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AWS Lambda

AWS Lambdaは、クラウド上でアプリを実行できるコンピューティングサービス。サーバーのプロビジョニングや管理を要せず複数のイベントに対してコードを実行します。カスタムロジック用いた他AWSサービスの拡張やAWSの規模やパフォーマンスを用いたバックエンドサービスを作成できます。

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

非同期処理

非同期処理とは一部のコードを別々のスレッドで実行させる手法です。アプリケーションのパフォーマンスを向上させる目的でこの手法を用います。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/01/28 02:59

編集2021/01/29 07:23

大量のmap型が格納されているitems(リスト)を
parseしてdynamodb(データベース)に書き込みたいです。

実装してみましたが、いまいち性能効果が見られません。
どのように改善すべきでしょうか?
(そもそもマルチスレッドがうまく実装できているのかもわかりません)

python

"""This is sample program.""" import logging import boto3 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor LOGGER = logging.getLogger() LOGGER.setLevel(logging.INFO) DYNAMO = boto3.resource('dynamodb') def lambda_handler(): items = [ { 'user_name': 'user1', 'blog': 'blog1', 'count': '111', }, { 'user_name': 'user2', 'blog': 'blog2', 'count': '112', }, { 'user_name': 'user3', 'blog': 'blog3', 'count': '113', } ] """ DynamoDB put item """ try: table_name = "test-batch" # put items (use Batch Writing) table = DYNAMO.Table(table_name) process_list = [] with ThreadPoolExecutor() as executor: with table.batch_writer(overwrite_by_pkeys=['user_name', 'blog']) as batch: for item in items: process_list.append(executor.submit(batch.put_item(Item=item))) for process in process_list: print(process.result()) return "end" except Exception as error: LOGGER.error(error) raise error if __name__ == "__main__": lambda_handler()

for i in range(3):みたいに
配下の関数を3回実行するような処理の場合の
並列処理はイメージできますが、リンク内容
上記の1つのitems に対して1000以上オブジェクトがぶらついているときに
どのように分割して処理させるものでしょうか?

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