ヤマムギ

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CodeGuru ProfilerでLambda関数(Python 3.9)のパフォーマンスを確認した

   

CodeGuru ProfilerでPython 3.9のLambda関数の推奨事項を確認してみました。

対象のLambda関数はFeedlyのフィードを自動でSlackへ投稿する(AWS Lambda , Amazon DynamoDB)で、Feedlyの新着記事をDynamoDBテーブルに書き込んでいるPythonコードです。

Lambda関数でCodeGuru Profilerを設定

Lambda関数で対応しているPythonランタイムは、3.8と3.9とのことなので、ランタイムを3.9にしました。

Lambda関数の[設定]-[モニタリングおよび運用ツール]でCodeGuru Profilerを有効にしました。

Lambda関数に追加されたもの

環境変数

キー: AWS_LAMBDA_EXEC_WRAPPER
値: /opt/codeguru_profiler_lambda_exec

レイヤー

AWSCodeGuruProfilerPythonAgentLambdaLayer

IAMロールのIAMポリシー

AmazonCodeGuruProfilerAgentAccess

結果

CodeGuruにプロファイリンググループが作成されました。

該当のLambda関数は1時間に1回実行のLambda関数でした。
プロファイリンググループは保留のままで、データは表示されませんでした。
ユーザーガイドのAWS Lambda 関数のプロファイリング データが表示されません。を確認すると、「CodeGuru Profiler が十分なデータを収集できるほど頻繁に呼び出される場合は、Java または Python で実行されている Lambda 関数をプロファイリングできます。Lambda 関数を 5 分間に数回呼び出します。」とあります(ブラウザの翻訳機能で翻訳しました)。
Lambda関数を呼び出しているEventBridgeのスケジュールを1分に1回にしました。
結果データが表示されるようになりました。

レコメンドや異常はひとまずはありませんでした。

CPU視覚化で確認するとLambdaそのものの実行に対しての情報と、Lambda_handlerのパフォーマンスが見えました。
Lambda関数のメモリサイズを倍にして数字がどう変わるか確認してみたいと思います。
結果、何かあればまた別記事で記録します。


最後までお読みいただきましてありがとうございました!

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