Libérez-vous des serveurs grâce à AWS Lambda

Imaginez que vous pouvez lancer votre code sans avoir à toucher un seul serveur, ni même penser à toute l’infrastructure. AWS Lambda vous permet d’exécuter du code en réponse à des événements, le tout sans avoir à toucher un seul serveur. Il s’intègre super bien avec plein d’autres services AWS comme S3, DynamoDB, API Gateway, ainsi qu’avec d’autres événements (SQS, EventBridge,…) ou des applications tierces.
Lambda offre la flexibilité d’évoluer facilement, que ce soit pour des tâches ponctuelles ou des processus qui nécessitent de fortes ressources temporairement.
Vous pouvez également utiliser AWS Step Functions pour orchestrer des workflows complexes en coordonnant plusieurs fonctions Lambda et d’autres services AWS. Step Functions simplifie la gestion des flux de travaux avec des visuels clairs, et permet de gérer les étapes, les erreurs, et les dépendances entre différentes fonctions. Bref, c’est l’outil parfait pour faire des systèmes modulaires qui s’adaptent à vos besoins.

Comment fonctionne AWS Lambda ?

AWS Lambda fonctionne avec des « fonctions » qui s’exécutent dès qu’un événement se produit, ou qui peuvent être enchaînées dans des workflows via AWS Step Functions.
Par exemple, un fichier est ajouté dans un bucket S3 ? Boom, une fonction Lambda peut être déclenchée pour traiter ce fichier. AWS Lambda peut aussi être appelé par une Step Function pour gérer des processus plus complexes nécessitant plusieurs étapes.
Pas besoin de gérer des serveurs, vous écrivez juste le code et Lambda se charge du reste. Lambda s’adapte automatiquement à la charge et ajuste les ressources selon les besoins. Vous pouvez écrire votre code en différents langages, comme Python, Node.js, Java, C#, et bien d’autres.
Et le mieux, c’est que vous ne payez que lorsque votre code tourne (pay as you go) : une solution idéale pour des tâches ponctuelles ou des événements aléatoires sans coûts inutiles.
Vous pouvez même définir des permissions précises à chaque fonction Lambda grâce à IAM, ce qui garantit une meilleure sécurité.

Les avantages du serverless

• Pas de gestion de serveur : Finies les galères de maintenance, AWS s’occupe de tout. Vous écrivez le code, AWS se charge du reste !
• Mise à l’échelle automatique : Lambda gère le scaling pour vous. Vous n’avez plus à vous inquiéter si la charge augmente, Lambda ajuste automatiquement les ressources pour répondre à la demande, qu’il s’agisse de quelques requêtes par jour ou de milliers par seconde.
• Coûts basés sur l’utilisation : Vous ne payez que quand votre code s’exécute. Pas de coûts fixes pour des serveurs qui dorment, ce qui peut être très économique. En plus, la facturation est calculée à la milliseconde près, donc vous ne payez que pour le temps exact d’exécution.
• Flexibilité de développement : Vous pouvez écrire des fonctions dans le langage qui vous convient le mieux et dans la version que vous souhaitez, et Lambda s’occupe de le faire tourner.
• Intégration facile avec d’autres services : Lambda s’intègre parfaitement avec les autres services AWS comme DynamoDB, S3, SNS, et bien plus. Cela vous permet de créer des architectures complexes avec un minimum de code.

Intégrations et cas d’utilisation

Cas d’Usage d’AWS Lambda au sein d’une Plateforme Data Orchestrée par Step Functions

• Ingestion et Préparation de Données
  • Extraction Automatisée : Lambda est orchestré par une Step Function pour extraire des données de sources diverses, par exemple des fichiers, et les injecter automatiquement dans un Datalake comme Snowflake.
  • Prétraitement des Données : des Lambda sont orchestrées pour nettoyer et transformer les données avant leur ingestion dans l’entrepôt de données, garantissant ainsi que les données sont standardisées.
• Orchestration de Pipelines de Données
  • Déclenchement d’ETL : Les jobs ETL sont gérés par AWS Glue, AWS Glue Spark, et AWS Step Functions orchestre les Lambda pour s’assurer que les tâches de prétraitement et de validation s’enchaînent correctement.
  • Workflows Complexes : AWS Step Functions orchestre les différentes étapes d’un pipeline de données en appelant des fonctions Lambda successives pour charger, transformer, et valider les données, ce qui simplifie la création de flux de travail complexes.
• Validation et Qualité des Données
  • Contrôle de Qualité Automatique : les Lambda, orchestrées par Step Functions, s’assurent que chaque étape d’une pipeline inclut une vérification de la qualité des données.
    Si des problèmes sont détectés, les workflows gérés par Step Functions peuvent redémarrer ou corriger la tâche.
• Traitement d’Événements et Monitoring
  • Mise à Jour des Métadonnées : Step Functions peut aussi orchestrer des Lambda pour mettre à jour un catalogue de données, comme AWS Glue Data Catalog, chaque fois que de nouvelles données sont ingérées.
• Intégration et Enrichissement des Données
  • Enrichissement des Données : des Lambda sont orchestrées par Step Functions pour ajouter des informations supplémentaires en appelant des fichiers, en exécutant des requêtes SQL, afin de compiler ces données en vue d’une alimentation d’un Datalake.
• Alertes et Notifications à Partir de Données
  • Détection d’Anomalies et remédiation : des Step Functions peuvent orchestrer des Lambda pour analyser des données en temps réel et envoyer des notifications lorsqu’une anomalie est détectée et procéder à des remédiations.
  • Reporting Automatisé : Step Functions peut enchaîner des Lambda afin de générer automatiquement des rapports, puis les envoyer aux destinataires appropriés.
• Archivage et Nettoyage Automatique
  • Archivage de Données : des Lambda orchestrent par une Step Functions pour déplacer des données froides vers un stockage à moindre coût, comme S3 Glacier.
  • Suppression Automatique : Les workflows Step Functions peuvent orchestrer des Lambda pour purger automatiquement des données obsolètes en fonction des règles de rétention.

Ces cas d’usage, que nous avons mis en place, parmi d’autres, avec mes collègues, montrent comment AWS Lambda, orchestré par AWS Step Functions, peut automatiser et simplifier la gestion d’une plateforme de données en minimisant les coûts et les opérations manuelles.

Documentation et Formation

Pour ceux qui veulent aller plus loin avec AWS Lambda, il existe une multitude de ressources de documentation et de formations disponibles. AWS propose une documentation très complète, allant des bases de l’utilisation de Lambda à des cas d’usage avancés. Vous pouvez également explorer des guides pratiques, des exemples de code, ainsi que des labs interactifs sur le site officiel d’AWS.

En matière de formation, AWS propose des parcours éducatifs interactifs comme AWS Cloud Quest. Cloud Quest est un jeu éducatif immersif qui vous permet de développer des compétences pratiques en résolvant des défis cloud dans un environnement virtuel.
C’est une excellente manière d’apprendre à maîtriser Lambda et d’autres services AWS de manière ludique et interactive, tout en vous amusant. Elle a aussi cet avantage d’être disponible gratuitement pour plus de 600 cours et d’être à la portée de tous.

Pour conclure…

AWS Lambda est parfait pour ceux qui veulent se concentrer sur le code sans se prendre la tête avec l’infrastructure.
C’est à la fois simple, efficace, et ça vous fait économiser du temps et de l’argent. Lambda permet une agilité que peu d’autres services offrent : vous pouvez tester, adapter, évoluer et scaler facilement.
Moins de serveurs, plus de temps pour innover, c’est aussi simple que ça.