AWS Lambda Memory Allocation ve Performance Tuning: Kapsamlı Rehber

Gerçek production örnekleriyle AWS Lambda performance tuning'de ustalaş. 5 yıllık serverless deneyiminden memory optimizasyon stratejileri, CPU allocation prensipleri, benchmarking teknikleri ve maliyet analizi framework'leri öğren.

Serinin ilk bölümünde cold start'ları optimize ettikten sonra, sıradaki zorluk Lambda function'larınızın warm olduklarında verimli çalışmasını sağlamak. Memory allocation, hem performansı hem de maliyeti hemen fark edilmeyen şekillerde etkileyen en önemli konfigürasyon kararıdır.

Potansiyel yatırımcılara kritik bir ürün demosu sırasında ana API'mız timeout hataları vermeye başladı. Suçlu? Kullanıcı analitiği işleyen masum görünen bir function, ayrılan memory'nin %90'ını tüketiyor ve tüm sistem boyunca timeout'lara yol açan garbage collection duraksamalarına neden oluyordu.

Bu olay bana Lambda performansının sadece doğru memory boyutunu seçmekle ilgili olmadığını—memory, CPU ve maliyet optimizasyonu arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamayla ilgili olduğunu öğretti.

Lambda'nın Memory-CPU Mimarisini Anlamak#

Gizli CPU Allocation Modeli#

AWS Lambda'nın birçok developer'ın yanlış anladığı tuhaf bir kaynak allocation modeli var:

TypeScript
// Memory allocation doğrudan CPU gücünü etkiler
const memoryToCpuMapping = {
  '128MB':   '~0.083 vCPU',  // En yavaş execution
  '512MB':   '~0.333 vCPU',  // Yaygın baseline
  '1024MB':  '~0.667 vCPU',  // Çoğu workload için sweet spot
  '1769MB':  '~1.0 vCPU',    // Tam vCPU ayrıldı
  '3008MB':  '~1.79 vCPU',   // Multi-core bölgesi
  '10240MB': '~6.0 vCPU'     // Maksimum allocation
};

Kritik içgörü: CPU gücü 1769MB'ye kadar (1 tam vCPU) memory allocation ile linear şekilde scale ediyor, sonra scale etmeye devam ediyor ama azalan verimle.

Gerçek Dünya Performance Etkisi#

Image processing pipeline'ımızı optimize etmekten aldığımız veriler:

Bash
# Image resize function benchmark (2MB resimler işliyor)
Memory: 128MB Execution: 8.2s Cost: $0.000017
Memory: 512MB Execution: 2.1s Cost: $0.000017  
Memory: 1024MB Execution: 1.3s Cost: $0.000022
Memory: 1769MB Execution: 0.9s Cost: $0.000027
Memory: 3008MB Execution: 0.8s Cost: $0.000041

Sweet spot: 1024MB, CPU-intensive task'lar için en iyi maliyet-performans oranını sağladı.

Benchmarking Framework: Temel Testin Ötesinde#

Kapsamlı Performance Test Kurulumu#

Rastgele teste güvenmeyin—düzgün bir benchmarking framework'ü kurun:

TypeScript
// comprehensive-benchmark.ts
import { performance } from 'perf_hooks';

interface BenchmarkResult {
  memoryUsed: number;
  executionTime: number;
  coldStart: boolean;
  gcEvents: number;
  cpuIntensive: boolean;
}

export class LambdaBenchmark {
  private results: BenchmarkResult[] = [];
  private coldStart: boolean = !global.isWarm;

  constructor() {
    global.isWarm = true;
    // Garbage collection monitoring aktifleştir
    if (global.gc) {
      this.monitorGC();
    }
  }

  private monitorGC() {
    const originalGC = global.gc;
    let gcCount = 0;
    
    global.gc = (...args) => {
      gcCount++;
      console.log(`GC Event ${gcCount} at ${Date.now()}`);
      return originalGC.apply(this, args);
    };
  }

  async benchmark<T>(
    operation: () => Promise<T>,
    label: string
  ): Promise<{ result: T; metrics: BenchmarkResult }> {
    const startTime = performance.now();
    const startMemory = process.memoryUsage();

    // Test öncesi garbage collection zorla
    if (global.gc) global.gc();

    const result = await operation();

    const endTime = performance.now();
    const endMemory = process.memoryUsage();

    const metrics: BenchmarkResult = {
      memoryUsed: endMemory.heapUsed - startMemory.heapUsed,
      executionTime: endTime - startTime,
      coldStart: this.coldStart,
      gcEvents: this.getGCEvents(),
      cpuIntensive: this.detectCPUIntensiveOperation(endTime - startTime)
    };

    console.log(`Benchmark [${label}]:`, metrics);
    this.results.push(metrics);

    return { result, metrics };
  }

  private detectCPUIntensiveOperation(duration: number): boolean {
    // >100ms süren operasyonlar muhtemelen CPU-bound
    return duration > 100;
  }

  private getGCEvents(): number {
    // Implementation GC monitoring kurulumunuza bağlı
    return 0; // Örnek için basitleştirildi
  }
}

// Lambda'nızda kullanım
export const handler = async (event: any) => {
  const benchmark = new LambdaBenchmark();
  
  const { result } = await benchmark.benchmark(async () => {
    return await processLargeDataset(event.data);
  }, 'data-processing');

  return result;
};

Production Benchmarking Stratejisi#

Farklı memory konfigürasyonları boyunca benchmark çalıştır:

Bash
# Birden fazla memory konfigürasyonu deploy et ve test et
aws lambda create-function --memory-size 512 --function-name test-512
aws lambda create-function --memory-size 1024 --function-name test-1024
aws lambda create-function --memory-size 1769 --function-name test-1769

# Otomatik benchmark script
for memory in 512 1024 1536 1769 3008; do
  echo "${memory}MB konfigürasyonunu test ediliyor..."
  aws lambda invoke \
    --function-name "test-${memory}" \
    --payload file://test-payload.json \
    --log-type Tail \
    response-${memory}.json
done

Memory Optimizasyon Stratejileri#

Strateji 1: Workload Tipine Göre Right-Sizing#

Farklı workload'ların farklı optimal memory allocation'ları var:

TypeScript
// Workload tipine göre memory allocation
const workloadOptimization = {
  // API Gateway proxy function'ları
  simpleAPI: {
    memoryMB: 512,
    reason: "Düşük CPU, hızlı response time önceliği"
  },
  
  // Database operasyonları
  databaseIntensive: {
    memoryMB: 1024, 
    reason: "Query processing + connection overhead için balanced CPU"
  },
  
  // Image/file processing
  fileProcessing: {
    memoryMB: 1769,
    reason: "CPU-intensive, tam vCPU'dan faydalanır"
  },
  
  // ML inference
  machineLearning: {
    memoryMB: 3008,
    reason: "Model için memory + inference için multi-core"
  },
  
  // Data transformation
  dataETL: {
    memoryMB: 1769,
    reason: "CPU-bound operasyonlar, optimal maliyet/performans"
  }
};

Strateji 2: Memory Leak Önleme#

Performance degradasyonuna neden olan memory leak'leri monitor et ve önle:

TypeScript
// Memory leak detection ve prevention
export class MemoryManager {
  private memoryThreshold = 0.8; // Ayrılan memory'nin %80'i
  private checkInterval: NodeJS.Timeout;

  constructor() {
    this.startMemoryMonitoring();
  }

  private startMemoryMonitoring() {
    this.checkInterval = setInterval(() => {
      const usage = process.memoryUsage();
      const allocatedMemory = parseInt(process.env.AWS_LAMBDA_FUNCTION_MEMORY_SIZE || '512') * 1024 * 1024;
      const memoryUsageRatio = usage.heapUsed / allocatedMemory;

      if (memoryUsageRatio > this.memoryThreshold) {
        console.warn('Yüksek memory kullanımı tespit edildi:', {
          heapUsed: Math.round(usage.heapUsed / 1024 / 1024) + 'MB',
          heapTotal: Math.round(usage.heapTotal / 1024 / 1024) + 'MB',
          external: Math.round(usage.external / 1024 / 1024) + 'MB',
          usage: Math.round(memoryUsageRatio * 100) + '%'
        });

        // Garbage collection zorla
        if (global.gc) {
          global.gc();
        }
      }
    }, 5000); // Her 5 saniyede kontrol et
  }

  cleanup() {
    if (this.checkInterval) {
      clearInterval(this.checkInterval);
    }
  }
}

// Kullanım pattern'i
const memoryManager = new MemoryManager();

export const handler = async (event: any) => {
  try {
    return await processEvent(event);
  } finally {
    // Her invocation sonrası temizle
    memoryManager.cleanup();
  }
};

Strateji 3: Garbage Collection Optimizasyonu#

Lambda için Node.js garbage collection'ı optimize et:

TypeScript
// Garbage collection optimizasyonu
// Bunları environment variable olarak veya deployment'ta ayarla
const gcOptimizations = {
  NODE_OPTIONS: [
    '--max-old-space-size=1024',    // Lambda memory allocation'a match et
    '--max-semi-space-size=128',    // Young generation optimize et
    '--gc-interval=100',            // Daha sık GC cycle'ları
    '--optimize-for-size'           // Speed yerine memory için optimize et
  ].join(' ')
};

// Memory-intensive operasyonlar için manual GC triggering
const processLargeDataset = async (data: any[]) => {
  const chunks = chunkArray(data, 1000);
  const results = [];

  for (const chunk of chunks) {
    const processed = await processChunk(chunk);
    results.push(processed);
    
    // Memory buildup'ı önlemek için chunk'lar arası GC zorla
    if (global.gc && results.length % 10 === 0) {
      global.gc();
    }
  }

  return results;
};

Maliyet Analizi Framework'ü#

Memory Allocation'ın Gerçek Maliyeti#

Tüm değişkenleri faktörlendiren kapsamlı maliyet analizi kur:

TypeScript
// cost-calculator.ts
interface LambdaCostParams {
  memoryMB: number;
  avgExecutionMs: number;
  invocationsPerMonth: number;
  region: 'us-east-1' | 'us-west-2' | 'eu-west-1';
}

interface CostBreakdown {
  computeCost: number;
  requestCost: number;
  totalMonthlyCost: number;
  costPerInvocation: number;
  performanceRating: number;
}

export class LambdaCostCalculator {
  // 2025 AWS fiyatları (fiyatlar region'a göre değişir)
  private pricing = {
    'us-east-1': {
      computePerGBSecond: 0.0000166667,
      requestPer1M: 0.20
    }
  };

  calculateCost(params: LambdaCostParams): CostBreakdown {
    const { memoryMB, avgExecutionMs, invocationsPerMonth, region } = params;
    const pricing = this.pricing[region];

    // Memory'yi GB'ye ve execution time'ı saniyeye çevir
    const memoryGB = memoryMB / 1024;
    const executionSeconds = avgExecutionMs / 1000;

    // Compute cost hesapla
    const gbSeconds = memoryGB * executionSeconds * invocationsPerMonth;
    const computeCost = gbSeconds * pricing.computePerGBSecond;

    // Request cost hesapla
    const requestCost = (invocationsPerMonth / 1000000) * pricing.requestPer1M;

    const totalMonthlyCost = computeCost + requestCost;
    const costPerInvocation = totalMonthlyCost / invocationsPerMonth;

    // Performance rating (düşük execution time = yüksek rating)
    const performanceRating = Math.max(1, 10 - (avgExecutionMs / 100));

    return {
      computeCost,
      requestCost,
      totalMonthlyCost,
      costPerInvocation,
      performanceRating
    };
  }

  findOptimalMemory(
    baseParams: Omit<LambdaCostParams, 'memoryMB'>,
    performanceProfile: { memory: number; executionMs: number }[]
  ): { memory: number; cost: number; savings: number } {
    const scenarios = performanceProfile.map(profile => ({
      ...profile,
      cost: this.calculateCost({
        ...baseParams,
        memoryMB: profile.memory,
        avgExecutionMs: profile.executionMs
      })
    }));

    // En iyi cost-performance oranına sahip konfigürasyonu bul
    const optimal = scenarios.reduce((best, current) => 
      (current.cost.totalMonthlyCost / current.cost.performanceRating) <
      (best.cost.totalMonthlyCost / best.cost.performanceRating) 
        ? current : best
    );

    const baseline = scenarios[0]; // İlkinin baseline olduğunu varsayıyor
    const savings = baseline.cost.totalMonthlyCost - optimal.cost.totalMonthlyCost;

    return {
      memory: optimal.memory,
      cost: optimal.cost.totalMonthlyCost,
      savings
    };
  }
}

// Kullanım örneği
const calculator = new LambdaCostCalculator();

const performanceData = [
  { memory: 512, executionMs: 2100 },
  { memory: 1024, executionMs: 1300 },
  { memory: 1769, executionMs: 900 },
  { memory: 3008, executionMs: 800 }
];

const optimal = calculator.findOptimalMemory({
  avgExecutionMs: 0, // Override edilecek
  invocationsPerMonth: 1000000,
  region: 'us-east-1'
}, performanceData);

console.log(`Optimal konfigürasyon: ${optimal.memory}MB`);
console.log(`Aylık tasarruf: $${optimal.savings.toFixed(2)}`);

Gelişmiş Performance Pattern'ları#

Pattern 1: Adaptive Memory Allocation#

Mevcut memory'ye göre processing'i dinamik olarak ayarla:

TypeScript
// adaptive-processing.ts
export class AdaptiveProcessor {
  private availableMemoryMB: number;
  private processingStrategy: 'small' | 'medium' | 'large';

  constructor() {
    this.availableMemoryMB = parseInt(process.env.AWS_LAMBDA_FUNCTION_MEMORY_SIZE || '512');
    this.processingStrategy = this.determineStrategy();
  }

  private determineStrategy(): 'small' | 'medium' | 'large' {
    if (this.availableMemoryMB >= 3008) return 'large';
    if (this.availableMemoryMB >= 1024) return 'medium';
    return 'small';
  }

  async processData(data: any[]): Promise<any[]> {
    switch (this.processingStrategy) {
      case 'large':
        // Paralel operasyonlarla her şeyi memory'de işle
        return await this.parallelProcessing(data);
      
      case 'medium':
        // Orta memory kullanımıyla batch processing
        return await this.batchProcessing(data, 1000);
      
      case 'small':
        // Memory kullanımını minimize etmek için stream processing
        return await this.streamProcessing(data, 100);
    }
  }

  private async parallelProcessing(data: any[]): Promise<any[]> {
    // Tüm mevcut CPU core'ları kullan
    const chunks = this.chunkArray(data, Math.ceil(data.length / 4));
    const promises = chunks.map(chunk => this.processChunk(chunk));
    const results = await Promise.all(promises);
    return results.flat();
  }

  private async batchProcessing(data: any[], batchSize: number): Promise<any[]> {
    const results = [];
    for (let i = 0; i < data.length; i += batchSize) {
      const batch = data.slice(i, i + batchSize);
      const processed = await this.processChunk(batch);
      results.push(...processed);
      
      // Batch'lar arası GC'ye izin ver
      if (global.gc && i % (batchSize * 5) === 0) {
        global.gc();
      }
    }
    return results;
  }

  private async streamProcessing(data: any[], chunkSize: number): Promise<any[]> {
    const results = [];
    for (let i = 0; i < data.length; i += chunkSize) {
      const chunk = data.slice(i, i + chunkSize);
      const processed = await this.processChunk(chunk);
      results.push(...processed);
    }
    return results;
  }

  private chunkArray<T>(array: T[], size: number): T[][] {
    return Array.from({ length: Math.ceil(array.length / size) }, (_, i) =>
      array.slice(i * size, i * size + size)
    );
  }

  private async processChunk(chunk: any[]): Promise<any[]> {
    // Gerçek processing mantığınız buraya
    return chunk.map(item => ({ ...item, processed: true }));
  }
}

Pattern 2: Memory-Aware Caching#

Mevcut memory'ye göre akıllı caching implement et:

TypeScript
// memory-aware-cache.ts
export class MemoryAwareCache {
  private cache = new Map<string, any>();
  private maxMemoryUsage = 0.6; // Cache için mevcut memory'nin maksimum %60'ını kullan
  private availableMemoryBytes: number;

  constructor() {
    this.availableMemoryBytes = parseInt(process.env.AWS_LAMBDA_FUNCTION_MEMORY_SIZE || '512') * 1024 * 1024;
  }

  set(key: string, value: any): void {
    const currentUsage = process.memoryUsage().heapUsed;
    const maxCacheMemory = this.availableMemoryBytes * this.maxMemoryUsage;

    if (currentUsage < maxCacheMemory) {
      this.cache.set(key, {
        value,
        timestamp: Date.now(),
        size: this.estimateObjectSize(value)
      });
    } else {
      // Cache dolu, LRU eviction implement et
      this.evictLeastRecentlyUsed();
      this.cache.set(key, {
        value,
        timestamp: Date.now(),
        size: this.estimateObjectSize(value)
      });
    }
  }

  get(key: string): any {
    const entry = this.cache.get(key);
    if (entry) {
      // LRU için timestamp güncelle
      entry.timestamp = Date.now();
      return entry.value;
    }
    return null;
  }

  private evictLeastRecentlyUsed(): void {
    let oldestKey = '';
    let oldestTime = Date.now();

    for (const [key, entry] of this.cache.entries()) {
      if (entry.timestamp < oldestTime) {
        oldestTime = entry.timestamp;
        oldestKey = key;
      }
    }

    if (oldestKey) {
      this.cache.delete(oldestKey);
    }
  }

  private estimateObjectSize(obj: any): number {
    // Memory'deki object boyutunun kaba tahmini
    return JSON.stringify(obj).length * 2; // Kaba yaklaşım
  }

  getCacheStats(): {
    entries: number;
    estimatedMemoryMB: number;
    memoryUsagePercent: number;
  } {
    let totalSize = 0;
    for (const entry of this.cache.values()) {
      totalSize += entry.size;
    }

    return {
      entries: this.cache.size,
      estimatedMemoryMB: totalSize / 1024 / 1024,
      memoryUsagePercent: (totalSize / this.availableMemoryBytes) * 100
    };
  }
}

Production Monitoring ve Profiling#

Gelişmiş CloudWatch Custom Metric'leri#

Önemli olan performance metric'lerini takip et:

TypeScript
// performance-monitor.ts
import { CloudWatch } from '@aws-sdk/client-cloudwatch';

export class PerformanceMonitor {
  private cloudWatch: CloudWatch;
  private functionName: string;

  constructor() {
    this.cloudWatch = new CloudWatch({});
    this.functionName = process.env.AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME || 'unknown';
  }

  async trackPerformanceMetrics(
    executionTime: number,
    memoryUsed: number,
    cpuIntensive: boolean
  ): Promise<void> {
    const metrics = [
      {
        MetricName: 'ExecutionTime',
        Value: executionTime,
        Unit: 'Milliseconds',
        Dimensions: [
          { Name: 'FunctionName', Value: this.functionName },
          { Name: 'MemorySize', Value: process.env.AWS_LAMBDA_FUNCTION_MEMORY_SIZE || '512' }
        ]
      },
      {
        MetricName: 'MemoryUtilization',
        Value: memoryUsed,
        Unit: 'Bytes',
        Dimensions: [
          { Name: 'FunctionName', Value: this.functionName }
        ]
      },
      {
        MetricName: 'CPUIntensiveOperations',
        Value: cpuIntensive ? 1 : 0,
        Unit: 'Count',
        Dimensions: [
          { Name: 'FunctionName', Value: this.functionName }
        ]
      }
    ];

    await this.cloudWatch.putMetricData({
      Namespace: 'Lambda/Performance',
      MetricData: metrics
    });
  }

  async trackCostMetrics(estimatedCost: number): Promise<void> {
    await this.cloudWatch.putMetricData({
      Namespace: 'Lambda/Cost',
      MetricData: [
        {
          MetricName: 'EstimatedCost',
          Value: estimatedCost,
          Unit: 'None',
          Dimensions: [
            { Name: 'FunctionName', Value: this.functionName }
          ]
        }
      ]
    });
  }
}

X-Ray Performance Profiling#

Detaylı performance insight'ları için X-Ray kullan:

TypeScript
// x-ray-profiling.ts
import * as AWSXRay from 'aws-xray-sdk-core';

export const handler = AWSXRay.captureAsyncFunc('handler', async (event: any) => {
  const segment = AWSXRay.getSegment();
  
  // Memory allocation tracking
  const memorySubsegment = segment?.addNewSubsegment('memory-tracking');
  const initialMemory = process.memoryUsage();
  memorySubsegment?.addAnnotation('initial_memory_mb', Math.round(initialMemory.heapUsed / 1024 / 1024));
  
  try {
    // Subsegment'lerle business logic
    const processingSegment = segment?.addNewSubsegment('data-processing');
    const result = await processData(event.data);
    processingSegment?.close();

    // Processing sonrası memory kullanımı
    const finalMemory = process.memoryUsage();
    memorySubsegment?.addAnnotation('final_memory_mb', Math.round(finalMemory.heapUsed / 1024 / 1024));
    memorySubsegment?.addAnnotation('memory_delta_mb', Math.round((finalMemory.heapUsed - initialMemory.heapUsed) / 1024 / 1024));
    
    return result;
  } finally {
    memorySubsegment?.close();
  }
});

const processData = async (data: any) => {
  const segment = AWSXRay.getSegment();
  const subsegment = segment?.addNewSubsegment('data-transformation');
  
  try {
    // Performance analizi için metadata ekle
    subsegment?.addMetadata('input_size', JSON.stringify(data).length);
    subsegment?.addAnnotation('cpu_intensive', true);
    
    const result = await heavyProcessingOperation(data);
    
    subsegment?.addMetadata('output_size', JSON.stringify(result).length);
    return result;
  } finally {
    subsegment?.close();
  }
};

Savaş Hikayeleri: Memory Optimizasyonu Yanlış Gittiğinde#

Over-Allocation Tuzağı#

Execution time'ı %60 azaltan başarılı bir performance optimizasyonundan sonra, aylık AWS faturamız %40 arttı. Problem? Sadece 1024MB ihtiyacı olan function'lar için "daha fazla her zaman daha iyidir" düşüncesiyle memory'yi 3008MB'a çıkarmıştık.

Ders: Performance optimizasyonundan sonra her zaman maliyet analizi çalıştır.

Ölçekte Ortaya Çıkan Memory Leak#

Normal trafiğin 10 katını getiren ürün lansmanı sırasında, function'lar out-of-memory hatalarıyla fail olmaya başladı. Sorun kodumuz değildi—sadece yüksek concurrency altında kendini gösteren third-party logging kütüphanesindeki ince bir memory leak'ti.

TypeScript
// Çözüm: Memory circuit breaker implement et
class MemoryCircuitBreaker {
  private errorCount = 0;
  private lastError = 0;
  private threshold = 5;
  private timeout = 60000; // 1 dakika

  async execute<T>(operation: () => Promise<T>): Promise<T> {
    if (this.isCircuitOpen()) {
      throw new Error('Circuit breaker açık - memory sorunları tespit edildi');
    }

    try {
      const result = await operation();
      this.onSuccess();
      return result;
    } catch (error) {
      if (error instanceof Error && error.message.includes('out of memory')) {
        this.onError();
      }
      throw error;
    }
  }

  private isCircuitOpen(): boolean {
    return this.errorCount >= this.threshold && 
           (Date.now() - this.lastError) < this.timeout;
  }

  private onSuccess(): void {
    this.errorCount = 0;
  }

  private onError(): void {
    this.errorCount++;
    this.lastError = Date.now();
  }
}

Under-Allocation'ın Sahte Ekonomisi#

Maliyet kesme girişimi tüm function memory allocation'larını %50 azalttı. Başlangıçta maliyetler %30 düştü ama artan execution time'ları ve timeout failure'larını faktörlendirdikten sonra, toplam ownership maliyeti (failure'lardan kaybedilen gelir dahil) %200 arttı.

Sırada: Production Monitoring Derinlemesine#

Memory optimizasyonu temeli atar ama gerçek production başarısı kapsamlı monitoring ve debugging stratejileri gerektirir. Bu serinin sonraki bölümünde, optimal performance'ı scale'de korumaya yardımcı olan gelişmiş monitoring pattern'ları, error tracking ve debugging tekniklerini keşfedeceğiz.

İşleyeceğimiz konular:

  • Gelişmiş CloudWatch dashboard'ları ve alert'leri
  • X-Ray trace analizi ve performance insight'ları
  • Error handling ve circuit breaker pattern'ları
  • Production debugging araçları ve teknikleri

Önemli Çıkarımlar#

  1. Memory allocation CPU'yu etkiler: Optimal performance için memory-to-CPU mapping'i anla
  2. Sistematik benchmark yap: Farklı konfigürasyonlarda performance ölçmek için düzgün framework'ler kullan
  3. Maliyet vs. Performance: Her zaman sadece ham performance değil, toplam ownership maliyetini analiz et
  4. Production'da monitor et: Gerçek dünya performance'ı takip etmek için custom metric'ler ve X-Ray kullan
  5. Adaptive stratejiler: Mevcut kaynaklara göre davranışlarını ayarlayan function'lar kur

Memory optimizasyonu sürekli bir süreç. Sistematik benchmarking ile başla, monitoring implement et ve gerçek production verisine göre iterate et. Amaç mümkün olan en hızlı execution değil—performance, maliyet ve güvenilirliğin optimal dengesi.

AWS Lambda Production Rehberi: 5 Yıllık Gerçek Dünya Deneyimi

5+ yıllık production deneyimine dayalı kapsamlı AWS Lambda rehberi. Cold start optimizasyonu, performans ayarlama, monitoring ve maliyet optimizasyonu ile gerçek savaş hikayeleri ve pratik çözümler.

İlerleme2/4 yazı tamamlandı
Loading...

Yorumlar (0)

Sohbete katıl

Düşüncelerini paylaşmak ve toplulukla etkileşim kurmak için giriş yap

Henüz yorum yok

Bu yazı hakkında ilk düşüncelerini paylaşan sen ol!

Related Posts