AWS、高リソースLambda関数、コンテナイメージサポート、ミリ秒課金を発表

AWSは本日、Lambdaサーバーレス関数サービスにいくつかの大きなアップデートを発表しました。まず、本日より最大10GBのメモリと6つのvCPU（仮想CPU）を搭載した関数を提供できるようになります。これにより、より計算負荷の高い関数を構築する開発者は、必要なリソースを確保できるようになります。

「本日より、Lambda関数に最大10GBのメモリを割り当てることができます。これは従来の制限の3倍以上です。Lambdaは、設定されたメモリ量に比例してCPUやその他のリソースを線形に割り当てます。つまり、各実行環境で最大6つのvCPUにアクセスできるようになります」と、同社は新機能を発表するブログ投稿で述べています。

サーバーレスコンピューティングとは、サーバーが存在しないという意味ではありません。クラウドプロバイダー（この場合はAWS）がコンピューティング、ストレージ、メモリの要件を開発者が心配する必要がなくなり、リソースのデプロイではなくアプリケーションのコーディングに集中できることを意味します。

本日の発表と AVX2 命令セットのサポートを組み合わせることで、開発者は機械学習、ゲー​​ム、さらには高性能コンピューティングなどのより高度なテクノロジーでこのアプローチを使用できるようになります。

このアプローチの利点の一つは、使用していないリソースに対して料金を支払う必要がないため、理論上はコストを節約できることです。アプリケーションがリソースセットを必要とするたびに料金を支払うだけで、それ以上の料金は発生しません。このメリットをさらに大きくするために、同社は新しい料金体系に関するブログ投稿で、「本日より、実行時間を最も近いミリ秒単位に切り上げ、最小実行時間を設定しなくなります」と発表しました。

最後に、同社はLambda関数のコンテナイメージサポートも発表しました。「これを支援するため、Lambda関数を最大10GBのコンテナイメージとしてパッケージ化してデプロイできるようになりました。これにより、機械学習やデータ集約型のワークロードなど、大きな依存関係に依存する大規模なワークロードも簡単に構築・デプロイできるようになります」と、同社は新機能を発表するブログ記事に記しています。

これらすべての発表を組み合わせると、Lambda 関数をこれまでよりも集中的な操作に使用できるようになり、新しい課金アプローチにより、新しい機能への移行に伴う全体的な支出が削減されるはずです。