Dois-je apprendre AWS Lambda en tant que fondateur d’une start-up ?

L’IA générative et le cloud computing transforment les opérations des entreprises, et AWS Lambda est en tête du domaine des solutions sans serveur. En tant que fondateur ou développeur de start-up, vous vous demandez peut-être si l’apprentissage d’AWS Lambda en vaut la peine.

Lambda permet aux développeurs d’exécuter du code sans provisionner ni gérer de serveurs. Ce service de calcul « sans serveur », spécialement conçu pour l’automatisation, offre aux start-ups l’agilité, la capacité de mise à l’échelle et les économies dont elles ont besoin pour être compétitives et innover sur un marché en évolution rapide.

Qu’est-ce qu’AWS Lambda ?

AWS Lambda est l’outil idéal pour l’automatisation à grande échelle, en vous permettant d’exécuter du code seulement en cas de besoin. Un serveur est un concept spécifique (par exemple répondre à des requêtes HTTP), mais Lambda est bien plus que cela. Il alimente des flux de travail pilotés par les événements et des actions planifiées. Par exemple, imaginez que vous avez un ordinateur qui exécute un programme et qu’il n’est allumé que lorsque vous en avez besoin. À la fin de l’exécution, l’ordinateur est également arrêté. Le principal avantage est que vous ne paierez pas pour cet ordinateur lorsque vous n’exécutez pas de code. 

Lambda exécute votre code sur une infrastructure de calcul à haute disponibilité et gère toutes les ressources informatiques, y compris la maintenance des serveurs et des systèmes d’exploitation, le provisionnement des capacités, l’autoscaling et la journalisation.

Lambda est l’outil idéal pour réagir aux événements et identifier les problèmes liés à une architecture basée sur les événements (EDA). Avec une offre gratuite généreuse idéale pour les start-ups, Lambda a la réputation de « couteau suisse du cloud » grâce à l’offre d’un large éventail de fonctionnalités dans un format compact.

Comment fonctionne AWS Lambda ?

AWS Lambda est un service de calcul sans serveur qui exécute votre code en réponse à des événements et gère automatiquement les ressources de calcul sous-jacentes pour vous. Il exécute du code en réponse à de multiples événements : requêtes HTTP via Amazon API Gateway, modifications apportées aux objets dans les compartiments Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon DynamoDB et transitions d’état dans AWS Step Functions. Voici comment cela fonctionne :

Planification d’événements à la demande ou réponse aux événements

Vous pouvez invoquer une fonction Lambda de nombreuses manières, ce qui vous permet de créer des applications à l’échelle et résilientes qui proposent aux utilisateurs des expériences plus réactives. Lambda répond aux déclencheurs, qu’ils proviennent d’un appel d’API, du chargement d’un fichier ou d’une modification de base de données, en exécutant le code approprié. AWS peut tirer parti des économies d’échelle pour le rendre hautement disponible et résilient. Cela permet des temps de réponse plus rapides et offre la flexibilité nécessaire pour créer des applications qui s’adaptent automatiquement aux demandes fluctuantes des utilisateurs.  

Processus d’exécution des fonctions

Les développeurs fournissent leur code dans l’un des environnements d’exécution pris en charge (par exemple, Node.js ou Python), et Lambda gère automatiquement les ressources de calcul, y compris la mise à l’échelle et la maintenance. Le cycle de vie de cet environnement d’exécution et l’automatisation libèrent les développeurs de la gestion des serveurs, ce qui leur permet de se concentrer sur le codage.

Avantages liés à l’utilisation d’AWS Lambda

Le modèle sans serveur d’AWS Lambda présente plusieurs avantages, en particulier pour les start-ups aux ressources limitées :

Rentabilité

Avec Lambda, vous ne payez que pour le temps de calcul utilisé par votre code plutôt que pour l’unité de serveur, qui est mesurée en millisecondes. Cette tarification à l’utilisation élimine la nécessité de surapprovisionner l’infrastructure pendant les périodes de pointe, ce qui permet aux start-ups de réaliser des économies de coûts importantes.

Capital One a tiré parti d’AWS Lambda pour réduire ses dépenses opérationnelles et libérer des ressources pour les développeurs. En passant à un modèle sans serveur, l’entreprise est parvenue à une meilleure rentabilité tout en améliorant la productivité des développeurs.

Un autre bon exemple est la façon dont Square Enix utilise AWS Lambda pour exécuter le traitement d’image et gérer de manière fiable jusqu’à 30 fois les pics de trafic réguliers. Lambda réduit également le temps nécessaire au traitement des images de plusieurs heures à un peu plus de 10 secondes et réduit les coûts d’infrastructure et d’exploitation. Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page Tarification d’AWS Lambda .

Capacité de mise à l’échelle

Lambda se met à l’échelle automatiquement en réponse aux demandes entrantes, ce qui permet aux start-ups de gérer facilement leur croissance. Lambda s’ajuste de manière dynamique, sans configuration manuelle, de quelques requêtes quotidiennes à des milliers par seconde. Cela est essentiel pour les start-ups qui connaissent des pics de demande imprévisibles, afin de garantir des performances constantes à mesure de la croissance de l’entreprise.

Thomson Reuters utilise une architecture sans serveur pour traiter jusqu’à 4 000 événements par seconde pour son service d’analytique de l’utilisation. Le service gère de manière fiable les pics de trafic deux fois plus importants que le trafic régulier et est hautement durable. L’entreprise a déployé le service en production en seulement cinq mois grâce à AWS.

Performances élevées

Vous pouvez optimiser vos fonctions Lambda en ajustant l’allocation de la mémoire et celle du processeur pour vous assurer qu’elles répondent aux exigences de votre charge de travail. La simultanéité provisionnée permet à Lambda de fournir des temps de réponse à inférieurs à cent millisecondes pour les applications nécessitant des réponses cohérentes et à faible latence, même en cas de trafic intense.

L’outil AWS Lambda Power Tuning améliore encore les performances et optimise les coûts. Cette machine à états, optimisée par AWS Step Functions, fournit un moyen basé sur les données pour trouver la configuration d’alimentation optimale pour vos fonctions Lambda. 

Voici comment cela fonctionne : vous fournissez un ARN de fonction Lambda en entrée, et l’outil Power Tuning teste la fonction selon plusieurs configurations d’alimentation, de 128 Mo à 10 Go. L’outil analyse ensuite les journaux d’exécution et recommande la meilleure configuration pour minimiser les coûts, optimiser les performances ou atteindre un équilibre entre les deux.

Avantages clés : 

• Automatise le processus de réglage, ce qui vous fait gagner du temps et vous épargne des efforts.
• Garantit des décisions fondées sur les données pour optimiser les performances.
• Indépendant du langage, ce qui vous permet d’optimiser n’importe quelle fonction Lambda de votre compte.

L’utilisation d’AWS Lambda Power Tuning peut garantir que vos applications fonctionnent avec des performances optimales tout en préservant la rentabilité. Cet outil est pratique pour les start-ups qui ont besoin de maximiser l’utilisation des ressources et de maintenir des performances élevées sans les frais liés aux ajustements manuels.

Gestion simple

Le modèle de ressources flexible de Lambda vous permet d’allouer de la mémoire et des ressources de calcul pour chaque fonction grâce à des outils d’observabilité intégrés pour la surveillance. DISCO a amélioré les temps de recherche et les résultats grâce à AWS Lambda, parfaitement intégré à ses outils opérationnels, améliorant ainsi la productivité sans compliquer la gestion.

Cas d’utilisation d’AWS Lambda

AWS Lambda est un outil polyvalent pour de nombreuses applications, aidant les start-ups à déployer rapidement des solutions à l’échelle :

Applications Web (instances API Gateway)

AWS Lambda s’intègre parfaitement à Amazon API Gateway pour créer des API à l’échelle et sans serveur pour les start-ups qui souhaitent créer des applications Web. Mais comment cela fonctionne-t-il ? API Gateway fait office de « porte d’entrée » pour les applications, prend en charge les demandes et gère l’accès aux services de backend. Avec Lambda, les start-ups peuvent déployer rapidement des API RESTful et des API WebSocket qui permettent une communication bidirectionnelle en temps réel.

API Gateway gère le gros de l’effort, dont la gestion du trafic, la sécurité et la surveillance, permettant à votre start-up de se concentrer sur la fourniture de fonctionnalités de qualité aux utilisateurs. Cette configuration vous permet de mettre à l’échelle vos API en fonction de la demande tout en minimisant les frais opérationnels, car API Gateway se met à l’échelle automatiquement et offre une tarification à l’usage.

Cette architecture est idéale pour les start-ups, car elle réduit les coûts et la complexité, permettant aux équipes de se concentrer sur la croissance plutôt que sur la gestion des serveurs.

Conseil : commencez par un déploiement d’API de base via Lambda et API Gateway, puis augmentez verticalement selon les besoins. Grâce au modèle de tarification  flexible de Lambda, vous pouvez éviter les frais initiaux importants et ne payer que pour ce que vous consommez.

Traitement et analytique des données

AWS Lambda est parfaitement adapté au traitement et à l’analyse des données en temps réel, ce qui est utile pour les start-ups qui travaillent avec de grands jeux de données ou ont besoin d’informations rapides sur les données. L’EDA de Lambda vous permet de déclencher des flux de travail de traitement des données en réponse à des événements. Par exemple, vous pouvez configurer Lambda avec Amazon Kinesis pour mettre à l’échelle et traiter automatiquement les données diffusées en continu à des fins d’analyse ou de création de rapports.

L’utilisation de Lambda pour le traitement des données permet aux start-ups de gérer des flux de données gourmands en ressources sans avoir besoin d’une infrastructure dédiée. Cette configuration est idéale pour gérer les demandes imprévisibles, car Lambda se met à l’échelle automatiquement pour répondre à la charge de travail.

Grâce à la suite d’outils d’analytique d’AWS, Lambda aide les start-ups à transformer les données brutes en informations exploitables. Ces informations peuvent être utilisées pour des analyses de marché, le suivi du comportement des utilisateurs ou des recommandations personnalisées aux clients.

CyberGRX a considérablement réduit le temps de traitement du machine learning (ML) de 8 jours à 56 minutes grâce à AWS Step Functions avec Lambda. Auparavant, l’exécution du travail nécessitait un ingénieur pour le surveiller en permanence ; aujourd’hui, il s’exécute en moins d’une heure sans assistance.

Conseil : commencez par des déclencheurs Lambda pour automatiser l’ingestion et le prétraitement des données. Tirez ensuite parti d’outils comme AWS Glue et Amazon Athena pour enrichir et interroger les données afin d’obtenir des informations supplémentaires.

Passerelle vers les LLM gérés avec Amazon Bedrock

Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui permet d’accéder aux modèles de fondation (FM) via une API, éliminant ainsi les complexités liées à la gestion de l’infrastructure. En intégrant AWS Lambda à Amazon Bedrock, les développeurs peuvent créer des applications sans serveur qui exploitent de grands modèles de langage (LLM) pour des tâches comme la génération de contenu, l’analyse de données, etc.

Les fonctions AWS Lambda jouent le rôle d’intermédiaires dans cette configuration, en traitant les entrées des utilisateurs et en invoquant les LLM appropriés via Amazon Bedrock. Cette architecture permet de mettre en place des solutions à l’échelle et rentables pour prendre en charge différentes charges de travail sans gestion manuelle de l’infrastructure. Par exemple, une application sans serveur peut utiliser Lambda pour traiter les demandes entrantes, interagir avec un LLM via Bedrock pour générer des réponses et fournir efficacement les résultats aux utilisateurs finaux.

En combinant les capacités de calcul pilotées par les événements d’AWS Lambda avec les LLM gérés d’Amazon Bedrock, les développeurs peuvent créer des applications robustes et à l’échelle qui tirent parti de la puissance de l’IA générative sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente.

Automatisation DevOps

AWS Lambda est très efficace pour l’automatisation DevOps, en aidant les start-ups à optimiser leurs processus opérationnels et leur productivité. Les start-ups peuvent utiliser Lambda pour automatiser les tâches DevOps de routine, comme les tests de charge, les tests automatisés et l’orchestration des déploiements. En outre, vous pouvez configurer Lambda pour répondre aux événements d’infrastructure, ce qui permet de détecter et de résoudre les anomalies en temps réel.

Par exemple, Lambda peut exécuter des tests d’assurance qualité (AQ) sur de nouveaux déploiements de code ou automatiser les réponses aux alertes de sécurité en isolant les ressources concernées. L’architecture événementielle de Lambda lui permet également de répondre aux changements de configuration de l’infrastructure, en permettant des actions automatisées de restauration ou de dimensionnement en fonction de seuils prédéfinis. En savoir plus sur l’automatisation DevOps avec Lambda .

Autodesk crée des logiciels pour les secteurs de l’architecture, de la construction, de l’ingénierie, de la fabrication, des médias et du divertissement. Pour gérer le nombre croissant de comptes AWS, Autodesk a créé Tailor. Grâce à une architecture sans serveur, Autodesk a pu mettre Tailor en service en un mois.

Conseil : utilisez Lambda pour automatiser les flux de travail CI/CD afin de déployer des logiciels plus rapidement et de manière plus fiable. L’intégration de Lambda à des outils comme AWS CodePipeline et CodeBuild crée un pipeline DevOps entièrement automatisé.

Développez une start-up plus efficace avec AWS Lambda

Lambda fournit aux start-ups les outils nécessaires pour s’adapter à l’évolution de votre modèle commercial, qu’il s’agisse du traitement des données en temps réel, de l’automatisation DevOps ou des tâches de machine learning. Cela dit, il peut être difficile de s’y retrouver dans les complexités de l’architecture sans serveur et de développer ces fonctionnalités.

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