Empezando con AWS Lambda: Un Tutorial Paso a Paso

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AWS Lambda es un potente servicio de cómputo sin servidor que te permite ejecutar código sin tener que gestionar la infraestructura, para que puedas centrarte únicamente en escribir código sin preocuparte por aprovisionar o mantener servidores.

En este tutorial, exploraremos AWS Lambda, desde la configuración de tu primera función hasta la integración con otros servicios de AWS. Ya sea que estés procesando flujos de datos o construyendo APIs, esta guía te ayudará a comenzar con implementaciones sin servidor utilizando AWS Lambda.

¿Qué es AWS Lambda?

AWS Lambda es una plataforma de computación sin servidor proporcionada por Amazon Web Services (AWS) que permite a los desarrolladores ejecutar código sin aprovisionar o gestionar servidores. AWS Lambda facilita esto al asignar dinámicamente recursos para ejecutar tus funciones solo cuando sea necesario, cobrándote en función del uso en lugar de una capacidad de servidor preasignada.

Este enfoque para el desarrollo de aplicaciones elimina la necesidad de configurar una infraestructura tradicional, lo que te permite concentrarte únicamente en escribir y desplegar código.

AWS Lambda es impulsado por eventos, lo que significa que se activa por eventos específicos de otros servicios de AWS, lo que lo hace ideal para construir soluciones reactivas, escalables y rentables.

Los métodos de implementación tradicionales requieren la configuración y gestión de servidores, lo que implica escalar, actualizar y aplicar parches. Estas tareas pueden consumir mucho tiempo, ser costosas y menos eficientes para cargas de trabajo esporádicas. En cambio, la implementación sin servidor elimina estos costos adicionales, ofreciendo escalado automático y alta disponibilidad de forma predeterminada.

Características de AWS Lambda

  • Arquitectura basada en eventos: Las funciones de AWS Lambda se invocan en respuesta a eventos como cambios en los datos, solicitudes HTTP o actualizaciones de recursos de AWS.
  • Soporte para múltiples tiempos de ejecución: Lambda admite varios tiempos de ejecución, incluidos Python, Node.js, Java, Go, Ruby y .NET. Los desarrolladores también pueden traer su propio tiempo de ejecución utilizando la API de AWS Lambda Runtime, lo que lo convierte en una plataforma versátil para diversos casos de uso.
  • Escalabilidad automática: AWS Lambda escala automáticamente su aplicación según la demanda. Ya sea procesando un solo evento o manejando miles simultáneamente, Lambda ajusta dinámicamente los recursos de cómputo.
  • Precios por uso: Los costos se determinan por el número de solicitudes y el tiempo de ejecución de tus funciones. Esto elimina la necesidad de inversiones iniciales y asegura que solo pagues por lo que usas.
  • Seguridad integrada: Lambda trabaja con AWS Identity and Access Management (IAM), asegurando un control de acceso granular y interacciones seguras entre tus funciones y otros servicios de AWS.

Casos de uso comunes de Lambda

  • Procesando flujos de datos: AWS Lambda se integra con Amazon Kinesis para procesar y analizar datos de transmisión en tiempo real. Por ejemplo, tú puedes monitorear dispositivos IoT o procesar archivos de registro dinámicamente.
  • Construyendo APIs RESTful: Las funciones Lambda se pueden emparejar con AWS API Gateway para crear APIs escalables para aplicaciones web y móviles. Esta configuración se utiliza comúnmente para manejar la autenticación de usuarios, consultar bases de datos o generar contenido dinámico.
  • Automatización de flujos de trabajo: Automatice flujos de trabajo complejos activando funciones Lambda basadas en eventos de servicios como S3, DynamoDB o CloudWatch. Por ejemplo, puede redimensionar imágenes cargadas en S3 o archivar automáticamente registros antiguos de la base de datos.
  • Manipulación de eventos en canalizaciones de datos: Puede utilizar Lambda para manejar eventos de datos en tiempo real, como procesar nuevas cargas en un depósito de S3, transformar datos antes de almacenarlos o enriquecer flujos de datos con llamadas a API externas.
  • Procesamiento de backend sin servidor: Lambda se utiliza comúnmente para descargar tareas de backend como la validación de datos (Extraer, Transformar, Cargar), o enviar notificaciones a través de Amazon SNS o SES.

¿Cómo funciona AWS Lambda?

AWS Lambda opera en un modelo impulsado por eventos, lo que significa que ejecuta código en respuesta a activadores o eventos específicos. La clave de la funcionalidad de Lambda es su integración con otros servicios de AWS y su capacidad para ejecutar funciones bajo demanda. Vamos a profundizar en la mecánica de cómo funciona AWS Lambda paso a paso:

Un ejemplo de diagrama de arquitectura utilizando Lambda y otros servicios principales de AWS. Fuente de la imagen: AWS.

1. Activación de funciones de AWS Lambda

Las funciones de AWS Lambda son iniciadas por eventos de varios servicios de AWS o sistemas externos. Ejemplos comunes de fuentes de eventos incluyen:

  • API Gateway: Cuando un usuario envía una solicitud HTTP (por ejemplo, una solicitud GET o POST) a tu punto final de API Gateway, Lambda puede ejecutar una función para procesar la solicitud, por ejemplo, un punto final de API RESTful para crear un usuario en una base de datos.
  • Eventos de S3: Las funciones Lambda pueden responder a acciones como subir, borrar o modificar un objeto en un bucket de S3. Por ejemplo, pueden redimensionar imágenes o convertir formatos de archivo después de que se sube una imagen a un bucket de S3.
  • Flujos de DynamoDB: Cualquier cambio en las tablas de DynamoDB, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones, puede activar una función Lambda. Por ejemplo, activar un pipeline de análisis cuando se agregan nuevas filas a una tabla de DynamoDB.
  • Aplicaciones personalizadas: Puedes invocar funciones Lambda directamente utilizando SDKs, CLI o solicitudes HTTP, lo que te permite integrarte con sistemas externos.

2. Entorno de ejecución

Cuando un evento activa una función Lambda, AWS crea automáticamente un entorno de ejecución para ejecutar el código. Este entorno incluye:

  • El código de tu función: El código que escribiste para tu tarea específica.
  • Recursos asignados: Se asignan dinámicamente CPU y memoria (configurables) en función de las necesidades de la función.
  • Dependencias: Se incluyen cualquier biblioteca externa o paquete especificado durante el despliegue.

3. Concurrencia y escalado

AWS Lambda admite escalado automático al ejecutar múltiples instancias de tu función en paralelo. Se maneja para escalar de manera transparente sin ninguna configuración. Así es como funciona la concurrencia:

  • Si tu función necesita procesar 100 eventos simultáneamente, Lambda creará tantos entornos de ejecución como sea necesario (hasta el límite de concurrencia).

4. Integración con otros servicios de AWS

AWS Lambda se integra profundamente con los servicios de AWS para construir soluciones robustas de extremo a extremo:

  • Interacciones con bases de datos: Lambda puede leer/escribir datos en DynamoDB o RDS durante la ejecución.
  • Servicios de mensajería: Lambda puede activar notificaciones a través de SNS o enviar mensajes a colas SQS para procesamiento posterior.
  • Monitoreo y registro: CloudWatch captura todos los registros, métricas y detalles de errores de las funciones de Lambda, lo que le permite monitorear y solucionar problemas de rendimiento.

Ahora, ¡comencemos con la configuración de su primera función Lambda!

Configuración de AWS Lambda

Prerrequisitos

  • Cuenta de AWS: Asegúrate de tener una cuenta de AWS activa. Regístrate aquí.
  • Configuración del usuario IAM: Crea un usuario IAM con permisos para AWS Lambda. Sigue la guía de IAM.

Configuración del entorno de desarrollo

  • Instalar AWS CLI: Descarga e instala AWS CLI. Configúralo utilizando tus credenciales IAM.
  • Configurar Python o Node.js: Instala Python o Node.js según tu entorno preferido. AWS Lambda admite varios entornos de ejecución. Utilizaremos el entorno de ejecución de Python en este tutorial.

Paso 1: Accede a la consola de AWS Lambda

  1. Inicia sesión en la Consola de administración de AWS.
  2. Ir al servicio Lambda.

Tablero de navegación en la consola de AWS.

Haz clic en Lambda en el menú de navegación para ver el tablero:

Tablero de AWS Lambda en la consola de AWS.

Paso 2: Crear una nueva función

  1. Haz clicCrear función.
  2. Elige “Autor desde cero”.
  3. Proporciona un nombre para tu función.
  4. Selecciona un tiempo de ejecución (por ejemplo, Python 3.11).
  5. Haz clic en el botón Crear Función.

Crea una nueva función de AWS Lambda.

Tomará unos segundos. Una vez que se haya creado la función, verás un mensaje exitoso en la parte superior.

Paso 3: Escribe el código de tu función

IDE del navegador de AWS Lambda para la edición de código simple.

Paso 4: Prueba tu función Lambda

En este momento, esta función simplemente devuelve la cadena “¡Hola desde Lambda!”. 

No hay lógica, no hay dependencias, nada. 

Tenemos un script de Python llamado lambda_function.py que contiene la función llamada lambda_handler() que devuelve una cadena. 

Ahora podemos probarlo simplemente haciendo clic en el botón de Prueba.

Prueba tu función lambda de AWS en el navegador.

Puedes eliminar el “JSON de Evento” ya que nuestra función no recibe ninguna entrada. Dale un nombre al evento y haz clic en el botón de Invocar.

Prueba exitosa de la función de AWS Lambda.

La función se ejecutó correctamente y se devolvió el mensaje.

¡Yayy! Acabamos de implementar una función sin servidor utilizando AWS Lambda. Por el momento, no hace mucho, pero está funcionando. Cada vez que se invoca esta función, devuelve una cadena simple.

Desencadenando Lambda con Eventos

Como se mencionó, la arquitectura de AWS Lambda te permite activar funciones en respuesta a eventos específicos de varios servicios de AWS, lo que la convierte en una herramienta versátil para automatizar flujos de trabajo e integrar sistemas. 

Eventos como la carga de archivos en un depósito S3, actualizaciones en una tabla DynamoDB o llamadas de API a través de API Gateway pueden invocar funciones de Lambda, lo que permite el procesamiento en tiempo real y la ejecución escalable.

1. Configuración de un desencadenante de S3

  1. Ir a la consola de S3.
  2. Seleccionar el depósito S3.
  3. Bajo Propiedades, agregar una notificación de evento para desencadenar su función de Lambda al crear un objeto.Crear notificación de evento en el depósito AWS S3.Seleccionar la función de Lambda a desencadenar en S3.

Casos de uso de ejemplo:

    • Redimensionar automáticamente las imágenes cargadas en S3.
    • Convertir videos en múltiples resoluciones o formatos para transmisión.
    • Verificar formatos de archivo, tamaños o metadatos al cargar.
    • Utilizar inteligencia artificial para extraer texto de documentos cargados (por ejemplo, a través de Amazon Textract).

2. Integración con API Gateway

  1. Ir al servicio de API Gateway.

El panel de servicio de API Gateway en la Consola de AWS.

  1. Crear una nueva API REST.

Crear una nueva API REST a través de API Gateway.

  1. Configurar un método (por ejemplo, POST) para activar tu función Lambda.

Ejemplos de casos de uso:

    • Crear una API serverless para respuestas en tiempo real.
    • Activar una función Lambda para crear y almacenar datos de usuario en una base de datos.
    • Manejar solicitudes POST para procesar y validar pedidos de clientes en tiempo real
    • Activar una función Lambda para consultar y devolver datos de una base de datos o API.

Implementación y Monitoreo de AWS Lambdas

Implementar funciones AWS Lambda es sencillo y se puede hacer utilizando diferentes métodos según tus necesidades, como la Consola de Administración de AWS para implementaciones manuales o la AWS CLI para implementaciones automatizadas.

1. Implementación manual utilizando la Consola de AWS

La Consola de Administración de AWS proporciona una interfaz web intuitiva para implementar funciones Lambda. Este método es ideal para proyectos pequeños o cambios rápidos. Así es como se implementa una función Lambda utilizando la consola:

  1. Crear o editar una función:
    • Inicia sesión en la Consola de Administración de AWS.
    • Navega a AWS Lambda.
    • Haz clic en Crear función para configurar una nueva función o selecciona una función existente para actualizar.
  2. Sube tu código:
    • Elige Subir desde y selecciona un archivo .zip o una imagen de contenedor.
    • Puedes editar tu código de función directamente en el editor de código integrado para desarrollo a pequeña escala.
  3. Configura la función:
    • Define variables de entorno, asignación de memoria y límites de tiempo de espera según tu caso de uso.
    • Agrega los permisos necesarios utilizando roles de IAM de AWS para permitir que la función interactúe con otros servicios de AWS.
  4. Implementa los cambios:
    • Haz clic en Implementar para guardar y activar tus cambios.
    • Utiliza la función de prueba para invocar la función manualmente y validar que funciona como se espera.

2. Despliegue automatizado usando la AWS CLI

La AWS CLI es una forma eficiente de desplegar y actualizar funciones de Lambda para la automatización o actualizaciones frecuentes. Asegura consistencia y reduce errores manuales, especialmente en proyectos más grandes o en pipelines de CI/CD.

Paso 1 – Prepara el paquete de despliegue

Empaqueta tu código y dependencias en un archivo .zip. Por ejemplo:

zip -r my-deployment-package.zip .

Paso 2 – Despliega la función usando la CLI

Usa el comando update-function-code para subir el nuevo código a AWS Lambda:

aws lambda update-function-code \
    --function-name MyFunction \
    --zip-file fileb://my-deployment-package.zip

–function-name MyFunction \

–zip-file fileb://my-deployment-package.zip

aws lambda get-function --function-name MyFunction

Paso 3 – Verifica el despliegue

Después del despliegue, verifica el estado de la función usando:

Este comando recupera la configuración de la función y confirma la implementación.

Monitoreo de Lambda con CloudWatch

El monitoreo es fundamental para asegurar que tus funciones de Lambda se ejecuten de manera eficiente, manejen errores con gracia y cumplan con las expectativas de rendimiento. AWS Lambda integrates con Amazon CloudWatch para proporcionar capacidades de monitoreo y registro.

  1. Amazon CloudWatch recopila y muestra automáticamente métricas clave para tus funciones de Lambda. Estas métricas te ayudan a analizar el rendimiento de tu función y resolver problemas.
  2. Métricas a monitorear:
  3. Invocaciones: Rastrea el número de veces que se invoca tu función. Te ayuda a entender los patrones de tráfico y las tendencias de uso.
  4. Errores: Muestra el número de errores durante la ejecución de la función. Utiliza esto para identificar tasas de fallos y depurar problemas.

Duración: Mide el tiempo que se tarda en ejecutar la función. Esto es crucial para optimizar el rendimiento y gestionar costos.

  • Aceleradores: Muestra la cantidad de invocaciones que se han acelerado debido a alcanzar los límites de concurrencia.
  • Acceso a métricas:
  • Navega hasta la Consola de Métricas de CloudWatch.

Seleccione Lambda de la lista de espacios de nombres.

Seleccione la función que desee monitorear para ver métricas detalladas.

Prácticas recomendadas de AWS Lambda

Ahora que ha implementado su primera función Lambda, es útil conocer algunas prácticas recomendadas para proyectos futuros más complejos. En esta sección, proporciono algunas prácticas recomendadas a tener en cuenta.

1. Optimizar arranques en frío de funciones

  • Los inicios en frío ocurren cuando una función Lambda es invocada después de estar inactiva, lo que lleva a una ligera latencia mientras AWS provisiona el entorno de ejecución. Aunque AWS minimiza esta sobrecarga, hay pasos que puedes seguir para reducir el tiempo de inicio en frío:
  • Usa paquetes de implementación más pequeños
  • Mantén tu paquete de implementación ligero incluyendo solo las dependencias necesarias.

Utiliza herramientas como AWS Lambda Layers para compartir bibliotecas comunes (por ejemplo, AWS SDK) entre funciones sin incluirlas en paquetes individuales.

Comprime y minimiza el código donde sea posible, especialmente para funciones basadas en JavaScript o Python.

Evita inicializaciones pesadas en tu función

Mueva la inicialización intensiva en recursos (por ejemplo, conexiones a bases de datos, clientes de API o bibliotecas de terceros) fuera del manejador de funciones. Esto asegura que el código se ejecute solo una vez por entorno y se reutilice en las invocaciones.

Aproveche la concurrencia provisionada

Para funciones críticas y sensibles a la latencia, use la Concurrencia Provisionada para mantener el entorno de ejecución listo para atender solicitudes. Si bien incurre en costos adicionales, garantiza baja latencia para cargas de trabajo de alta prioridad.

2. Mantenga las funciones sin estado

La ausencia de estado es un principio fundamental de la arquitectura sin servidor, asegurando que su aplicación escale sin problemas:

Evite depender de datos en memoria

Las funciones de Lambda son efímeras, lo que significa que su entorno de ejecución es temporal y puede no persistir entre invocaciones. En lugar de depender de variables en memoria, almacene la información de estado en sistemas externos como DynamoDB, S3 o Redis.

Habilitar la idempotencia

Diseña tus funciones para manejar eventos duplicados de manera elegante. Utiliza identificadores únicos para las solicitudes y revisa registros o bases de datos para asegurarte de que el mismo evento no se procese varias veces.

3. Utiliza variables de entorno

  • Las variables de entorno son una forma segura y conveniente de configurar tus funciones Lambda:
  • Almacena información sensible

Guarda claves API, cadenas de conexión de bases de datos y otros secretos como variables de entorno. AWS Lambda cifra estas variables en reposo y las descifra durante la ejecución.

Para mayor seguridad, utiliza AWS Secrets Manager o Systems Manager Parameter Store para gestionar secretos de forma dinámica.

Simplifica la gestión de la configuración

Utiliza variables de entorno para gestionar configuraciones como niveles de registro, configuraciones de región o URLs de servicios de terceros. Esto elimina la necesidad de valores codificados, haciendo que tu función sea más portátil entre entornos (por ejemplo, dev, staging, prod).

Conclusión

Source:
https://www.datacamp.com/tutorial/aws-lambda