Graviton 2 Lambda: Kostenoptimierung und Leistungsvergleich

Table of Contents:

1. Einleitung
2. Was ist der Graviton 2 Lambda?
3. Architekturwahl bei der Erstellung einer Lambda-Funktion
4. Veränderung der Konfiguration zwischen ARM64 und x86
5. Ausführen von Lambda Power Tuner
6. Ergebnisvergleich zwischen ARM64 und x86
7. Vor- und Nachteile der Graviton 2-Architektur
8. Kostenoptimierung mit Graviton 2
9. Fazit
10. Häufig gestellte Fragen

Einleitung

In diesem Artikel werden wir uns eingängig mit Graviton 2 Lambda-Funktionen beschäftigen, die kürzlich von AWS angekündigt wurden. Diese Funktionen basieren auf der ARM64-Architektur und stellen eine neue Wahlmöglichkeit neben der bisher üblichen x86-Architektur dar. Wir werden lernen, wie man die Architektur bei der Erstellung einer Lambda-Funktion auswählt und wie man den Lambda Power Tuner verwendet, um die Leistung der Funktion in verschiedenen Konfigurationen zu optimieren. Abschließend werden wir die Vor- und Nachteile der Graviton 2-Architektur betrachten und Möglichkeiten zur Kostenoptimierung diskutieren.

Was ist der Graviton 2 Lambda?

Der Graviton 2 Lambda ist ein Dienst von AWS, der auf der ARM64-Architektur basiert. Er ermöglicht die Ausführung von Lambda-Funktionen auf dieser neuen Architektur. Bisher war die x86-Architektur die einzige verfügbare Wahl für Lambda-Funktionen. Mit der Einführung von Graviton 2 eröffnet sich nun die Möglichkeit, die Architektur bei der Erstellung einer Lambda-Funktion auszuwählen.

Architekturwahl bei der Erstellung einer Lambda-Funktion

Beim Erstellen einer Lambda-Funktion haben Sie nun die Möglichkeit, die Architektur zwischen x86 und ARM64 auszuwählen. Dies kann über die Native Console oder über entsprechende Toolchains wie CDK, SAM und CloudFormation erfolgen. Die Architekturwahl bestimmt die zugrunde liegende Hardware für die Ausführung der Lambda-Funktion.

Veränderung der Konfiguration zwischen ARM64 und x86

Um die Auswirkungen der Architekturwahl zu verstehen, können wir eine einfache Lambda-Funktion namens "create message" erstellen. Diese Funktion verwendet das AWS SDK zur Generierung von UUIDs und zum Einfügen in DynamoDB. Wir werden die Konfiguration zwischen ARM64 und x86 ändern und den Lambda Power Tuner in beiden Fällen ausführen, um die Leistung der Funktion zu vergleichen.

Ausführen von Lambda Power Tuner

Lambda Power Tuner ist ein Tool, das die Lambda-Funktion in verschiedenen Konfigurationen testet und die Leistung analysiert. Es konfiguriert die Funktion mit unterschiedlichen Arbeitsspeichergrößen und misst die Reaktionszeit. Wir werden den Lambda Power Tuner sowohl für die ARM64- als auch für die x86-Konfiguration ausführen und die Ergebnisse vergleichen.

Ergebnisvergleich zwischen ARM64 und x86

Nachdem wir den Lambda Power Tuner für beide Konfigurationen ausgeführt haben, vergleichen wir die Ergebnisse. Je nach Workload kann die Leistung zwischen ARM64 und x86 variieren. In einigen Fällen kann ARM64 besser abschneiden, während in anderen Fällen x86 die bessere Wahl sein kann. Es ist wichtig, die Ergebnisse zu analysieren und die optimale Architektur für die spezifische Anwendung zu wählen.

Vor- und Nachteile der Graviton 2-Architektur

Die Graviton 2-Architektur bietet bestimmte Vorteile gegenüber der x86-Architektur. Zum einen ist sie kostengünstiger, da AWS angekündigt hat, dass Graviton 2-gestützte Dienste günstiger sein werden als die herkömmlichen x86-Angebote. Dies ermöglicht eine Kostenoptimierung, insbesondere wenn die Leistung der beiden Architekturen vergleichbar ist. Ein potenzieller Nachteil könnte sein, dass nicht alle bestehenden Toolchains und Bibliotheken vollständig mit der Graviton 2-Architektur kompatibel sind.

Kostenoptimierung mit Graviton 2

Die Möglichkeit, die Graviton 2-Architektur zu nutzen, eröffnet die Chance, die Kosten für Lambda-Funktionen weiter zu optimieren. Wenn die Leistung zwischen ARM64 und x86 vergleichbar ist, können Sie sich für die Graviton 2-Architektur entscheiden und somit von günstigeren Preisen profitieren. Es ist wichtig, die Kosten- und Leistungsaspekte sorgfältig zu analysieren, um die beste Wahl für Ihre spezifische Anwendung zu treffen.

Fazit

Die Einführung der Graviton 2-Architektur für Lambda-Funktionen erweitert die Wahlmöglichkeiten für Entwickler und ermöglicht potenzielle Kostenoptimierungen. Indem man die Architektur bei der Erstellung einer Lambda-Funktion auswählt und den Lambda Power Tuner verwendet, kann man die Leistung der Funktion verbessern und die Kosten im Blick behalten.

Häufig gestellte Fragen

Frage: Wie wähle ich die Architektur bei der Erstellung einer Lambda-Funktion aus?
Antwort: Die Architekturwahl kann entweder über die Native Console oder über entsprechende Toolchains wie CDK, SAM und CloudFormation erfolgen. Bei der Erstellung einer Lambda-Funktion haben Sie die Wahl zwischen x86 und ARM64.

Frage: Kann man die Leistung der Lambda-Funktion zwischen ARM64 und x86 vergleichen?
Antwort: Ja, durch Verwendung des Lambda Power Tuners ist es möglich, die Leistung einer Lambda-Funktion in verschiedenen Konfigurationen zu vergleichen. Der Power Tuner konfiguriert die Funktion mit unterschiedlichen Arbeitsspeichergrößen und misst die Reaktionszeit.

Frage: Ist die Graviton 2-Architektur teurer als x86?
Antwort: Nein, im Gegenteil. AWS hat angekündigt, dass Graviton 2-gestützte Dienste günstiger sein werden als die herkömmlichen x86-Angebote. Dies eröffnet die Möglichkeit zur Kostenoptimierung bei der Verwendung der Graviton 2-Architektur.

Frage: Gibt es Einschränkungen bei der Kompatibilität von Toolchains und Bibliotheken mit der Graviton 2-Architektur?
Antwort: Ein potenzieller Nachteil der Graviton 2-Architektur ist, dass nicht alle bestehenden Toolchains und Bibliotheken vollständig kompatibel sind. Es ist wichtig, die Kompatibilität im Hinblick auf Ihre spezifische Anwendung zu überprüfen.