AWS Lambda 与 Fargate 如何改变我们构建应用的方式

Source: Dev.to

参加在蒂鲁帕蒂举办的 AWS 学生社区日

地点：莫汉·巴布大学

我参加此次活动不仅是作为参与者，也是作为一名 AWS Community Builder，热衷于向初学者和所有感兴趣的人分享云计算知识。Avinash Dalvi 主讲的 “从代码到容器：理解 Lambda 之外的无服务器” 立刻吸引了我的注意，因为它提供了关于 何时使用 Lambda 以及 何时考虑其他选项（尤其是容器） 的明确指导。

背景设定：为何要“超越 Lambda 的无服务器”？

演讲一开始就解释了从编写代码转向使用容器，同时保持 无服务器思维 的转变。关键点在于 无服务器 不仅仅是 Lambda 函数——它是一种思维方式，让你专注于代码本身，而底层基础设施由 AWS 处理。

Avinash 介绍自己是 AWS User Group Bengaluru 的负责人以及 AWS Community Builder，这让观众确信内容来源于真实的实践经验，而非纯理论。他重点指出：

• Lambda 的优势所在
• Lambda 的局限性
• AWS Fargate 等服务如何填补这些空白

无服务器思维的转变

从 “我需要一台服务器” → “我需要在 X 发生时运行代码”

在无服务器模型中，你只需声明 所需的资源（运行时、内存、超时时间），其余交由 AWS 处理。触发方式可以是：

• S3 文件上传
• API 请求
• 定时（cron）任务
• 来自其他 AWS 服务的事件

披萨，谁要？用食物解释无服务器

自己动手 vs. 订披萨

传统服务器（如 EC2）就像在家做饭：你要管理厨房，保持烤箱运行，即使不在烹饪时也要付费。

无服务器则像订披萨：你下单（代码），描述需求（配料、尺寸、底层），AWS 完成其余工作。只为实际消费的部分付费。

订购你的无服务器披萨

演讲者使用披萨类比来演示构建无服务器应用的步骤：

这帮助学生将日常决策（点哪种披萨）与云计算选型联系起来。

Lambda 实战（以及它的局限）

简单的 Lambda 示例：图像压缩

import boto3
from PIL import 

Source:

Image
import os

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # 1️⃣ Extract bucket & key from the S3 event
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key    = event['Records'][0]['s3']['object']['key']

    # 2️⃣ Download the image to /tmp
    download_path = f'/tmp/{os.path.basename(key)}'
    s3.download_file(bucket, key, download_path)

    # 3️⃣ Open, resize, and save a thumbnail
    with Image.open(download_path) as img:
        img.thumbnail((128, 128))
        thumb_path = f'/tmp/thumb-{os.path.basename(key)}'
        img.save(thumb_path)

    # 4️⃣ Upload the thumbnail back to S3
    thumb_key = f'thumbnails/{os.path.basename(key)}'
    s3.upload_file(thumb_path, bucket, thumb_key)

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': f'Thumbnail saved to {thumb_key}'
    }

为什么 Lambda 在这里表现良好：

• 小型、基于触发的工作负载
• 短时运行（秒级）
• 最小状态（使用 /tmp 存储）

典型用例：图像缩放、缩略图生成、简单 API、轻量级数据处理。

当 Lambda 碰到瓶颈时

Lambda 的限制成为问题的场景：

• 长时间运行的任务 – 最大超时时间为 15 分钟。
• 高内存/CPU 需求 – 工作负载可能超出 Lambda 可用资源。
• 冷启动延迟 – 在大型包或 VPC 附加函数时尤为明显。
• 复杂网络 – 持久连接、自定义 VPC 设置、低延迟的服务间通信。
• 有状态工作负载 – Lambda 是无状态的；保持状态需要外部服务（DynamoDB、S3）。

在这些情况下，AWS Fargate 上的容器或其他托管服务提供所需的灵活性，同时保留许多无服务器的优势（按需付费、自动扩展、无需服务器管理）。

总体而言，本次会议提醒我们，“无服务器”是一种思维方式，而非单一产品。无论选择 Lambda、容器还是混合方式，目标都是让 AWS 处理繁重的工作，让你专注于创造价值。

Lambda vs Fargate – 何时使用哪种无服务器选项

常见视频处理三步的快速对比

为什么会失败？

• 视频处理可能需要 ≈ 45 分钟。
• Lambda 有硬性超时限制（幻灯片中为 15 分钟）。
• 您可能需要 对环境进行更多控制。
• 可能需要更大的依赖项或特殊工具。

尽管无服务器技术功能强大，但仍需为具体任务挑选合适的工具。这时 AWS Fargate 就派上用场了。

Lambda vs Fargate：同一家披萨店，不同选项

Lambda 与 Fargate 对比

结论 – Lambda 就像快速点选标准菜单，而 Fargate 则让你自带配方和食材，但仍然无需自己管理厨房。

Fargate – “Bring Your Own Recipe”

“Bring Your Own Recipe” – 你将应用打包成容器（Docker 镜像），AWS 为你运行它，无需你管理服务器。

“Fargate – The Freedom”的三个角度

1. 更多控制权

• 任意编程语言
• 任意运行时版本
• 自定义操作系统级依赖
• 在 Lambda 中难以运行的特定工具/库

2. 更多容量

• 可运行数小时或数天
• 没有 15 分钟的限制
• 更高的内存和 CPU 选项

3. 更多使用场景

• 长时间运行的进程
• 需要传统环境的遗留应用
• 具有特定运行时需求的微服务
• 批处理作业和后台处理

Fargate 仍然是 无服务器（无需管理服务器），但提供了容器级别的灵活性。

可尝试的架构模式

幻灯片中的实用模式

这些模式将课堂概念与真实项目（学校应用、兼职业务、实习等）相连接。

当 不 使用无服务器

诚实面对权衡

无服务器并不总是最佳选择。当出现以下情况时，它可能不适合：

• 你的流量 稳定且高，使用始终在线的基础设施可能更便宜。
• 你需要 深入控制 环境的底层细节。
• 任务的 运行时间超过无服务器函数的限制。
• 你 对需求不确定，而过早使用太多托管服务可能导致复杂化。

无服务器只是另一种工具；真正的技巧在于知道何时使用它，而不是容器或基础的 EC2 实例。

Lambda vs Fargate：一个简单的决策树

选择的思维模型

1. 您是否需要运行代码？

   • 否 → 不需要计算资源。
   • 是 → 继续。

2. 它能在 15 分钟内完成吗？

   • 是 →
     • 它是 标准运行时（Python、Node.js 等）且依赖可管理吗？
       • 是 → Lambda（最快且最便宜）。
       • 否 → 考虑 Fargate（或其他基于容器的方法）。
   • 否 → 使用 Fargate 来处理需要自定义环境的长时间运行进程。

本次会议的关键要点

• Serverless = “点披萨” – 方便，但必须挑对切片（Lambda 与 Fargate）。
• Lambda 适用于短小、无状态的函数，使用标准运行时。
• Fargate 提供容器灵活性和无限运行时，仍然无需服务器管理。
• 理解 权衡（成本、延迟、控制、持续时间）至关重要。
• 在设计新项目时，使用 决策树 和 架构模式 作为检查清单。

祝构建愉快！ 🚀

关键要点

• 不要自己运营餐厅 – 让 AWS 处理基础设施。
• 了解 Lambda 与 Fargate 的区别，而不是盲目选择其中之一。
• 专注于代码，而非服务器 – 编写业务逻辑，而不是运维管道。
• 为价值付费，而非空闲时间 – 只有在代码运行时才产生费用。

对我个人而言，最大的收获是 “无服务器”并不仅限于 Lambda。即使使用容器，只要 AWS 负责资源的设置和扩展，而你主要关注应用本身，也可以视为无服务器。

结论

这场在 AWS Student Community Day in Tirupati 举办的会议非常有帮助，因为它提醒我，优秀的技术演讲不仅仅是列出功能——它们会改变你对事物的理解方式。披萨示例、关于 Lambda 限制的开放讨论，以及将 Fargate 介绍为一种强大的 “无服务器容器” 选项，使这些主题更容易被掌握，尤其是对刚开始学习这些服务的学生而言。

作为一名 AWS Community Builder，此类活动让我保持动力。它们展示了只要有恰当的示例和思考方式，好奇心可以多快转化为实际项目。

如果你对这个主题感兴趣，尝试从自己的生活中挑选一个小的使用案例——比如处理应用中的图片或运行定时清理任务——并使用 Lambda 或 Fargate 来构建它。动手实践的经验会比任何演示都更有价值。

关于作者

作为 AWS Community Builder，我喜欢分享自己在经验和活动中学到的东西，并乐于帮助他人在道路上前行。如果您觉得这有帮助或有任何问题，请随时联系我！ 🚀

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References

• 事件: AWS Student Community Day Tirupati
• 主题: AWS Lambda 与 Fargate 如何改变我们构建应用的方式
• 日期: 2025年11月01日

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