¿Debo aprender a usar AWS Lambda como fundador de una startup?

La IA generativa y la computación en la nube están transformando las operaciones de las empresas, y AWS Lambda lidera el panorama de los servicios sin servidor. Como fundador o desarrollador de una startup, es posible que se pregunte si vale la pena dedicar tiempo a aprender a utilizar AWS Lambda.

Lambda permite a los desarrolladores ejecutar código sin aprovisionar ni administrar servidores. Este servicio de computación “sin servidor”, diseñado específicamente para la automatización, brinda a las startups la agilidad, la escalabilidad y el ahorro de costos que necesitan para competir e innovar en un mercado en constante cambio.

¿Qué es AWS Lambda?

AWS Lambda es la herramienta ideal para la automatización a escala, ya que puede ejecutar código solo cuando sea necesario. Un servidor es un concepto específico (como la entrega de respuestas a solicitudes HTTP), pero Lambda es más que eso. Impulsa los flujos de trabajo basados en eventos y las acciones programadas. Por ejemplo, imagine que tiene una computadora que ejecuta un programa y está encendida solo cuando necesita que se ejecute. Una vez finaliza la ejecución, el equipo también se apaga. Por tanto, la mayor ventaja es que no pagará por esa computadora cuando no esté ejecutando código.

Lambda ejecuta su código en una infraestructura de computación de alta disponibilidad y administra todos los recursos de computación, incluidos el mantenimiento de servidores y sistemas operativos, el aprovisionamiento de capacidad, el escalado automático y el registro.

Lambda es el recurso ideal para responder a eventos y reconocer errores mediante una arquitectura basada en eventos (EDA). Con un generoso nivel gratuito, ideal para startups, la reputación de Lambda como la “navaja suiza de la nube” se debe a que ofrece una amplia gama de capacidades en un formato compacto.

¿Cómo funciona AWS Lambda?

AWS Lambda es un servicio de procesamiento sin servidor que ejecuta el código en respuesta a los eventos y administra de manera automática los recursos de computación subyacentes en su nombre. Ejecuta código en respuesta a varios eventos: solicitudes HTTP realizadas a través de Amazon API Gateway, modificaciones de objetos en buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB y transiciones de estado en AWS Step Functions. Así es como funciona:

Eventos programados bajo demanda o en respuesta a ellos

Puede invocar una función de Lambda de muchas maneras, lo que le permite crear aplicaciones escalables y resilientes que atraigan a los usuarios con experiencias que tengan mayor capacidad de respuesta. Lambda responde a los desencadenantes, sin importar si provienen de una llamada a la API, de la carga de archivos o de un cambio en la base de datos, mediante la ejecución del código apropiado. AWS puede beneficiarse de las economías de escala para lograr una alta disponibilidad y resiliencia. Esto permite obtener tiempos de respuesta más rápidos y la flexibilidad necesaria para crear aplicaciones que se adapten de manera automática a las demandas cambiantes de los usuarios.  

Proceso de ejecución de funciones

Los desarrolladores proporcionan su código en uno de los tiempos de ejecución compatibles (por ejemplo, Node.js o Python) y Lambda administra de manera automática los recursos de computación, incluidos el escalado y el mantenimiento. La automatización y el ciclo de vida de este entorno de ejecución liberan a los desarrolladores de tener que administrar los servidores, lo que les permite centrarse en la codificación.

Beneficios de utilizar AWS Lambda

El modelo sin servidor de AWS Lambda ofrece varias ventajas, especialmente para las startups con recursos limitados:

Rentabilidad

Con Lambda, solo paga por el tiempo de computación que utiliza el código y no por la unidad de servidor, que se mide en milisegundos. Estos precios de pago por uso hacen que no sea necesario aprovisionar en exceso la infraestructura para las horas de mayor uso, lo que permite a las startups beneficiarse de un ahorro notable de los costos.

Capital One utilizó AWS Lambda para reducir los gastos operativos y liberar recursos para desarrolladores. Al pasar a un modelo sin servidor, lograron una mayor rentabilidad y, al mismo tiempo, mejoraron la productividad de los desarrolladores.

Otro ejemplo excelente es el uso que hace Square Enix de AWS Lambda para ejecutar el procesamiento de imágenes y gestionar con seguridad los picos de tráfico 30 veces superiores de lo habitual. Lambda también reduce el tiempo necesario para procesar imágenes de varias horas a poco más de 10 segundos y reduce los costos operativos y de infraestructura. Si desea obtener más información sobre los precios, visite Precios de AWS Lambda.

Escalable

Lambda escala de manera automática en respuesta a las solicitudes entrantes, lo que facilita a las startups la gestión del crecimiento. El servicio se ajusta de forma dinámica sin necesidad de configurarlo manualmente, y pasa de unas pocas solicitudes diarias a miles por segundo. Esto es algo fundamental para aquellas startups que experimentan picos de demanda impredecibles, ya que garantiza que el rendimiento se mantiene constante a medida que la empresa escala.

Thomson Reuters utiliza una arquitectura sin servidor con el objetivo de procesar hasta 4000 eventos por segundo para su servicio de análisis de uso. El servicio gestiona de forma fiable picos del doble de su tráfico normal y presenta una alta durabilidad. La empresa implementó el servicio en producción en solo cinco meses con AWS.

Rendimiento ágil

Puede optimizar las funciones de Lambda si ajusta la asignación de memoria y CPU para garantizar que cumplan con las exigencias de su carga de trabajo. La simultaneidad aprovisionada permite a Lambda brindar tiempos de respuesta de dos dígitos en milisegundos para aplicaciones que requieren respuestas consistentes y de baja latencia, incluso con un tráfico elevado.

La herramienta Power Tuning de AWS Lambda mejora aún más el rendimiento y optimiza los costos. Esta máquina de estado, basada en la tecnología de AWS Step Functions, proporciona una forma basada en datos de encontrar la configuración de energía óptima para las funciones de Lambda.

La herramienta funciona de la siguiente manera: usted proporciona un ARN de la función de Lambda como entrada y la herramienta Power Tuning prueba la función en varias configuraciones de alimentación, que van desde 128 MB a 10 GB. A continuación, la herramienta analiza los registros de ejecución y recomienda la mejor configuración para reducir los costos, aumentar el rendimiento o lograr un equilibrio entre ambos aspectos.

Beneficios clave:

• Automatiza el proceso de ajuste, lo que supone ahorrar en términos de tiempo y esfuerzo.
• Garantiza la toma de decisiones basadas en datos para optimizar el rendimiento.
• No depende del idioma, lo que le permite optimizar cualquier función de Lambda en su cuenta.

El uso de Power Tuning de AWS Lambda puede garantizar que sus aplicaciones se ejecuten con el máximo rendimiento y, al mismo tiempo, mantener la rentabilidad. Esta herramienta es útil para startups que necesitan aumentar el uso que hacen de los recursos y mantener un alto rendimiento, sin la sobrecarga que supone el ajuste manual.

Fácil de administrar

El modelo de recursos flexible de Lambda le permite asignar recursos de memoria y procesamiento para cada función con herramientas de observabilidad integradas para la supervisión. DISCO mejoró los tiempos de búsqueda y los resultados con AWS Lambda, que se integró a la perfección con sus herramientas operativas, lo que aumentó la productividad sin aumentar la complejidad de la administración.

Casos prácticos de AWS Lambda

AWS Lambda es una herramienta versátil para una amplia gama de aplicaciones, que ayuda a las startups a implementar soluciones escalables con rapidez:

Aplicaciones web (puertas de enlace de API)

AWS Lambda se integra a la perfección con Amazon API Gateway para crear API escalables y sin servidor orientadas a startups que desean crear aplicaciones web. Pero, ¿cómo funciona? API Gateway actúa como la “puerta principal” de las aplicaciones, y gestiona las solicitudes y el acceso a los servicios de backend. Al usar Lambda, las startups pueden implementar con rapidez API de RESTful y API de WebSocket que permiten la comunicación bidireccional en tiempo real.

API Gateway se encarga de todo el trabajo pesado, incluida la gestión del tráfico, la seguridad y la supervisión, de modo que su startup pueda centrarse en ofrecer características de calidad a los usuarios. Esta configuración le permite escalar sus API en respuesta a la demanda y, al mismo tiempo, minimizar los gastos operativos, ya que API Gateway se escala de manera automática e incluye precios de pago por uso.

Esta arquitectura es ideal para las startups porque reduce los costos y la complejidad, lo que permite a los equipos centrarse en el crecimiento en lugar de en la administración de servidores.

Sugerencia avanzada: Comience con una implementación básica de API a través de Lambda y API Gateway y escale verticalmente según sea necesario. Con elmodelo de precios flexible de Lambda, puede evitarse un gran desembolso inicial y pagar solo por lo que usa.

Procesamiento y análisis de datos

AWS Lambda es ideal para procesar y analizar datos en tiempo real, lo que resulta valioso para las startups que trabajan con grandes conjuntos de datos o que necesitan información rápida sobre los datos. La EDA de Lambda le permite activar flujos de trabajo de procesamiento de datos en respuesta a eventos. Por ejemplo, puede configurar Lambda con Amazon Kinesis para escalar y procesar de manera automática los datos de streaming para su análisis o generación de informes.

El uso de Lambda para el procesamiento de datos permite a las startups administrar flujos de trabajo de datos que consumen muchos recursos sin necesidad de una infraestructura dedicada. Esta configuración es ideal para gestionar una demanda impredecible, ya que Lambda escala de manera automática para cumplir con la carga de trabajo.

A través del conjunto de herramientas de análisis de AWS, Lambda ayuda a las startups a transformar los datos sin procesar en información práctica, la cual puede utilizarse para realizar análisis del mercado, hacer un seguimiento del comportamiento de los usuarios u ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes.

CyberGRX redujo de manera drástica el tiempo de procesamiento de machine learning (ML) de 8 días a 56 minutos mediante el uso de AWS Step Functions con Lambda. Antes, ejecutar el trabajo requería que un ingeniero lo supervisara de forma constante; ahora, el trabajo se ejecuta en menos de una hora sin necesidad de asistencia.

Sugerencia avanzada: comience con los desencadenadores de Lambda para automatizar la ingesta y el preprocesamiento de datos. Luego, utilice también herramientas como AWS Glue y Amazon Athena para enriquecer y consultar datos y obtener más información.

Puerta de enlace a LLM administrados con Amazon Bedrock

Amazon Bedrock es un servicio completamente administrado que proporciona acceso a modelos fundacionales (FM) a través de una API, lo que permite prescindir de las complejidades de la administración de la infraestructura. Al integrar AWS Lambda con Amazon Bedrock, los desarrolladores pueden crear aplicaciones sin servidor que aprovechen los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para tareas como la generación de contenido, el análisis de datos, etc.

Las funciones de AWS Lambda actúan como intermediarias en esta configuración, y procesan las entradas de los usuarios e invocan los LLM apropiados a través de Amazon Bedrock. Esta arquitectura permite contar con soluciones escalables y rentables para gestionar cargas de trabajo variables sin necesidad de administrar la infraestructura de forma manual. Por ejemplo, una aplicación sin servidor puede utilizar Lambda para procesar las solicitudes entrantes, interactuar con un LLM mediante Bedrock para generar respuestas y entregar resultados de manera eficiente a los usuarios finales.

Al combinar las capacidades de computación basadas en eventos de AWS Lambda con los LLM administrados de Amazon Bedrock, los desarrolladores pueden crear aplicaciones sólidas y escalables que se beneficien del poder de la IA generativa sin la sobrecarga que conlleva administrar la infraestructura subyacente.

Automatización de DevOps

AWS Lambda es muy eficaz para la automatización de DevOps, ya que ayuda a las startups a optimizar sus procesos operativos y su productividad. Estas empresas pueden usar Lambda para automatizar las tareas rutinarias de DevOps, como las pruebas de carga, las pruebas automatizadas y la orquestación de la implementación. Además, es posible configurar Lambda para responder a los eventos de la infraestructura, lo que ayuda a detectar y resolver anomalías en tiempo real.

Por ejemplo, Lambda puede ejecutar pruebas de control de calidad en nuevas implementaciones de código o automatizar las respuestas a las alertas de seguridad mediante el aislamiento de los recursos afectados. La arquitectura basada en eventos de Lambda también le permite responder a los cambios en las configuraciones de la infraestructura, de modo que puede realizar acciones automatizadas de reversión o escalado en función de umbrales predefinidos. Obtenga más información sobre la automatización de DevOps con Lambda.

Autodesk crea software para las industrias de la arquitectura, la construcción, la ingeniería, la fabricación y medios y entretenimiento. A fin de administrar el número creciente de cuentas de AWS, Autodesk creó Tailor. Gracias a su arquitectura sin servidor, Autodesk pudo poner en marcha Tailor en un mes.

Sugerencia avanzada : utilice Lambda para automatizar los flujos de trabajo de CI/CD y lograr una implementación de software más rápida y fiable. La integración de Lambda con herramientas como AWS CodePipeline y CodeBuild permite crear una canalización de DevOps totalmente automatizada.

Desarrolle una startup más eficiente con AWS Lambda

Lambda brinda a las startups las herramientas necesarias para adaptarse a la evolución de su modelo empresarial, desde el procesamiento de datos en tiempo real hasta las tareas de automatización de DevOps y machine learning. Sin embargo, enfrentarse a la complejidad de la arquitectura sin servidor y desarrollar estas capacidades puede suponer un desafío.

Comenzar su andadura con Startups de AWS puede marcar una gran diferencia. Startups de AWS brinda recursos dedicados, orientación arquitectónica y soluciones de AWS personalizadas diseñadas de forma específica para startups. Al asociarse con AWS, obtendrá acceso a herramientas, formación y asistencia de expertos para acelerar el desarrollo, mejorar la fiabilidad y reducir los gastos operativos.

Si quiere descubrir sus beneficios, visite Startups de AWS y obtenga más información sobre cómo crear una base de AWS fiable con soporte personalizado en Soluciones de creación de startups en AWS. Con AWS a su lado, su startup podrá liberar todo su potencial en la nube.