AWS Lambda en production : les patterns qui evitent les mauvaises surprises

AWS Lambda permet de deployer du code sans gerer de serveurs. Ce n’est pas “sans infrastructure” — c’est une infrastructure dont les contraintes sont differentes.

Les contraintes fondamentales

Minimiser les cold starts

# Initialiser en dehors du handler (execute une seule fois par container)
import boto3

# Connexion au niveau module
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('orders')

def lambda_handler(event, context):
    response = table.get_item(Key={'id': event['order_id']})
    return response['Item']

Idempotence obligatoire

Lambda peut invoquer votre fonction plusieurs fois en cas d’erreur. Votre fonction doit etre idempotente.

def lambda_handler(event, context):
    order_id = event['order_id']
    if is_already_processed(order_id):
        return {'statusCode': 200, 'body': 'Already processed'}
    process_order(order_id)
    mark_as_processed(order_id)
    return {'statusCode': 200}

Pattern SQS + Lambda : le plus fiable

def lambda_handler(event, context):
    failed_messages = []
    for record in event['Records']:
        try:
            body = json.loads(record['body'])
            process_message(body)
        except Exception as e:
            failed_messages.append({'itemIdentifier': record['messageId']})
    return {'batchItemFailures': failed_messages}

Notre formation AWS couvre Lambda avec des ateliers sur architectures serverless.