Een Lambda-functie die draait in een VPC peilt een SQS-wachtrij via een VPC endpoint en berekent vervolgens een voortschrijdend gemiddelde van numerieke waarden uit berichten. Initiële tests tonen aan dat het voortschrijdend gemiddelde onnauwkeurig is. Hoe kan de ontwikkelaar zorgen voor een nauwkeurig voortschrijdend gemiddelde?

De nauwkeurigheid van een voortschrijdend gemiddelde vereist dat de berekening sequentieel en consistent is. Door de reserved concurrency van de Lambda-functie in te stellen op 1, wordt gegarandeerd dat er slechts één instantie van de functie tegelijk actief is. Dit voorkomt race-condities en zorgt ervoor dat elke berekening van het voortschrijdend gemiddelde de meest recente, correcte staat gebruikt. Het opslaan van het berekende voortschrijdend gemiddelde in Amazon ElastiCache (een in-memory datastore) zorgt voor snelle toegang en persistentie van de staat tussen aanroepen van de functie. De andere opties zijn minder geschikt: Het opslaan van waarden in ElastiCache zonder beperking van de concurrency kan leiden tot onnauwkeurige berekeningen door gelijktijdige updates. Provisioned concurrency garandeert dat er een minimum aantal instanties warm is, maar beperkt niet het totale aantal gelijktijdige instanties tot één, wat cruciaal is voor dit probleem. Functie-layers zijn bedoeld voor het delen van code en afhankelijkheden, niet voor het opslaan van dynamische, stateful gegevens tussen aanroepen.