AWS Lambda의 Execution Environment 이해하기

AWS Lambda 는 서버리스 컴퓨팅의 핵심 서비스로, 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있게 해줍니다. 이러한 편리함 뒤에는 'Execution Environment(실행 환경)' 라는 개념이 중요한 역할을 한다고 하는데요. 이번 글에서는 AWS Lambda의 Execution Environment가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 이를 최적화하여 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Execution Environment

Execution Environment는 Lambda 함수가 실행되는 격리된 환경으로, 함수 실행에 필요한 모든 리소스를 관리합니다. 각 Execution Environment는 다음과 같은 구성 요소를 포함합니다.

메모리(Memory) : 함수에 할당된 메모리 용량으로, 함수 생성 시 설정함
CPU : 할당된 메모리에 비례하여 CPU 성능이 결정됨
임시 스토리지(Ephemeral Storage) : 함수 실행 중 /tmp 디렉터리를 통해 최대 512MB의 임시 스토리지를 제공함
타임아웃(Timeout) : 함수의 최대 실행 시간을 설정하며, 기본값은 3초, 최대 15분까지 가능함
핸들러(Handler) : 함수의 진입점으로, 이벤트를 처리하는 메인 메서드
프로비저닝된 동시성(Provisioned Concurrency) : 함수의 초기화를 미리 수행하여 콜드 스타트 지연을 최소화하는 옵션
환경 변수(Environment Variables) : 함수 실행 시 필요한 설정값들을 저장함

각 함수는 고유한 Execution Environment에서 실행되며, 함수 간에 이 환경이 공유되지 않습니다. 그러나 동일한 함수가 반복 호출될 경우, 동일한 Execution Environment가 재사용될 수 있습니다. 이러한 재사용 특성은 함수의 성능 최적화에 중요한 영향을 미칩니다.

Execution Environment의 생명주기

Execution Environment는 함수 실행 시 다음과 같은 단계를 거칩니다.

초기화 단계(Init)
- Extension Init : Lambda에 부가 기능을 추가하는 확장 프로그램을 초기화합니다.
- Runtime Init : 선택한 언어의 런타임을 초기화하여 코드 실행을 준비합니다.
- Function Init : 함수의 정적 코드를 실행하여 핸들러를 준비합니다.
이 단계는 함수의 첫 호출 시 발생하며, 최대 10초의 지연이 생길 수 있습니다. 이러한 지연을 '콜드 스타트(Cold Start)'라고 합니다. 프로비저닝된 동시성을 사용하면 이 지연을 최소화할 수 있습니다.
호출 단계(Invoke) 실제 함수의 비즈니스 로직이 실행되는 단계로, 설정된 타임아웃 내에 완료되어야 합니다.
종료 단계(Shutdown) 함수 실행이 완료되면 런타임과 확장 프로그램을 종료하고, Execution Environment를 정리합니다. 이 단계는 최대 2초가 주어지며, 이후 강제로 종료됩니다.

Execution Environment의 재사용과 최적화

Lambda는 성능 최적화를 위해 종료 단계 이후에도 Execution Environment를 일정 시간 유지합니다. 이로 인해 다음과 같은 이점이 있는데요,

전역 변수의 유지

핸들러 외부에서 초기화된 변수나 객체는 Execution Environment가 재사용될 때 그대로 유지됩니다. 이 환경이 유지되어 전역변수로 만들어진 객체들의 참조가 지속적으로 남아있는 것이죠.

예를 들어, 데이터베이스 연결을 전역 변수로 선언하면 첫 호출 이후 재사용되어 성능이 향상됩니다.

// 초기화 코드
let dbConnection

if (!dbConnection) {
  dbConnection = initializeDBConnection()
}

exports.handler = async event => {
  // dbConnection을 사용한 로직
}

임시 스토리지의 재사용

/tmp 디렉터리에 저장된 파일은 Execution Environment가 유지되는 한 다음 호출 시에도 접근 가능합니다. 이를 활용하여 캐시나 임시 데이터를 저장할 수 있습니다.

백그라운드 프로세스의 지속

함수 종료 시 완료되지 않은 백그라운드 작업이나 콜백 함수는 Execution Environment 재사용 시 다시 실행될 수 있는데요, NodeJS 기반에서 Promise가 다음 함수에서 resolve 되어버리는 문제가 발생할 수 있습니다.

최적화 사례

전역 변수 활용

데이터베이스 연결이나 외부 API 클라이언트 등 재사용 가능한 객체는 전역 변수로 선언하여 초기화 비용을 절감

임시 스토리지 활용

반복적으로 필요한 데이터는 /tmp 디렉터리에 저장하여 I/O 비용을 최소화

프로비저닝된 동시성 사용

콜드 스타트 지연이 허용되지 않는 경우, 프로비저닝된 동시성을 설정하여 항상 준비된 Execution Environment를 유지시킬 수 있음

마무리

AWS Lambda의 Execution Environment는 함수의 성능과 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그 동작 원리와 생명주기를 깊이 이해하고 적절히 활용하면 서버리스 애플리케이션의 성능을 극대화할 수 있습니다. 앞으로 Lambda Extensions나 프로비저닝된 동시성 등 고급 주제에 대해서도 지속적으로 학습하여 더욱 최적화된 서버리스 아키텍처를 구축해보려고 합니다.

감사합니다.