conformit\u00e0 normativa. Questo principio riduce il carico operativo per il cliente, poich\u00e9 AWS si occupa della manutenzione, dell'amministrazione e del controllo dei componenti del servizio \u2014 dal sistema operativo dell'host e dal livello di virtualizzazione alla sicurezza fisica delle infrastrutture. <\/p>\n

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In particolare per AWS Lambda, AWS gestisce l'infrastruttura sottostante, i servizi di base correlati, il sistema operativo e la piattaforma delle applicazioni. Mentre il cliente \u00e8 responsabile della sicurezza del proprio codice, della conservazione dei dati sensibili, del controllo degli accessi e delle autorizzazioni per il servizio e per le risorse di Lambda (Identity and Access Management, IAM), comprese le funzioni utilizzate.<\/p>\n

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Nello schema sottostante \u00e8 rappresentato il modello di responsabilit\u00e0 condivisa applicabile ad AWS Lambda. L'area di responsabilit\u00e0 di AWS \u00e8 evidenziata in arancione, mentre quella del cliente \u00e8 in blu. Come si pu\u00f2 vedere, AWS assume una maggiore responsabilit\u00e0 per le applicazioni distribuite sul servizio.<\/p>\n

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\"Analisi<\/p>\n

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Modello di responsabilit\u00e0 condivisa applicabile ad AWS Lambda<\/em><\/p>\n

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Ambiente di esecuzione Lambda<\/h3>\n

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Il principale vantaggio di Lambda \u00e8 che, eseguendo una funzione per conto vostro, il servizio gestisce autonomamente le risorse necessarie. Potete cos\u00ec evitare di perdere tempo e risorse nella gestione dei sistemi e concentrarvi sulla logica aziendale e sulla scrittura del codice.<\/p>\n

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Il servizio Lambda \u00e8 suddiviso in due piani. Il primo \u00e8 il piano di controllo. Secondo Wikipedia, il piano di controllo \u00e8 la parte della rete responsabile del trasporto del traffico di segnale e della routinizzazione. \u00c8 il componente principale che prende decisioni globali sull\u2019allocazione, manutenzione e distribuzione dei carichi di lavoro. Inoltre, il piano di controllo funge da topologia di rete del fornitore, responsabile della gestione e instradamento del traffico.<\/p>\n

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Il secondo piano \u00e8 il piano dei dati. Ha, come il piano di controllo, le sue proprie funzioni. Il piano di controllo fornisce un'API per gestire le funzioni (CreateFunction, UpdateFunctionCode) e controlla l'interazione di Lambda con altri servizi AWS. Il piano dei dati gestisce le chiamate API (Invoke API) che avviano le funzioni Lambda. Dopo la chiamata della funzione, il piano di controllo allocca o seleziona un ambiente di runtime esistente e preconfigurato per quella funzione, e poi esegue il codice al suo interno.<\/p>\n

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AWS Lambda supporta diversi linguaggi di programmazione, tra cui Java 8, Python 3.7, Go, NodeJS 8, .NET Core 2 e altri, attraverso gli ambienti di runtime corrispondenti. AWS li aggiorna regolarmente, distribuisce patch di sicurezza ed esegue altre operazioni di manutenzione su questi ambienti. Lambda consente di utilizzare anche altri linguaggi, a condizione che tu implementi il runtime appropriato. Sar\u00e0 quindi tua responsabilit\u00e0 gestirlo, inclusa la sicurezza.<\/p>\n

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Come funziona tutto ci\u00f2 e come il servizio eseguir\u00e0 le tue funzioni?<\/strong><\/p>\n

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Ogni funzione opera in uno o pi\u00f9 ambienti dedicati, che esistono solo durante il ciclo di vita di quella funzione e poi vengono distrutti. In ogni ambiente viene eseguita solo una chiamata alla volta, ma viene riutilizzato se ci sono pi\u00f9 chiamate seriali della stessa funzione. Tutti gli ambienti di esecuzione operano su macchine virtuali con virtualizzazione hardware \u2014 noti come microVM. Ogni microVM \u00e8 assegnata a un account AWS specifico e pu\u00f2 essere riutilizzata pi\u00f9 volte da ambienti per eseguire diverse funzioni all'interno di quell'account. Le microVM sono confezionate in blocchi strutturali della piattaforma hardware Lambda Worker, di propriet\u00e0 e gestiti da AWS. Lo stesso ambiente di esecuzione non pu\u00f2 essere utilizzato da funzioni diverse, cos\u00ec come le microVM sono uniche per diversi account AWS.<\/p>\n

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\"Analisi<\/p>\n

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Modello di isolamento in AWS Lambda<\/em><\/p>\n

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L'isolamento degli ambienti di esecuzione \u00e8 realizzato attraverso diversi meccanismi. A un livello superiore, ogni ambiente presenta copie separate dei seguenti componenti:<\/p>\n

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