Eine Lambda-Funktion, die in einer VPC ausgeführt wird, fragt eine SQS-Warteschlange über einen VPC-Endpunkt ab und berechnet dann einen gleitenden Durchschnitt von numerischen Werten aus Nachrichten. Erste Tests zeigen, dass der gleitende Durchschnitt ungenau ist. Wie kann der Entwickler einen genauen gleitenden Durchschnitt sicherstellen?

Die Einstellung der reservierten Parallelität auf 1 stellt sicher, dass nur eine einzige Instanz der Lambda-Funktion gleichzeitig ausgeführt wird. Dies ist entscheidend für die genaue Berechnung eines gleitenden Durchschnitts, da es Race Conditions verhindert, bei denen mehrere Instanzen versuchen, den Durchschnitt gleichzeitig zu aktualisieren, was zu Inkonsistenzen führen würde. Das Speichern des berechneten gleitenden Durchschnitts in Amazon ElastiCache (einem schnellen In-Memory-Datenspeicher) ermöglicht es der Funktion, den aktuellen Durchschnitt abzurufen, zu aktualisieren und wieder zu speichern, wodurch der Zustand über Funktionsaufrufe hinweg beibehalten wird. Die Option, die bereitgestellte Parallelität auf 1 zu setzen, ist falsch, da bereitgestellte Parallelität für die Vorab-Initialisierung von Funktionsinstanzen gedacht ist und nicht die maximale Anzahl gleichzeitiger Ausführungen begrenzt. Das Speichern von Werten in Layern ist falsch, da Layer für die Bereitstellung von Code und Abhängigkeiten verwendet werden, nicht für die Speicherung von Zustandsdaten. Das Speichern von Werten in ElastiCache und deren Verwendung bei der Initialisierung ist unzureichend, da es nicht die gleichzeitige Ausführung mehrerer Instanzen verhindert, die den Durchschnitt unabhängig voneinander berechnen könnten.