VPC 澄清中的 AWS Lambda ENI 限制

Question

我在lambda的 AWS 官方文档中找到了这个：

如果您的 Lambda 函数访问 VPC，您必须确保您的 VPC 具有足够的 ENI 容量来支持您的 Lambda 函数的规模要求。您可以使用以下公式来大致确定 ENI 要求。

预计的峰值并发执行次数 *（以 GB/3GB 为单位的内存）

我理解这个公式背后的原因。我唯一的问题是：为什么是 3GB？这个数字从何而来？

Answer 1

公式预计峰值并发执行数 ×（内存，GB / 3GB）是对实际（但未说出口）问题“Lambda 需要分配多少 m 级（通用）EC2 实例以容纳需要多少这种尺寸的容器？”

AWS Lambda 使用与通用 Amazon EC2 实例类型（例如 M3 类型）相同的比率来分配与内存成比例的 CPU 功率。

https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/resource-model.html

这个比率是“相同的”，因为 M3 ......或与它非常相似的东西......是 Lambda 在幕后实际使用的东西，用于托管您的容器。

m3.medium 是 m3 系列中最小的机器，有 3.75GB 的 RAM……所以 lambda 需要配置的这种类型的 EC2 VM 的数量——以及需要的 ENI 的数量——大约是n × (m / 3GB)。该实例可以托管（例如）大约 2 × 1.5 GB 或 24 × 128 MB 或 1 × 3.0 GB 的容器，从而为 VM 内的操作/管理开销留出一些空间。

可能涉及多少开销，Lambda 在放置和选择容器时使用的算法，Lambda 是否混合使用实例大小以及遵循什么规则……都是 Lambda 黑匣子的一部分。逻辑将规定 Lambda 将从较小的实例开始，随着并发性的增长逐渐发展到较大的实例，因为较大的实例（在同一系列中）将允许更高的打包效率而不会降低性能（因为内存和 CPU 是专用的，按固定比率, 到每个容器），特别是对于大型和奇怪尺寸的容器。这个公式表明，接收 ENI 的不是容器，而是实例......并且在并发情况下，Lambda 将分配大约n × (m / 3GB) 个实例n大小为m GB。