Como usar o AWS Lambda para criar funções serverless

A computação em nuvem evoluiu rapidamente nos últimos anos, e uma das inovações mais impactantes foi o conceito de serverless computing. Dentro da AWS, o serviço que mais representa esse paradigma é o AWS Lambda — uma plataforma poderosa que permite executar código sem precisar gerenciar servidores.

Neste artigo, você vai entender como o AWS Lambda funciona, quando utilizá-lo, como criar suas primeiras funções e quais são as boas práticas para tirar o máximo proveito dessa tecnologia.

O que é o AWS Lambda?

O AWS Lambda é um serviço de computação serverless que executa seu código em resposta a eventos. Isso significa que você não precisa se preocupar com a infraestrutura — a AWS cuida automaticamente do provisionamento, escalabilidade e execução.

Você apenas envia seu código (em linguagens como Python, Node.js, Java, Go, C# e outras) e define quais eventos devem acioná-lo. Esses eventos podem vir de diversos serviços AWS, como:

• S3: quando um arquivo é carregado em um bucket;
• DynamoDB: quando há alterações em uma tabela;
• API Gateway: quando uma requisição HTTP é feita;
• SNS ou SQS: quando uma mensagem chega em uma fila ou tópico;
• CloudWatch Events: para agendar execuções automáticas.

Em resumo, o Lambda executa código sob demanda, pagando apenas pelo tempo de execução, o que o torna ideal para aplicações elásticas e com custos otimizados.

Como o AWS Lambda funciona

O funcionamento do Lambda pode ser dividido em três partes principais:

1. Código da Função

Você escreve uma função simples que define o que deve acontecer quando o evento é disparado.
Por exemplo, uma função em Python que processa uma imagem enviada para o S3.

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    print(f"Arquivo {key} foi enviado para o bucket {bucket}")
    return {"status": "processado com sucesso"}

2. Evento de Disparo (Trigger)

Você define o gatilho que executará a função.
Pode ser um upload em um bucket S3, uma chamada de API, uma mensagem SNS, etc.

3. Ambiente de Execução

Quando o evento ocorre, o Lambda cria um ambiente isolado (container), executa seu código e o encerra em seguida.
Esse processo é extremamente rápido — ideal para aplicações que precisam escalar instantaneamente.

Criando sua primeira função Lambda

Vamos criar um exemplo simples para entender o fluxo completo.

Passo 1: Acessar o Console

No console da AWS, procure por AWS Lambda e clique em Create Function.

Passo 2: Configurar a Função

• Escolha Author from scratch.
• Dê um nome, como processa-upload-s3.
• Escolha uma runtime (exemplo: Python 3.12).
• Defina uma role do IAM com permissões de acesso ao S3.

Passo 3: Escrever o Código

No editor do console, cole o código da função que deseja executar.

Passo 4: Adicionar o Gatilho

Clique em Add Trigger e selecione S3.
Configure para que o Lambda seja executado sempre que um novo arquivo for enviado a um bucket específico.

Passo 5: Testar

Envie um arquivo ao bucket S3 configurado e observe a execução da função no CloudWatch Logs.

Casos de Uso Comuns do AWS Lambda

O Lambda é extremamente versátil e pode ser usado em diversos cenários, como:

• Processamento de imagens e vídeos (ex: redimensionar imagens automaticamente);
• Automação de tarefas (limpeza de logs, backups, notificações);
• Integração entre sistemas (processamento de eventos SNS/SQS);
• APIs serverless (combinado com o Amazon API Gateway);
• Análise de dados em tempo real (usando Kinesis ou DynamoDB Streams).

Vantagens do AWS Lambda

• Custo sob demanda: você paga apenas pelo tempo de execução do código;
• Alta escalabilidade automática: o Lambda cria novas instâncias conforme o volume de eventos;
• Sem necessidade de servidor: elimina custos e tempo de manutenção;
• Integração total com outros serviços AWS;
• Execução rápida e isolada por container;
• Suporte a diversas linguagens de programação.

Limitações e Cuidados

Apesar de todas as vantagens, o Lambda tem algumas limitações que devem ser consideradas:

• Tempo máximo de execução: até 15 minutos por invocação;
• Memória limitada (128 MB a 10 GB);
• Tamanho máximo do pacote de implantação: 50 MB (ou 250 MB se compactado no S3);
• Cold Starts: o tempo de inicialização pode ser ligeiramente maior na primeira execução.

Para mitigar esses efeitos, é possível usar estratégias como provisioned concurrency, mantendo instâncias pré-aquecidas.

Melhores Práticas com o AWS Lambda

1. Mantenha suas funções pequenas e específicas: cada Lambda deve ter uma única responsabilidade.
2. Gerencie variáveis de ambiente: armazene configurações e credenciais de forma segura.
3. Use camadas (Layers): para compartilhar bibliotecas entre funções.
4. Integre com o CloudWatch: monitore logs e métricas de execução.
5. Automatize implantações: use o AWS SAM ou CloudFormation para versionar e implantar funções.
6. Evite dependências desnecessárias: reduza o tamanho do pacote para melhorar o desempenho.

Quando Usar o AWS Lambda

O Lambda é ideal para aplicações event-driven e workloads que exigem escalabilidade automática.
Alguns exemplos perfeitos de uso incluem:

• Aplicações de backend simples;
• Pipelines de processamento de dados;
• Notificações automáticas;
• Chatbots e APIs rápidas;
• Tarefas agendadas (com CloudWatch Events).

O AWS Lambda como parte da arquitetura moderna

Hoje, o AWS Lambda é peça central em arquiteturas serverless e orientadas a eventos. Ele permite que empresas inovem rapidamente, reduzindo custos e complexidade operacional.

Ao combinar o Lambda com serviços como API Gateway, DynamoDB, S3 e CloudWatch, é possível construir aplicações altamente escaláveis e resilientes — tudo isso sem gerenciar um único servidor.

“Domine novas habilidades e fique à frente no mundo digital que não para de evoluir.”