Lambda同時実行 — 予約済み/プロビジョニング済み・スロットリング・アカウント上限

Lambda同時実行の仕組み

Lambda関数は各リクエストを個別の「実行環境（Execution Environment）」で処理する。複数リクエストが同時に来ると、複数の実行環境が並列で起動する。

同時実行数 = 同時に処理中のリクエスト数

例: 100リクエストが同時に来る場合
  → 最大100の実行環境が並列起動
  → 各環境が1リクエストを処理

アカウントレベルの同時実行上限

デフォルトでリージョンごとに1,000の同時実行が上限だ（引き上げ可能）。

1アカウントのデフォルト: 1,000同時実行

この上限をすべての関数で共有する
→ 関数Aが900を使っている場合、関数B/Cは合計100しか使えない

予約済み同時実行（Reserved Concurrency）

特定の関数に最大同時実行数を「予約」または「制限」する。

# 予約済み同時実行を設定
aws lambda put-function-concurrency \
  --function-name my-function \
  --reserved-concurrent-executions 100

用途1: 上限を設定する（過剰スケールを防ぐ）
  例: バッチ処理関数が1,000全部を使い尽くさないように制限
  reserved: 50 → この関数は最大50まで、残り950は他の関数で使える

用途2: 最低保証を設定する（他の関数に圧迫されない）
  reserved: 100 → この関数は常に最低100は確保される
  
重要: 予約済み同時実行を0に設定するとスロットリングが発生（関数を無効化）

プロビジョニング済み同時実行（Provisioned Concurrency）

コールドスタートを排除するために、実行環境を事前にウォームアップして待機させる。

# プロビジョニング済み同時実行を設定
aws lambda put-provisioned-concurrency-config \
  --function-name my-function \
  --qualifier production \
  --provisioned-concurrent-executions 50

コールドスタートとは:
  新しい実行環境の初期化（関数コードのロード、依存関係の初期化）
  発生タイミング: 実行環境が存在しない場合（スケールアウト時、アイドル後）
  追加時間: Java等のランタイムでは数秒、Python/Nodeでは数百ミリ秒

プロビジョニング済みの動作:
  → 50の実行環境を常時ウォームアップ状態で待機
  → 最初の50リクエストはコールドスタートなしで処理
  → 51リクエスト目以降は通常の（コールドスタートあり）処理

コスト計算

プロビジョニング済み同時実行のコスト:
  設定した数 × 設定時間 × GB-秒料金（通常の2倍程度）
  例: 10プロビジョニング × 1時間 × 512MB = $0.015程度

使う状況:
  - API GatewayバックエンドでP99レイテンシーの要件がある
  - 定期的なトラフィックスパイク（予測可能なパターン）

Auto Scalingとの組み合わせ

# プロビジョニング済みの自動スケーリング
aws application-autoscaling register-scalable-target \
  --service-namespace lambda \
  --resource-id function:my-function:production \
  --scalable-dimension lambda:function:ProvisionedConcurrency \
  --min-capacity 10 \
  --max-capacity 100

# ターゲット追跡スケーリング（70%使用率を目標）
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
  --service-namespace lambda \
  --resource-id function:my-function:production \
  --scalable-dimension lambda:function:ProvisionedConcurrency \
  --policy-name provisioned-scaling \
  --policy-type TargetTrackingScaling \
  --target-tracking-scaling-policy-configuration '{
    "TargetValue": 0.7,
    "PredefinedMetricSpecification": {
      "PredefinedMetricType": "LambdaProvisionedConcurrencyUtilization"
    }
  }'

スロットリングの対応

予約済み同時実行数または上限に達した場合、TooManyRequestsException (HTTP 429) が返る。

# 呼び出し側でのリトライ（指数バックオフ）
import boto3
from botocore.config import Config

lambda_client = boto3.client('lambda', config=Config(
    retries={
        'max_attempts': 5,
        'mode': 'adaptive'  # 指数バックオフ + ジッター
    }
))

# 非同期呼び出し（InvokeType=Event）の場合
# AWSが自動でリトライ（最大2回）し、失敗時はDLQに送る

バースト制限

新しいリクエストが急増した場合、Lambdaは一定速度でスケールアップする（すべてが瞬時に起動するわけではない）。

バースト制限（東京リージョン）:
  初期バースト: 3,000同時実行（瞬時に追加可能）
  それ以降: 毎分500ずつ追加

例: 10,000リクエストが突然来た場合
  最初: 3,000を即座に処理
  1分後: 3,500
  2分後: 4,000
  → 10,000全てが処理されるまで約15分かかる

試験頻出ポイント

まとめ

Lambdaの同時実行管理は「アカウント上限の共有管理（Reserved）」と「コールドスタート排除（Provisioned）」の2軸で考える。本番APIにはProvisionedでコールドスタートを防ぎ、バッチ処理にはReservedで上限を設けて他の関数への影響を制御する。