Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# Configuration de la mémoire d’une fonction Lambda
Lambda alloue de la puissance d’UC en fonction de la quantité de mémoire configurée. La *mémoire* est la quantité de mémoire disponible pour une fonction Lambda lors de l’exécution. Vous pouvez augmenter ou réduire la mémoire et la puissance d’UC allouées à votre fonction à l’aide du paramètre **Mémoire**. Vous pouvez configurer la mémoire comprise entre 128 et 10 240 Mo, par incréments de 1 Mo. A 1 769 Mo, une fonction dispose de l’équivalent d’1 vCPU (un vCPU-seconde de crédits par seconde).
Cette page explique comment et quand mettre à jour le paramètre de mémoire pour une fonction Lambda.
**Topics**
+ [
## Évaluation du paramètre de mémoire approprié pour une fonction Lambda
](#configuration-memory-use-cases)
+ [
## Configuration de la mémoire d’une fonction (console)
](#configuration-memory-console)
+ [
## Configuration de la mémoire d’une fonction (AWS CLI)
](#configuration-memory-cli)
+ [
## Configuration de la mémoire d’une fonction (AWS SAM)
](#configuration-memory-sam)
+ [
## Acceptation des recommandations relatives à la mémoire d’une fonction (console)
](#configuration-memory-optimization-accept)
## Évaluation du paramètre de mémoire approprié pour une fonction Lambda
La mémoire est le principal instrument de contrôle de l’exécution d’une fonction. Le réglage par défaut, 128 Mo, est le plus bas possible. Nous vous recommandons de n’utiliser que 128 Mo pour les fonctions Lambda simples, telles que celles qui transforment et acheminent des événements vers d’autres services AWS . Une allocation de mémoire plus élevée peut améliorer les performances pour les fonctions qui utilisent des bibliothèques importées, des [couches Lambda](chapter-layers.md), Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ou Amazon Elastic File System (Amazon EFS). L’ajout de mémoire augmente proportionnellement la quantité de processeur, augmentant ainsi la puissance de calcul globale disponible. Si une fonction est liée au processeur, au réseau ou à la mémoire, l’augmentation du paramètre de mémoire peut améliorer considérablement ses performances.
Pour trouver la bonne configuration de mémoire, surveillez vos fonctions avec Amazon CloudWatch et définissez des alarmes si la consommation de mémoire approche les valeurs maximales configurées. Cela peut aider à identifier les fonctions liées à la mémoire. Pour les fonctions liées au processeur et aux E/S, le suivi de la durée apporte souvent des informations intéressantes. Dans ces cas, l’augmentation de la mémoire peut aider à résoudre les goulets d’étranglement de calcul ou de réseau.
Vous pouvez également envisager d’utiliser l’outil open source [AWS Lambda Power Tuning](https://github.com/alexcasalboni/aws-lambda-power-tuning). Cet outil permet AWS Step Functions d'exécuter plusieurs versions simultanées d'une fonction Lambda avec différentes allocations de mémoire et de mesurer les performances. La fonction de saisie s'exécute dans votre AWS compte et effectue des appels HTTP en direct et une interaction avec le SDK, afin de mesurer les performances probables dans un scénario de production en direct. Vous pouvez également implémenter un CI/CD processus permettant d'utiliser cet outil pour mesurer automatiquement les performances des nouvelles fonctions que vous déployez.
## Configuration de la mémoire d’une fonction (console)
Vous pouvez configurer la mémoire de votre fonction dans la console Lambda.
**Pour mettre à jour la mémoire d’une fonction**
1. Ouvrez la [page Functions](https://console.aws.amazon.com/lambda/home#/functions) (Fonctions) de la console Lambda.
1. Choisissez une fonction.
1. Choisissez **Configuration**, puis **Configuration générale**.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/lambda/latest/dg/images/configuration-tab.png)
1. Sous **Configuration générale**, choisissez **Modifier**.
1. Pour **Mémoire**, définissez une valeur comprise entre 128 et 10 240 Mo.
1. Choisissez **Enregistrer**.
## Configuration de la mémoire d’une fonction (AWS CLI)
Vous pouvez utiliser la [update-function-configuration](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/lambda/update-function-configuration.html)commande pour configurer la mémoire de votre fonction.
**Example**
```
aws lambda update-function-configuration \
--function-name my-function \
--memory-size 1024
```
## Configuration de la mémoire d’une fonction (AWS SAM)
Vous pouvez utiliser [AWS Serverless Application Model](https://docs.aws.amazon.com//serverless-application-model/latest/developerguide/serverless-getting-started.html ) pour configurer la mémoire de votre fonction. Mettez à jour la [MemorySize](https://docs.aws.amazon.com//serverless-application-model/latest/developerguide/sam-resource-function.html#sam-function-memorysize)propriété dans votre `template.yaml` fichier, puis exécutez [sam deploy](https://docs.aws.amazon.com//serverless-application-model/latest/developerguide/sam-cli-command-reference-sam-deploy.html).
**Example template.yaml**
```
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: An AWS Serverless Application Model template describing your function.
Resources:
my-function:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: .
Description: ''
MemorySize: 1024
# Other function properties...
```
## Acceptation des recommandations relatives à la mémoire d’une fonction (console)
Si vous disposez d'autorisations d'administrateur dans Gestion des identités et des accès AWS (IAM), vous pouvez choisir de recevoir des recommandations de configuration de la mémoire des fonctions Lambda de la part de. Optimiseur de calcul AWS Pour obtenir des instructions sur la manière de choisir de recevoir des recommandations relatives à la mémoire pour votre compte ou votre organisation, consultez [Inscription à votre compte](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/getting-started.html#account-opt-in) dans le *Guide de l’utilisateur Optimiseur de calcul AWS *.
**Note**
Compute Optimizer prend en charge uniquement les fonctions qui utilisent l’architecture x86\$164.
Si vous avez choisi cette option et si votre [fonction Lambda répond aux exigences de Compute Optimizer](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/requirements.html#requirements-lambda-functions), vous pouvez afficher et accepter les recommandations de Compute Optimizer relatives à la mémoire de la fonction dans la console Lambda dans **Configuration générale**.