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AWS Lambda Mikro-VMS - AWS Lambda
So funktionieren Lambda MicroVMsWann sollte Lambda MicroVMS verwendet werdenSchlüssel-Features

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

AWS Lambda Mikro-VMS

Wenn Sie eine Anwendung entwickeln, bei der mehrere Benutzer oder KI-Agenten eine Verbindung zu einer Rechenumgebung herstellen und Code ausführen (z. B. interaktive Entwicklungsumgebungen, CI/CD Systeme oder Sandboxen für KI), benötigen Sie Rechenumgebungen, die schnell starten, zwischen Mandanten isoliert bleiben und bei denen Sie keine Server oder Netzwerke verwalten müssen.

AWS Lambda MicroVMs wurden speziell für diese Anwendungsfälle entwickelt. Dabei handelt es sich um serverlose Computerumgebungen, die VM-level Isolation mit vollen Betriebssystemfunktionen (z. B. Installation von Systempaketen oder Mounten von Dateisystemen), schnellen Startgeschwindigkeiten auf Snapshot-Basis und feinkörniger Kontrolle über Eingangsnetzwerke (Portzugriff, Unterstützung für HTTP/2, gRPC) und Ausgangsnetzwerke (öffentlicher Internetzugang und VPC-Zugriff WebSockets) bieten.

Bei interaktiven Anwendungsfällen wie interaktiven Entwicklungsumgebungen und KI-Sandboxen kann es in Umgebungen zu langen Phasen des Stillstands kommen, wenn Endbenutzer im Kontext zu anderen Aufgaben wechseln oder auf KI warten. MicroVMs können im Leerlauf angehalten werden, wodurch der Speicher- und Festplattenstatus erhalten bleibt und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden. Wenn der Verkehr eintrifft, werden sie wieder aufgenommen. Sie können die automatische oder programmgesteuerte Unterbrechung und Wiederaufnahme aktivieren, um die Kosten im Leerlauf zu senken und gleichzeitig die Verfügbarkeit nahezu sofort aufrechtzuerhalten, wenn Ihre Endbenutzer zurückkehren.

AWS Lambda MicroVMs stellen diese Kernfunktionen über die Firecracker-Virtualisierung bereit, die die über 15 Billionen monatlichen Aufrufe von Lambda Functions unterstützt.

Um zu beginnen, sehen Sie sich Erstellen Sie Ihre erste MicroVM an. Preisinformationen finden Sie unter AWS Lambda  – Preise.

So funktionieren Lambda MicroVMs

  1. Sie packen Ihren Anwendungscode und ein Dockerfile in ein ZIP-Archiv und laden es auf Amazon S3 hoch.

  2. Sie rufen die Lambda-API auf, um ein MicroVM-Image zu erstellen. Lambda führt Ihre ausDockerfile, startet Ihre Anwendung und erfasst einen Snapshot der vollständig initialisierten Umgebung.

  3. Wenn Ihre Anwendung eine isolierte Umgebung benötigt — für eine Benutzersitzung, einen Job oder eine Sandbox — rufen Sie an. run-microvm Lambda startet eine MicroVM aus dem Snapshot mit schnellen Startzeiten.

  4. Clients stellen über ihren dedizierten HTTPS-Endpunkt eine Verbindung zur laufenden MicroVM her. Keine Loadbalancer oder Eingangsinfrastruktur erforderlich.

  5. Im Leerlauf wird die MicroVM angehalten, wodurch Arbeitsspeicher und Festplattenstatus erhalten bleiben und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden. Sie wird mit intaktem Speicher- und Festplattenstatus wieder aufgenommen, wenn der Verkehr zurückkehrt. Suspend-resume Das Verhalten kann automatisch über Lebenszyklusrichtlinien konfiguriert oder direkt über API-Aufrufe an und ausgelöst werden. suspend-microvm resume-microvm

  6. Wenn die Sitzung endet, beenden Sie die MicroVM, um alle Ressourcen freizugeben.

Wann sollte Lambda MicroVMS verwendet werden

Lambda MicroVMS eignet sich gut für Anwendungsfälle, die Benutzer oder AI-generated Code ausführen und Ausführungsumgebungen erfordern, die eine starke Isolierung, schnelle Start- und Wiederaufnahmelatenz sowie Entwicklerkontrolle über den Umgebungslebenszyklus und die Beibehaltung des Zustands bieten. Zu den typischen Anwendungsfällen gehören:

  • Interaktive Codeumgebungen — Entwicklungsumgebungen, in denen Benutzer Code in Echtzeit schreiben und ausführen.

  • Sandboxen zur KI-Codeausführung — Kurzlebige Sandboxen für die sichere Ausführung von Code. AI-generated

  • Datenanalyseanwendungen — Jupyter-Notebooks und kurzlebige Datenverarbeitungs-Workloads, die vom Benutzer bereitgestellte Skripte ausführen.

  • Sicherheitsscans — Tools zur Schwachstellenanalyse, für die isolierte Ausführungsumgebungen erforderlich sind.

  • Reinforcement-Learning-Umgebungen — Isolierte Sandboxen für die Evaluierung und Schulung von KI-Agenten, in denen für jeden Lauf neue Umgebungen eingerichtet werden.

  • Multi-tenant CI/CD— Task-Executoren, die eine Isolierung zwischen Mandanten erfordern.

  • Spieleserver — Hosting-Umgebungen, in denen vom Benutzer bereitgestellte Skripte stark isoliert ausgeführt werden.

Schlüssel-Features

  • Schneller Start — MicroVMs werden nach vorinitialisierten Snapshots wieder aufgenommen und die Anwendungsinitialisierung übersprungen. Siehe MicroVM-Bilder.

  • Lebenszykluskontrolle — MicroVMs programmgesteuert oder automatisch über konfigurierbare Richtlinien für den Leerlauf aussetzen, wieder aufnehmen und beenden. Siehe MicroVMS ausführen.

  • Flexibles Networking — MicroVMs unterstützen eingehenden HTTPS-Verkehr an konfigurierbaren Ports mit vom Dienst bereitgestellter JWE-Authentifizierung. Der ausgehende Zugriff ist konfigurierbar. Greifen Sie auf das öffentliche Internet oder Ihre VPC zu. Einzelheiten finden Sie im Kapitel überNetzwerk.

  • Flexible Ressourcenzuweisung — Stellen Sie jede MicroVM für die Basis- oder Durchschnittsnutzung bereit, wobei Sie die Flexibilität haben, bei Spitzenaktivität vertikal auf das Vierfache der konfigurierten Basisversion zu skalieren. Zahlen Sie den Basistarif, während Ihre microVM läuft, und zahlen Sie nur für eine aktive Nutzung, die über dem Basiswert liegt.