Configurar memória para uma função do Lambda - AWS Lambda

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Configurar memória para uma função do Lambda

O Lambda aloca capacidade da CPU na proporção da quantidade de memória configurada. Memória é a quantidade de memória disponível para a função do Lambda no runtime. Você pode aumentar ou diminuir a memória e a capacidade da CPU alocadas para a função usando a configuração Memória. Você pode configurar a memória com um valor de 128 MB a 10.240 MB, em incrementos de 1 MB. Com 1.769 MB, uma função tem o equivalente a um vCPU (um vCPU-segundo de créditos por segundo).

Esta página descreve como e quando atualizar a configuração de memória para uma função do Lambda.

Determinar a configuração de memória apropriada para uma função do Lambda

A memória é a principal alavanca de controle de performance de uma função. A configuração padrão, 128 MB, é a configuração mais baixa possível. Recomendamos que você só use 128 MB para funções simples do Lambda, por exemplo, as que transformam e roteiam eventos para outros serviços da AWS. Uma alocação maior de memória pode melhorar a performance das funções que usam bibliotecas importadas, camadas do Lambda, o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ou o Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Adicionar memória aumenta proporcionalmente a quantidade de CPU, aumentando a capacidade computacional geral disponível. Se uma função depender de CPU, rede ou memória, aumentar a configuração de memória pode melhorar muito sua performance.

Para encontrar a configuração de memória correta para as funções, recomendamos que você use a ferramenta de código aberto AWS Lambda Power Tuning. Essa ferramenta usa o AWS Step Functions para executar várias versões de uma função do Lambda com diferentes alocações de memória simultaneamente e medir a performance. A função entrada é executada em sua conta da AWS, realizando chamadas de HTTP e interação com o SDK em tempo real para medir a provável performance em um cenário de produção real. Você também pode implementar um processo de CI/CD para usar essa ferramenta para medir automaticamente a performance das novas funções que implantar.

Configurar a memória da função (console)

Você pode configurar a memória da sua função no console do Lambda.

Para atualizar a memória de uma função
  1. Abra a página Funções do console do Lambda.

  2. Escolha uma função.

  3. Escolha Configuração e depois selecione Configuração geral.

    
            A guia Configuração no console do Lambda.
  4. Em Configuração geral, escolha Editar.

  5. Em Memória, defina um valor de 128 MB a 10.240 MB.

  6. Escolha Salvar.

Configurar memória para uma função (AWS CLI)

Você pode usar o comando update-function-configuration para configurar a memória para a sua função.

aws lambda update-function-configuration \ --function-name my-function \ --memory-size 1024

Configurar memória para uma função (AWS SAM)

Você pode usar o AWS Serverless Application Model para configurar a memória para a sua função. Atualize a propriedade MemorySize no arquivo template.yaml e execute o comando sam deploy.

exemplo template.yaml
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Transform: AWS::Serverless-2016-10-31 Description: An AWS Serverless Application Model template describing your function. Resources: my-function: Type: AWS::Serverless::Function Properties: CodeUri: . Description: '' MemorySize: 1024 # Other function properties...

Aceitar recomendações de memória de função (console)

Se você tiver permissões de administrador no AWS Identity and Access Management (IAM), será possível optar por receber recomendações de memória de funções do Lambda do AWS Compute Optimizer. Para obter instruções sobre como aceitar recomendações de memória para sua conta ou organização, consulte Opting in your account no Manual do usuário do AWS Compute Optimizer.

nota

O Compute Optimizer oferece suporte apenas a funções que usam a arquitetura x86_64.

Quando você tiver aceitado e sua função do Lambda atender aos requisitos do Compute Optimizer, será possível visualizar e aceitar recomendações de memória de funções do Compute Optimizer no console do Lambda em Configuração geral.