我认为,理由是,5项规定的同意还不够,你仍然冷静地开始履行兰巴达的职能。 这意味着,如果外部部门称号是你的APIC末点(即你的Lambda在APIC网关后运作),那么你兰巴达的职能是5个例。 如果我们履行兰巴达职能,可以处理每秒2次(每次500米)的申请,那么你可以大致处理每第二次10次请求,并履行拉布达的职责。 如果外部服务机构每二次提出20项要求,AWS Lambda就试图提出新的事例,因为现有要求忙于处理。 结果是,外部服务由于你工作的冷静开,反应时间很高。

此外,认为你兰巴达的职能并非“永远”而是在一段时期后清理的。 也就是说,如果你在交通模式上经历了多次猛进,这就意味着,在一次猛涨之后,情况就好像15分钟,那么AWS Lambda就将其关闭,只剩下5个供应方,如果再发生另一起上升,你就认为问题与以前一样。

www.un.org/Depts/DGACM/index_spanish.htm 请注意: 这是对幕后发生的事情的非常简化的解释,也是你描述的更好的猜测。 如果你提供一些实例(例如,在时间、执行期间、答复时间),并且可能有一些实例说明你在兰巴达职能中所做的工作。 另外,你使用什么时间? 你们的交通模式如何看待?

Potential solutions

• Reduce the cold start time of your Lambda functions -> always a good idea for Lambda functions that are behind an API Gateway
• Provision more instances -> only possible up to a certain (soft) limit

================================================================================================================================================================================================================================================================ 服务流动 ================================================================================================================================================================================================================================================================

AP GW ⮕ Lambda功能(预设)

================================================================================================================================================================================================================================================================ 学历 ================================================================================================================================================================================================================================================================

你们想理解为什么在处理APIC GW至Lambda的要求时有相对性。

================================================================================================================================================================================================================================================================ 及时的妇女 ================================================================================================================================================================================================================================================================

021-02-15T11:51:36.621+05:30 2021-02-15T11:51:38.535+05:3 Lambda duration - Duration: 1331.38 ms Billed Duration: 1332 ms Memory Size: 256 MB Max Memory Used: 130 MB Init Duration: 1174.18 ms

==后续问题 ================================================================================================================================================================================================================================================================

虽然这项请求通过APIC-GW处理到Lambda的运行,但执行部分耗用了1174.18 ms(1.1s)小段作为“积极和安放”部分;在其余0.3条中执行你的代码,使总数达到1.4秒。

Q. What is the type of processor you are using? Q. Type of API & Endpoint type?

================================================================================================================================================================================================================================================================ K.C ====

1. You should read AWS DOC for optimizing your Lambda function code.Optimizing static initialization
2. Lambda won t charge you for the time it takes to initialize your code (e.g. importing stuff) as long as it finishes in about X seconds.1

===== Replication Observation =====

没有规定同意。

1. API GW execution time - 286 ms
2. Initialization -195ms
3. Invocation - 11ms
4. Overhead - 0ms

同意。

1. API GW execution time - 1.103ms
2. Initialization - 97ms
3. Invocation - 1ms
4. Overhead - 0ms

I m in US-WEST-2 region and calls the request from 12,575公里远的地方。 I hv a REST AP, 配置为区域终点类型。 设在X86的加工商的Lambda功能在X86_64——64-bit x86建筑。

-- Check if you have optimized Lambda function code. -- To have low latency, you may make use of edge optimized Rest API.An edge-optimized API endpoint is best for geographically distributed clients. API requests are routed to the nearest CloudFront Point of Presence (POP). -- Alway choose the Region which is closest to the high traffic region.

-- References:

new-provisioned-concurrency-for-lambda-functions provisioned-concurrency.html#optimizing-latency