Tìm hiểu Lambda trong Amazon Web Services là gì?

1. Lambda là gì?

Lịch sử của đám mây

Như chúng ta biết rằng phần cứng máy tính rất nặng, và từ nhiều thập kỷ, rất nhiều lớp trừu tượng đã được xây dựng trong code.

Lịch sử của đám mây

Trung tâm dữ liệu(Data Centre): Đầu tiên hãy nói về phần cứng máy tính trong Trung tâm dữ liệu. Trong trường hợp này, cần có người kiểm tra xem nó đã được bật hay chưa và kết nối với mạng. Việc cung cấp tài nguyên không dễ dàng vì chúng tôi cần phải nói chuyện với mọi người, chúng tôi phải gọi đến các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu để cho phép truy cập vào máy. Cần tối thiểu 10 ngày để cung cấp tài nguyên. Giả sử bạn muốn đặt hàng máy chủ Cơ sở dữ liệu hoặc máy chủ web, dịch vụ này sẽ được cung cấp sau 10 ngày.

IAAS (Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ – Infrastructure As A Service): Năm 2006, Amazon đã ra mắt phiên bản EC2. Bạn có thể cung cấp cho máy các lệnh gọi API bằng dòng lệnh hoặc trình duyệt web. Dịch vụ IAAS đã ra đời và các nhà phát triển trên khắp thế giới rất vui vì họ không phải cung cấp các dịch vụ vật lý nữa. Bạn có thể cung cấp máy ảo ở bất kỳ đâu trên thế giới và làm bất cứ điều gì bạn muốn. IAAS đang chạy trong máy ảo cũng như trong máy vật lý. Bạn phải quản lý Windows, Linux, hoặc có thể một số lỗi xảy ra trong đĩa do hệ điều hành của bạn bị mất thì bạn cần phải cài đặt lại hệ điều hành.

PAAS (Nền tảng như một dịch vụ-Platform As A Service): Amazon đã ra mắt một dịch vụ mới được gọi là PAAS. Bạn cần tải lên code của mình và Amazon sẽ cung cấp các tài nguyên bên dưới. Bạn vẫn quản lý Window, Linux. Amazon sẽ không làm cho bạn.

Vùng chứa(Containers): Các vùng chứa được tách biệt và nhẹ vẫn cần được triển khai trong máy chủ và bạn phải giữ cho vùng chứa của mình hoạt động. Tất cả những điều này mà bạn cần phải quản lý.

Lambda: Amazon phát hành Lambda vào năm 2015. Bạn không phải lo quản lý Trung tâm dữ liệu, quản lý cơ sở hạ tầng như mộtm dịch vụ, quản lý nền tảng dưới dạng dịch vụ hoặc vùng chứa. Bạn cần tải code lên và Amazon sẽ làm mọi thứ cho bạn.

2. Lambda là gì?

  • Lambda được sử dụng để đóng gói Trung tâm dữ liệu, Phần cứng, Mã hội / Giao thức, ngôn ngữ cấp cao, hệ điều hành, API AWS.
  • Lambda là một dịch vụ máy tính, nơi bạn có thể tải lên code của mình và tạo hàm Lambda.
  • Lambda đảm nhận việc cung cấp và quản lý các máy chủ được sử dụng để chạy code.
  • Trong khi sử dụng Lambda, bạn không phải lo lắng về việc mở rộng quy mô, bản vá, hệ điều hành, v.v.

Lambda có thể được sử dụng theo những cách sau:

  • Nó có thể được sử dụng như một dịch vụ tính toán hướng sự kiện trong đó AWS Lambda chạy code của bạn để phản hồi các sự kiện. Những sự kiện này có thể là những thay đổi đối với dữ liệu trong nhóm Amazon S3 hoặc bảng Amazon DynamoDB.
  • Nó có thể được sử dụng như một dịch vụ máy tính để chạy code của bạn theo các yêu cầu HTTP bằng cách sử dụng các lệnh gọi API Amazon được thực hiện bằng AWS SDK.

3. Lambda hoạt động như thế nào?

Người dùng tải ảnh lên S3.

  • S3 kích hoạt một sự kiện và sự kiện này là một hàm Lambda.
  • Hàm Lambda lấy ảnh này, sau đó mã hóa hình ảnh. Khi một hình ảnh được mã hóa, nó sẽ được lưu trữ trong S3.
  • Hàm Lambda có thể kích hoạt sự kiện Lambda khác đang trả lại vị trí hình ảnh cho người dùng.
  • Lambda có thể kích hoạt một sự kiện Lambda khác lấy hình ảnh từ nhóm S3 và lưu trữ nó trong một nhóm S3 khác ở bất kỳ đâu trên thế giới.

Lamda

Phần kết luận

  • Từ ví dụ trên, chúng ta kết luận rằng sự kiện Lambda có thể kích hoạt một sự kiện Lambda khác và chúng có thể giao tiếp với các tài nguyên AWS khác.
  • Một tính năng quan trọng của Lambda là nó tự động mở rộng quy mô. Trong khi sử dụng Lambda, bạn không phải duy trì Bộ cân bằng tải đàn hồi. Nó có thể tăng lên hoặc mở rộng ra dựa trên tình trạng bệnh. Mở rộng quy mô có nghĩa là tăng tài nguyên về RAM, chẳng hạn như 8 GB lên 12 GB. Mở rộng quy mô(Scaling out) có nghĩa là thêm ngày càng nhiều trường hợp. Ví dụ, Load Balancer. Nếu tải tăng, bạn mở rộng quy mô hơn là mở rộng các phiên bản. Chức năng Lambda tự động mở rộng quy mô. Ví dụ: nếu chúng ta có một hàm hai dòng và hàng triệu người dùng sử dụng cùng một hàm, hàng triệu hàm được tạo ra để phục vụ hàng triệu người dùng.
Fivestar: 
Average: 5 (1 vote)