Atténuation des démarrages à froid des fonctions serverless frontend : La stratégie de préchauffage

Les fonctions serverless offrent de nombreux avantages aux développeurs frontend, notamment l'évolutivité, la rentabilité et la réduction des frais généraux opérationnels. Cependant, un défi courant est le "démarrage à froid" (cold start). Cela se produit lorsqu'une fonction n'a pas été exécutée récemment, et le fournisseur de cloud doit provisionner des ressources avant que la fonction puisse répondre à une requête. Ce délai peut avoir un impact significatif sur l'expérience utilisateur, en particulier pour les applications frontend critiques.

Comprendre les démarrages à froid

Un démarrage à froid est le temps nécessaire à une fonction serverless pour s'initialiser et commencer à traiter des requêtes après une période d'inactivité. Cela inclut :

• Provisionnement de l'environnement d'exécution : Le fournisseur de cloud doit allouer des ressources comme le CPU, la mémoire et le stockage.
• Téléchargement du code de la fonction : Le package de code de la fonction est récupéré depuis le stockage.
• Initialisation du runtime : L'environnement d'exécution nécessaire (par exemple, Node.js, Python) est démarré.
• Exécution du code d'initialisation : Tout code qui s'exécute avant le gestionnaire de la fonction (par exemple, le chargement des dépendances, l'établissement des connexions à la base de données).

La durée d'un démarrage à froid peut varier en fonction de facteurs tels que la taille de la fonction, l'environnement d'exécution, le fournisseur de cloud et la région où la fonction est déployée. Pour des fonctions simples, cela peut être de quelques centaines de millisecondes. Pour des fonctions plus complexes avec de grosses dépendances, cela peut prendre plusieurs secondes.

L'impact des démarrages à froid sur les applications frontend

Les démarrages à froid peuvent avoir un impact négatif sur les applications frontend de plusieurs manières :

• Temps de chargement initial de la page lent : Si une fonction est invoquée lors du chargement initial de la page, le délai du démarrage à froid peut augmenter considérablement le temps nécessaire pour que la page devienne interactive.
• Mauvaise expérience utilisateur : Les utilisateurs peuvent percevoir l'application comme non réactive ou lente, ce qui entraîne frustration et abandon.
• Taux de conversion réduits : Dans les applications de commerce électronique, des temps de réponse lents peuvent entraîner une baisse des taux de conversion.
• Impact sur le SEO : Les moteurs de recherche considèrent la vitesse de chargement des pages comme un facteur de classement. Des temps de chargement lents peuvent avoir un impact négatif sur l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO).

Prenons l'exemple d'une plateforme de commerce électronique mondiale. Si un utilisateur au Japon accède au site web et qu'une fonction serverless clé responsable de l'affichage des détails du produit subit un démarrage à froid, cet utilisateur subira un retard important par rapport à un utilisateur qui accède au site quelques minutes plus tard. Cette incohérence peut conduire à une mauvaise perception de la fiabilité et de la performance du site.

Stratégies de préchauffage : Garder vos fonctions prêtes

Le moyen le plus efficace d'atténuer les démarrages à froid est de mettre en œuvre une stratégie de préchauffage. Cela implique d'invoquer périodiquement la fonction pour la maintenir active et empêcher le fournisseur de cloud de désallouer ses ressources. Il existe plusieurs stratégies de préchauffage que vous pouvez employer, chacune avec ses propres compromis.

1. Invocation planifiée

C'est l'approche la plus courante et la plus simple. Vous créez un événement planifié (par exemple, une tâche cron ou un événement CloudWatch) qui invoque la fonction à intervalles réguliers. Cela maintient l'instance de la fonction en vie et prête à répondre aux requêtes réelles des utilisateurs.

Mise en œuvre :

La plupart des fournisseurs de cloud proposent des mécanismes pour planifier des événements. Par exemple :

• AWS : Vous pouvez utiliser CloudWatch Events (maintenant EventBridge) pour déclencher une fonction Lambda selon un calendrier.
• Azure : Vous pouvez utiliser Azure Timer Trigger pour invoquer une fonction Azure selon un calendrier.
• Google Cloud : Vous pouvez utiliser Cloud Scheduler pour invoquer une fonction Cloud selon un calendrier.
• Vercel/Netlify : Ces plateformes ont souvent des fonctionnalités intégrées de tâches cron ou de planification, ou des intégrations avec des services de planification tiers.

Exemple (AWS CloudWatch Events) :

Vous pouvez configurer une règle CloudWatch Event pour déclencher votre fonction Lambda toutes les 5 minutes. Cela garantit que la fonction reste active et prête à traiter les requêtes.

            # Example CloudWatch Event rule (using AWS CLI)
aws events put-rule --name MyWarmUpRule --schedule-expression 'rate(5 minutes)' --state ENABLED
aws events put-targets --rule MyWarmUpRule --targets '[{"Id":"1","Arn":"arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:MyFunction"}]'

            

              
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Considérations :

• Fréquence : La fréquence d'invocation optimale dépend des schémas d'utilisation de la fonction et du comportement de démarrage à froid du fournisseur de cloud. Expérimentez pour trouver un équilibre between reducing cold starts and minimizing unnecessary invocations (which can increase costs). Un point de départ est toutes les 5 à 15 minutes.
• Payload : L'invocation de préchauffage peut inclure un payload minimal ou un payload réaliste qui simule une requête utilisateur typique. L'utilisation d'un payload réaliste peut aider à garantir que toutes les dépendances nécessaires sont chargées et initialisées pendant le préchauffage.
• Gestion des erreurs : Mettez en œuvre une gestion des erreurs appropriée pour vous assurer que la fonction de préchauffage n'échoue pas silencieusement. Surveillez les journaux de la fonction pour toute erreur et prenez les mesures correctives nécessaires.

2. Exécution concurrente

Au lieu de vous fier uniquement aux invocations planifiées, vous pouvez configurer votre fonction pour gérer plusieurs exécutions concurrentes. Cela augmente la probabilité qu'une instance de fonction soit disponible pour traiter les requêtes entrantes sans démarrage à froid.

Mise en œuvre :

La plupart des fournisseurs de cloud vous permettent de configurer le nombre maximal d'exécutions concurrentes pour une fonction.

• AWS : Vous pouvez configurer la concurrence réservée pour une fonction Lambda.
• Azure : Vous pouvez configurer le nombre maximal d'instances pour une application de fonction Azure.
• Google Cloud : Vous pouvez configurer le nombre maximal d'instances pour une fonction Cloud.

Considérations :

• Coût : L'augmentation de la limite de concurrence peut augmenter les coûts, car le fournisseur de cloud allouera plus de ressources pour gérer les exécutions concurrentes potentielles. Surveillez attentivement l'utilisation des ressources de votre fonction et ajustez la limite de concurrence en conséquence.
• Connexions à la base de données : Si votre fonction interagit avec une base de données, assurez-vous que le pool de connexions à la base de données est configuré pour gérer l'augmentation de la concurrence. Sinon, vous pourriez rencontrer des erreurs de connexion.
• Idempotence : Assurez-vous que votre fonction est idempotente, en particulier si elle effectue des opérations d'écriture. La concurrence peut augmenter le risque d'effets secondaires involontaires si la fonction n'est pas conçue pour gérer plusieurs exécutions de la même requête.

3. Concurrence provisionnée (AWS Lambda)

AWS Lambda propose une fonctionnalité appelée "Provisioned Concurrency" (Concurrence provisionnée), qui vous permet de pré-initialiser un nombre spécifié d'instances de fonction. Cela élimine entièrement les démarrages à froid car les instances sont toujours prêtes à traiter les requêtes.

Mise en œuvre :

Vous pouvez configurer la concurrence provisionnée à l'aide de la console de gestion AWS, de l'AWS CLI ou d'outils d'infrastructure en tant que code comme Terraform ou CloudFormation.

            # Example AWS CLI command to configure provisioned concurrency
aws lambda put-provisioned-concurrency-config --function-name MyFunction --provisioned-concurrent-executions 5

            

              
                Copy
              
            
          

Considérations :

• Coût : La concurrence provisionnée entraîne un coût plus élevé que l'exécution à la demande car vous payez pour les instances pré-initialisées même lorsqu'elles sont inactives.
• Mise à l'échelle : Bien que la concurrence provisionnée élimine les démarrages à froid, elle ne s'adapte pas automatiquement au-delà du nombre d'instances configuré. Vous devrez peut-être utiliser la mise à l'échelle automatique pour ajuster dynamiquement la concurrence provisionnée en fonction des modèles de trafic.
• Cas d'utilisation : La concurrence provisionnée est la mieux adaptée aux fonctions qui nécessitent une faible latence constante et sont fréquemment invoquées. Par exemple, des points de terminaison d'API critiques ou des fonctions de traitement de données en temps réel.

4. Connexions persistantes (Keep-Alive)

Si votre fonction interagit avec des services externes (par exemple, des bases de données, des API), l'établissement d'une connexion peut contribuer de manière significative à la latence de démarrage à froid. L'utilisation de connexions persistantes (keep-alive) peut aider à réduire cette surcharge.

Mise en œuvre :

Configurez vos clients HTTP et vos connexions à la base de données pour utiliser des connexions persistantes. Cela permet à la fonction de réutiliser les connexions existantes au lieu d'établir une nouvelle connexion pour chaque requête.

Exemple (Node.js avec le module `http`) :

            const http = require('http');

const agent = new http.Agent({ keepAlive: true });

function callExternalService() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    http.get({ hostname: 'example.com', port: 80, path: '/', agent: agent }, (res) => {
      let data = '';
      res.on('data', (chunk) => {
        data += chunk;
      });
      res.on('end', () => {
        resolve(data);
      });
    }).on('error', (err) => {
      reject(err);
    });
  });
}

            

              
                Copy
              
            
          

Considérations :

• Limites de connexion : Soyez conscient des limites de connexion des services externes avec lesquels vous interagissez. Assurez-vous que votre fonction ne dépasse pas ces limites.
• Pooling de connexions : Utilisez le pooling de connexions pour gérer efficacement les connexions persistantes.
• Paramètres de timeout : Configurez des paramètres de timeout appropriés pour les connexions persistantes afin d'éviter qu'elles ne deviennent obsolètes.

5. Code et dépendances optimisés

La taille et la complexité du code et des dépendances de votre fonction peuvent avoir un impact significatif sur les temps de démarrage à froid. L'optimisation de votre code et de vos dépendances peut aider à réduire la durée du démarrage à froid.

Mise en œuvre :

• Minimiser les dépendances : N'incluez que les dépendances strictement nécessaires au fonctionnement de la fonction. Supprimez toutes les dépendances inutilisées.
• Utiliser le tree shaking : Utilisez le tree shaking pour éliminer le code mort de vos dépendances. Cela peut réduire considérablement la taille du package de code de la fonction.
• Optimiser le code : Écrivez du code efficace qui minimise l'utilisation des ressources. Évitez les calculs ou les requêtes réseau inutiles.
• Chargement paresseux (Lazy loading) : Chargez les dépendances ou les ressources uniquement lorsqu'elles sont nécessaires, plutôt que de les charger au préalable lors de l'initialisation de la fonction.
• Utiliser un runtime plus petit : Si possible, utilisez un environnement d'exécution plus léger. Par exemple, Node.js est souvent plus rapide que Python pour les fonctions simples.

Exemple (Node.js avec Webpack) :

Webpack peut être utilisé pour regrouper votre code et vos dépendances, et pour effectuer du tree shaking afin d'éliminer le code mort.

            // webpack.config.js
module.exports = {
  entry: './src/index.js',
  output: {
    filename: 'bundle.js',
    path: path.resolve(__dirname, 'dist'),
  },
  mode: 'production',
};

            

              
                Copy
              
            
          

Considérations :

• Processus de build : L'optimisation du code et des dépendances peut augmenter la complexité du processus de build. Assurez-vous d'avoir un pipeline de build robuste qui automatise ces optimisations.
• Tests : Testez minutieusement votre fonction après avoir apporté des optimisations de code ou de dépendances pour vous assurer qu'elle fonctionne toujours correctement.

6. Conteneurisation (par exemple, AWS Lambda avec des images de conteneur)

Les fournisseurs de cloud prennent de plus en plus en charge les images de conteneur comme méthode de déploiement pour les fonctions serverless. La conteneurisation peut offrir plus de contrôle sur l'environnement d'exécution et potentiellement réduire les temps de démarrage à froid en pré-construisant et en mettant en cache les dépendances de la fonction.

Mise en œuvre :

Construisez une image de conteneur qui inclut le code, les dépendances et l'environnement d'exécution de votre fonction. Téléchargez l'image dans un registre de conteneurs (par exemple, Amazon ECR, Docker Hub) et configurez votre fonction pour utiliser l'image.

Exemple (AWS Lambda avec une image de conteneur) :

            # Dockerfile
FROM public.ecr.aws/lambda/nodejs:16

COPY package*.json ./
RUN npm install

COPY . .

CMD ["app.handler"]

            

              
                Copy