python lambda 高速化 8

aws lambdaでは、CPUの使用時間に対し100ミリ秒単位で課金されるため、処理を高速化できるとその分料金も下がります。今回は簡単にLambda(Python)を高速化する方法を紹介します。, 処理系をJITコンパイル機能を持つPyPyに変更します。 lambda がfunctionを含むディレクトリで layer_requirements がLambda Layer用のディレクトリです。インストールしたいライブラリが記載されているPipfileファイルを用意してください。(ここはrequirements.txtでも大丈夫です。), 1つ目のポイントは custom/pythonRequirements で layer をtrueにすることです。ただし、全てのケースで早くなるわけではなく処理が軽いlambdaで試した場合は、PyPyで実行した時のほうが逆に遅かったです。また、デフォルトのCpythonとは互換性がない部分もありますので、実際に切り替える場合はしっかりとテストが必要になると思います。今後、パフォーマンス改善が必要になった場合に、1つの手法として試してみたいと思います。, cloudfishさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog for文で繰り返し処理をかける際に、対象のデータが大きいと、処理するのにかなり時間がかかってしまっていました。待てど暮らせど＊のまま表示が変わらず、募るいらいらに対応するために、待ち時間表示と高速化の2つのチップスを紹介しようと思います。 ListFunctionsと書かれている部分が、Lambda関数の一覧を取得する処理になります。まだUbuntuでしか使えない; ドキュメントが少ない; 今から勉強するなら、Python(無印)とPython v2 どっち？ Python初心者ならPython(無印)がオススメ; Python経験者ならPytnon_v2に挑戦する価値あり処理内容としては、Lamba関数の一覧を取得し、その後、ダミー処理を実行するソースコードになります。, 実際の処理時間を可視化してみると下記画像のようになります。 pythonを使った画像処理の入門記事です。画像処理の中でボトルネックになっていた2重のfor文を高速化しました。2種類のアルゴリズムを紹介しています。およそ6倍の速度が出るようになりました 2019.03.31

AWS Lambda(Python)を手っ取り早く高速化する方法【cloudpack 大阪 BLOG】. lambdaで重い処理を実行している場合など、PyPyでパフォーマンス改善を試しててみるのもいいかもしれません。 ©Copyright2020 naruhodo desu ne !.All Rights Reserved. Building Apache Guacamole with AWS Fargate and Aurora Serverless. Why not register and get more from Qiita?

並列処理なしの場合は、合計処理時間が約442ミリ秒という結果でした。, 続いて、マルチスレッド処理に変更して、同じ内容のコードを作成してみましょう。 GitHub - squeaky-pl/portable-pypy: Portable 32 and 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions. lambdaで重い処理を実行している場合など、PyPyでパフォーマンス改善を試しててみるのもいいかもしれません。初回はCloudFromationの作成など発生するので2回目で計測しています。, Pythonライブラリの中でも容量が大きい、scipy, pandas, matplotlibを追加してデプロイしてみます。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. マルチスレッド化したことにより、API呼び出しの待ち時間を別のAPI呼び出しに使うことが出来るため、計算リソースを効率よく利用できている事がわかります。ブログを報告する, CodeBuildを利用していてbuildspec.ymlを書いていたなかで、環…, AWS Lambda(Python)を手っ取り早く高速化する方法【cloudpack 大阪 BLOG】. Help us understand the problem. API呼び出しなどが多い場合はマルチスレッドのほうがより効果的ですし、計算処理が多い場合はマルチプロセスの方が効果的です。, また、Lambdaでマルチプロセスを扱う場合、かなりLambdaの性能を上げないと効果が出ない可能性があります。 AWS Lambdaで並列処理を行うことで処理を高速化する(Python編) AWS Python3 lambda x-ray.

aws lambdaでは、CPUの使用時間に対し100ミリ秒単位で課金されるため、処理を高速化できるとその分料金も下がります。今回は簡単にLambda(Python)を高速化する方法を紹介します。方法処理系をJITコンパイル機能を持つPyPyに変更します。これだけです。特にソースを見なおすとかではないので … Qiita Jobsで転職すると、お祝い金30万円がもらえるキャンペーンを実施中！, you can read useful information later efficiently. WRITTEN BY そんな中、最近、Python 3.8ランタイムがlambdaで使えるようになった事を知り、公式ドキュメントを読んでみると、今までのPythonで使っていたOSとは異なり、Amazon linux2がベースとなっていること … ここでポイントとなるのは、マルチスレッド化しても実行されるプロセスは1つのみ、という点です。 PandasのDataframeで、特定条件の数値を統一したいです。例えばこのようなdfがあります。 id label 0 a 1 1 a 2 2 a 1 3 b 2 4 b 2 5 c 2 6 a 1 7 b 1 8 b 2 aとbは複数のラベルを持っているため、毎回Workerの割り当てが走るという考察が間違っていたのか、メモリ割り当てを増やしたことによる初期化処理の高速化がWorker割り当てのオーバーヘッドを上回っているのか。。。分散が大きく減少したことを考えると、毎回Workerの割り当てが発生して、各Lambda関数間での数値のブレが小さくなったと解釈することもできそうです。, 検証4の結果の解釈として、メモリ割り当てを増やしたことによる初期化処理の高速化が非VPC LambdaでのWorker割り当てのオーバーヘッドを上回った可能性が考えられます。メモリ割り当てを増やすことで初期化処理がどの程度高速化するのか、VPC Lambdaのメモリ割り当てを調節しながら再度計測してみます。ただし、この制限を回避するため、処理を別プロセスに切り出してマルチプロセスで実行することで、より速度を早めることが可能です。 Lambda関数の一覧取得後、ダミー処理を入れているため、空白部分はダミー処理をしている時間となります。計測は参考程度ということで time コマンドで1度だけ計測しています。, まず sls create -t aws-python3 した状態のままデプロイしてみます。マルチスレッドとマルチプロセスは、同じように見えて実は全然利用用途が異なります。 APIのバックエンドとしてLambdaを設置する場合、Lambdaの処理時間は出来る限り短くしたい、と思われる方がほとんどだと思います。 TL;DR Lambda Layerを使ってLambdaのデプロイを高速化します。 ServerlessとServerless Pluginを使うことで簡単に実現することができます。今回試した一例ですが、252.47秒->45.49秒で5倍高速化しました。はじめに Serverlessを用いたLambda Laye… 理由としては、下記が挙げられるかと思います。, 検証用に簡単なコードを書いてみます。 VPC Lambdaの場合、Workerの新規割り当て有無=ENIの作成処理の有無を所要時間から簡単に判断できるので、秒単位のオーバーヘッドが発生した結果を除外して、Workerを再利用できたパターンのみで集計を行います。, メモリ割り当て376Mの方がメモリ割り当て1024Mより成績が良い等、少し解釈が難しい部分がありますが誤差ということにしておきます。まあ1G以上はメモリ割り当てを増やしていっても初期化処理は高速化されなさそうです。つまりメモリ割り当て1GのLambda関数とメモリ割り当て3GのLambda関数を比較した場合、初期化処理のオーバーヘッドは同等と考えて良さそうです。, 検証5の結果から、メモリ割り当て1GのLambda関数とメモリ割り当て3GのLambda関数を比較すると、初期化処理のオーバーヘッドは同等と考察しました。 | 公式サイトではredhat系のバイナリが提供されていませんので、以下ページで提供されているportable-pypyをダウンロードします。今回は、「PyPy 5.1.1 x86_64」をダウンロードしました。 Python_v2はPython(無印)3.8に比べて20%高速化; Python_v2のデメリット2つ. scipy, pandasはC拡張されているライブラリなので、次のように dockerizePip: true にすることでDocker上でsetupを行っています。, 74.33MB/252.47秒と1回のデプロイに4分以上かかりました。これだけです。特にソースを見なおすとかではないので手軽に試せます。, PyPy（パイパイ）は、プログラミング言語Pythonの実装の1つであり、Pythonで記述されたPythonの処理系であることが特徴の1つである（セルフホスティング）。PyPyは、実行速度と効率、およびオリジナルのPython実装であるCPythonとの互換性に重点を置いている。. 容量が小さいライブラリを使っている場合は特に問題ないのですが、統計や機械学習で良く使うscipy、pandasなどのライブラリを使うと容量が50MB以上になり、デプロイに恐ろしく時間がかかるようになってしまいます。, ちなみにどのくらいの容量なのか実験してみます。河村敏貴, cloudpackは、Amazon EC2やAmazon S3をはじめとするAWSの各種プロダクトを利用する際の、導入・設計から運用保守を含んだフルマネージドのサービスを提供し、バックアップや24時間365日の監視/障害対応、技術的な問い合わせに対するサポートなどを行っております。以後記載している内容はあくまでも私の主観に基づく考察です。実際の仕様とは異なる可能性があることをあらかじめご了承ください。, まずはコールドスタートの定義にについておさらいです。先日のBlackBeltの発表資料ではコールドスタートについて以下のように説明されています。, 今回紹介したいのが、上記資料の1〜6を実行するパターン以外に2〜6のみを実行するパターンが存在するということです。以後順を追って説明します。, コールドスタートの挙動を理解するために、いくつかのパターンでLambdaを実行しつつX-Rayから取得した情報を分析してみます。, まず以下のスクリプトを使ってVPC Lambdaのコールドスタート所要時間を計測してみました。メモリを128M割り当てたVPC Lambdaを作成＆実行し、Lambda実行にかかった所用時間をX-Rayから取得します。, ん・・・？？VPC Lambdaは遅い遅いと聞いていましたが、ほとんどのケースにおいて1秒未満で実行が完了しています。なぜ？？, X-Rayのトレース結果を確認しても、Initialization処理が実行されています。, VPC Lambdaに関するドキュメントを再確認したところ、それらしき記述を見つけました。, Lambda 関数で VPC にアクセスする場合は、Lambda 関数でのスケーリング要件をサポートできる充分な ENI キャパシティーが VPC にあることを確認します。次の式を使用すると、ENI 要件を概算できますでは(^o^). What is going on with this article? みなさんAWS Lambda(以降はLambdaと表記)使ってますか？先日のBlack BeltでLambdaの内部構造について一部解説がありました。※スライド公開され次第更新します, これまでWorkerというコンポーネントはMicroVMを指しているという理解だったのですが、実際にはMicroVMをホストするEC2インスタンスのレイヤーがWorkerに相当するようです。以後の「Worker」という表記は基本的に「MicroVM」に置き換えて読んで頂くようお願いします。, 既に多くの方がご存知だと思いますが、Lambdaにはコールドスタートという概念が存在します。一般的にはLambda関数実行時にLambda実行環境の初期化処理が伴う場合を「コールドスタート」と呼ぶことが多いですが、このLambda実行環境の初期化処理には大きく2つのパターンが存在するようです。※厳密に区別すればもっと多くのパターンに別れるはずですが、ここでは2つとします。, 本エントリでは、この2つのパターンの違いについて紹介するとともに、Lambdaというサービスの裏側について考察してみます。 2020.05.23 メモリ割り当てを増やすことで初期化処理がどの程度高速化するのか、VPC Lambdaのメモリ割り当てを調節しながら再度計測してみます。 VPC Lambdaの場合、Workerの新規割り当て有無=ENIの作成処理の有無を所要時間から簡単に判断できるので、秒単位のオーバーヘッドが発生した結果 … | 過去に取材してもらったもの: https://pr.forkwell.com/2018-11-28-engineer_component/, mergyiさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog マルチスレッド化することで逆に処理時間が伸びる、という結果になる可能性があります。, Pythonは基本的には実行できるスレッドは1つのみ、という制限があります。(global interpreter lock) 例えば、１つ目のListFunctionsがAPI呼び出しを完了したとしても、別の処理が既に実行されている場合は、1つめのListFunctionsは、スクレイピング・ウェブアプリmaruo51, for文で繰り返し処理をかける際に、対象のデータが大きいと、処理するのにかなり時間がかかってしまっていました。, 待てど暮らせど＊のまま表示が変わらず、募るいらいらに対応するために、待ち時間表示と高速化の2つのチップスを紹介しようと思います。, pandasで20万行あるCSVファイルを読み込みました。（データフレームにはs1という名前を付ける）, targetカラムには、0~1までのfloat型の数字が入っていますが、すべての行に対して, まずは、処理が現在どれだけ進行しているのかわからない、そもそもフリーズしてしまっているのか、といういらいらを解消するために、プログレスバーを表示する方法です。, 処理の高速化は、ループをかけるリストを、numpy配列に変換することで実現できます。, np.arrayの()の中には、通常のリストや、pandas.seriesを入れることが可能です。, ということで、これからはforループで大量の処理を回すときにイライラせずにすみそうです。, 忘備録&勉強のアウトプットにブログを活用してます。ここ最近は機械学習、コンピュータビジョン系が多いです。, 初学者で誤ったことも多々あるかと思いますが、見つけた場合優しい方はご指摘くださると嬉しいです。, ◆自己紹介これだけです。特にソースを見なおすとかではないので手軽に試せます。.

aws lambdaでは、CPUの使用時間に対し100ミリ秒単位で課金されるため、処理を高速化できるとその分料金も下がります。今回は簡単にLambda(Python)を高速化する方法を紹介します。方法. 処理系をJITコンパイル機能を持つPyPyに変更します。これだけです。並列処理(マルチプロセス化)ありの場合は、合計処理時間が約223ミリ秒という結果でした。はじめに . Serverlessを用いたLambda Layerの活用については以前、Lambda LayerでHeadless Chromeを使う方法についてまとめたときに書いたのですが、Serverless Pluginなどを使うことで、より簡単にできることがわかったのでここにまとめたいと思います。, Pythonライブラリのパッケージングにはserverless-python-requirementsというServerless Pluginを用います。このプラグインもとても便利なのでもし使っていない方がいたらチェックしてみてください。, LambdaでPythonライブラリを使うためには、functionのコードとパッケージをまとめてzip化してデプロイする必要があります。並列処理(マルチスレッド化)ありの場合は、合計処理時間が約282ミリ秒という結果でした。, ここで1つ、マルチスレッド化したことにより、ListFunctionsの処理時間が増加していることに疑問を持たれるかもしれません。河村敏貴, aws lambdaでは、CPUの使用時間に対し100ミリ秒単位で課金されるため、処理を高速化できるとその分料金も下がります。今回は簡単にLambda(Python)を高速化する方法を紹介します。, 処理系をJITコンパイル機能を持つPyPyに変更します。もう1つのポイントは resources/Outputs でfunction側からlayerを使えるようにする設定です。・最近はコンピュータビジョン分野にどハマリ中ダウンロードしたpypy-5.1.1-linux_x86_64-portable.tar.bz2を解凍してpypyにリネームしておきます。, 実際に実行したい処理をここに記述します。これはかなりストレスフルですね…。, この問題を昨年発表されたLambda Layerを使って解決します！そもそものLambda Layerの仕組みについてはクラスメソッドさんのブログを見ていただくのが良いかもしれません。, まずディレクトリ構成ですが、次のようになります。

マルチプロセス化を実現するために、multiprocessingパッケージを使います。, 処理時間を可視化した結果は下記です。 Lambdaには対応している言語が複数あるので、Go言語で記述されている方、Node.jsで記述されている方、Pythonで記述されているかたなど、 Projected peak concurrent executions * (Memory in GB / 3GB), 先ほどの計測ではメモリを128M割り当てたLambda関数を10個作成しているので、上記の式で計算すると消費されるENIは1つに収まりそうです。つまり、ENIの作成処理が1度しか行われなかったため、残り9回の処理に関しては秒単位の大きなオーバーヘッドが発生しなかったのです。, Lambda関数自体は10個作成しましたが、Lambdaに紐づくENIは1つしか存在しません。やはり先ほどの公式に従ってENIが作成されており、1つのENIを複数のLambda実行環境で共有しているようです。, 前述の公式に従うと、1つのENIを共有できるLambda実行環境の総メモリサイズは3Gのようです。よってLambda関数に割り当てるメモリサイズを最大の3008Mに設定すると1つのLambda実行環境が1つのENIを占有することになりそうです。先ほどのコードのMemorySize=128の部分をMemorySize=3008に書き換えて再度実行してみましょう。, 以後記載している内容はあくまでも私の主観に基づく考察です。実際の仕様とは異なる可能性があることをあらかじめご了承ください。, これまでの調査結果を踏まえるとENIとLambdaの実行環境は1:Nの関係性を持つようです。ここで、改めてLambdaのバックエンドがどのように稼働している復習します。Lambdaのバックエンドの仕組みについてはre:Invent 2018のセッションにて言及されています。, 2019年VPC Lambdaが高速に！！ AWS Lambdaの内部構造に迫るセッション「SRV409 A Serverless Journey: AWS Lambda Under the Hood」 #reinvent, こちらのセッションによると、Lambdaにはサンドボックス環境とWorkerというコンポーネントが存在します。サンドボックス環境はLambda関数を実行するためのコンテナに相当し、Workerはサンドボックス環境をプロビジョニングするための仮想OSのレイヤに相当します。VPC Lambdaを実行するために作成されたENIはWorkerにアタッチされるとのことなので、イメージ的にはこんなイメージでしょうか？, Lambda関数のメモリ割り当てが少ない場合はこんな感じでWorker内に多数のサンドボックス環境がプロビジョニングされるていることでしょう。, この状態で新たにLambda関数の作成&実行要求があった場合、現在利用中のWorker内にサンドボックス環境が構築されて、Lambda関数が実行されると考えられます。, 逆にLambda関数のメモリ割り当てが大きい場合はこんな感じで1つのサンドボックス環境が1つのWorkerを占有していることでしょう。, この状態で新しくLambda関数の作成&実行要求があった場合、利用中のWorker上にははこれ以上サンドボックス環境を構築するメモリのキャパシティが残っていないので、WorkerManagerが新たにWorkerの割り当てを行い、VPC Lambdaの場合はさらにENIの作成＆アタッチ処理が実行されると考えられます。ただし、全てのケースで早くなるわけではなく処理が軽いlambdaで試した場合は、PyPyで実行した時のほうが逆に遅かったです。また、デフォルトのCpythonとは互換性がない部分もありますので、実際に切り替える場合はしっかりとテストが必要になると思います。今後、パフォーマンス改善が必要になった場合に、1つの手法として試してみたいと思います。, 「AWS Lambda(Python)を手っ取り早く高速化する方法【cloudpack 大阪 BLOG】」, クラウド業界に興味を持ち、業務系のアプリエンジニアからインフラエンジニア見習いに転身しました。日々新しい技術に触れることができる環境でもがきつつも楽しい毎日を過ごしています。 GitHub - squeaky-pl/portable-pypy: Portable 32 and 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions. ・20代 / 東京出身 Pythonではdef文で関数を定義するが、lambda（ラムダ式）で名前を持たない無名関数を作成することもできる。lambdaは引数として関数（呼び出し可能なオブジェクト）を指定する場合などに使うと便利。書き方および使い方を説明する。def文とlambda式の対応関係 lambda式でif文を使う PEP8ではlambda … Lambda関数の一覧取得+ダミー処理のセットを合計3回行っており、同期処理となるので、下記画像のようになります。ブログを報告する, カック@ブロガー / k9u@kakakakakku さんに2019年4月~6月の3ヶ…, 昨年末のAurora Serverless Data APIの登場で、Lambdaからの利…, # python-requirements-layer-dev.PythonRequirementsLambdaLayerExport を呼び出します, 時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「…, たった数行でpandasを高速化する2つのライブラリ(pandarallel/swifter), Amazon PersonalizeとServerless Frameworkを使って半日でレコメン…, Aurora Serverless Data APIとLambdaでAPIをServerless F…, https://pr.forkwell.com/2018-11-28-engineer_component/, 時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利, 【参加レポート】Data Platform Meetup vol.2の発表内容まとめ＆最近のDP界隈の話題, ServerlessとServerless Pluginを使うことで簡単に実現することができます。, Lambda Layerを使ってServerlessのデプロイを高速化する方法をまとめました。. ・オススメ教材や、参考になった英語記事等発信します公式サイトではredhat系のバイナリが提供されていませんので、以下ページで提供されているportable-pypyをダウンロードします。今回は、「PyPy 5.1.1 x86_64」をダウンロードしました。GitHub – squeaky-pl/portable-pypy: Portable 32 and 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions. GitHub – squeaky-pl/portable-pypy: Portable 32 and 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions. ダウンロードしたpypy-5.1.1-linux_x86_64-portable.tar.bz2を解凍してpypyにリネームしておきます。, 実際に実行したい処理をここに記述します。 AWS Consoleから確認するとfunctionに対してLayerが追加されていることがわかります。, AutoMLベンチャーに勤務するエンジニアのブログです。主にシェアしたい情報が合ったときにブログ書いてます。「読者になる」ボタン押してもらえると励みになります, Twitter: https://twitter.com/ikedaosushi 様々いらっしゃるかと思います。注目して頂きたいのは、ListFunctionsの処理部分が重なっているということです。(下記画像の赤枠部分) 今回の検証も、Lambdaの性能を最大にして行っているのは、そのためです。, 非同期処理は、コードの複雑性を上げる可能性もあるのですが、用法・容量を正しく守って、効率的なコードが書ければと思います。 Workerに3G以上の大量のメモリを割り当てつつ1つのWorkerに複数のENIをアタッチして使い回す構成も考えられますが、WorkerはAWSアカウント間で分離されていることを考えると、Workerがビジー状態を保つように大量のメモリ割り当ては行わないと予想します。, サンドボックス環境をプロビジョニング可能なWorkerが対象AWSアカウントに割り当て済みでない場合に狭義のコールドスタートが発生すると考えると、ENIの作成を伴わない非VPCLambdaにおいてもLambda関数に割り当てるメモリサイズを小さくすることで新しいWorkerを割り当てるオーバーヘッドを減らせそうです。実際に計測してみます。, 検証1.のコードからVpcConfig=...の部分を削除して実行。非VPC Lambdaのコールドスタート所要時間を計測します。以下のような結果になりました。, 検証3のコードのMemorySize=128の部分をMemorySize=3008に書き換えて再度実行してみましょう。考察が正しければ毎回追加のWorker割り当てが実行されて、検証3より遅くなるのでは・・・？, 検証3よりも平均60ミリ秒程度優秀な結果が出ました。

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