【図解】AWS Lambdaとは。中身はただのPython関数で、書いて貼れば5分で動く

対象読者: AWSをこれから触る人。 AWS勉強シリーズの7本目で、今回はLambdaです。全体の地図は索引記事にあります。

Lambdaの説明でよく出る「サーバーレス」で、こういう疑問に引っかかった人向けに書きます。

• 「サーバーレスと言うけど、じゃあコードはどこで動いてるの?」
• 「EC2があるのに、なんでもう1個実行サービスが要るの?」

どちらも「常勤か、呼び出しか」の1点で答えが出ます。

この記事の全部がこの1枚です(筆者作成)。左の封筒(イベント)が来ると、真ん中の関数が呼ばれて、右の返事が返る。下の3ステップの順に進めます。

Lambdaとは何か

AWS Lambda(ラムダ)は、サーバーを自分で用意せずに、コード(関数)を置いておくだけで実行してくれるサービスです。「サーバーレス」はサーバーが無いという意味ではなく、サーバーの用意・OSの管理・台数の増減をAWS側が全部やるので、利用者からはサーバーが見えないという意味です。

上の図の通りで、EC2が「常勤の料理人を雇う」(サーバーを1台確保して動かし続ける)なのに対して、Lambdaは「注文が入った時だけ出張シェフを呼ぶ」。呼ばれていない間は何も動いていないので、料金もかかりません。

Lambda関数の正体は、ただの関数

先に種明かしをします。Lambdaに置くコードは、特別なものではありません。Pythonなら本当にこれだけです。

def handler(event, context):
    name = event.get("name", "名無し")
    return {"ok": True, "message": f"こんにちは、{name}さん"}

• event: 呼び出し元から渡されるデータ。ただの辞書
• context: 実行環境の情報(残り時間など)。最初は使わない
• returnしたものが、呼び出し元に返る

ただの関数なので、AWSに置く前に手元のPythonでそのまま呼べます。

print(handler({"name": "taro"}, None))
# → {'ok': True, 'message': 'こんにちは、taroさん'}
print(handler({}, None))
# → {'ok': True, 'message': 'こんにちは、名無しさん'}

これがLambdaの全体像です。この関数をAWSに預けておくと、「何かが起きた時」にAWSがこの関数を呼んでくれる。 やることはこれだけで、サーバーの起動もSSHも出てきません。

何に使うか

「何かが起きた時」をAWSではイベントと呼びます。Lambdaの用途はほぼ全部「イベントに反応する短い処理」です。

• S3に画像が置かれたら、サムネイルを作る
• SQSにメッセージが来たら、取り出して処理する
• 毎朝7時になったら、集計してレポートを送る(たったこれだけのためにEC2を24時間立てるのはムダ)
• APIにリクエストが来たら、応答を返す(API Gatewayと組み合わせる)

索引記事の完成形の図では、「SQSから写真の情報を取り出してSNSに通知を渡す」役をLambdaがやっています。

シリーズの完成形(筆者作成)。Lambdaは「AWS Lambda(関数)」の箱で、SQSから取り出してSNSに渡す役です。

EC2との違い

EC2とLambdaの違い(筆者作成)。左が常勤で待機中も料金がかかる。右が呼び出しで動いた分だけ払う。

「15分を超える処理」「常時リクエストを受け続けるもの」はEC2(かECS)、「たまに来るイベントに反応する短い処理」はLambda、が基本の線引きです。

重要用語

使い方。コンソールで5分で動かす

初めての1回は、コードを書いて預けて呼ぶまでを全部ブラウザでやるのが最短です。zipもコマンドも要りません。

手順3のズレが初回の詰まりどころ第1位です。エラーは Unable to import module 'lambda_function': No module named ... や Handler 'handler' missing の形で出ます。「設定のハンドラー」と「ファイル名.関数名」が一致しているかだけ確認してください。

アカウントをまだ作っていない人は、上の「ただの関数」の節の通り手元のPythonで handler({"name": "taro"}, None) を呼べば、同じ結果が見られます。Lambdaの学習で一番大事な「eventを受けてreturnする」の感覚は、それで身に付きます。

イベントで呼ばれると、eventに何が入ってくるか

Testボタンでは自分でJSONを書きましたが、実運用ではトリガーがJSONを作って渡してきます。たとえばS3に cat.jpg が置かれた時、Lambdaが受け取るeventはこういう形です(実物から抜粋)。

s3_event = {
    "Records": [{
        "eventName": "ObjectCreated:Put",
        "s3": {"bucket": {"name": "photo-bucket"},
               "object": {"key": "cat.jpg", "size": 102400}}
    }]
}

これを受けるハンドラーは、辞書を掘るだけです。

def thumbnail_handler(event, context):
    rec = event["Records"][0]
    bucket = rec["s3"]["bucket"]["name"]
    key = rec["s3"]["object"]["key"]
    return f"{bucket} に {key} が置かれた。サムネイルを作る"

print(thumbnail_handler(s3_event, None))
# → photo-bucket に cat.jpg が置かれた。サムネイルを作る

トリガーの設定自体は、S3バケットの「プロパティ → イベント通知」か、Lambda側の「トリガーを追加」から数クリックです。「どのイベントが、どんな形のJSONをくれるか」は全部公式のイベント例にあるので、ハンドラーを書く前にそこで形を見る、が実務の順番になります。

ちなみに、S3イベントを想定したハンドラーをTestボタンの {"name": "taro"} で呼ぶとこうなります。

KeyError: 'Records'

Lambdaのエラーの大半はこの型です。関数のバグではなく、想定したイベントの形と、実際に来たイベントの形が違う。CloudWatchログにこのKeyErrorが出ていたら、まずeventの中身をprintして形を見てください。

設定だけ後から変えられる

タイムアウト(既定3秒)とメモリ(既定128MB)は、コードを触らずに「設定 → 一般設定」から変えられます。

• 3秒は短い。 外部APIを1回呼ぶだけで超えることがある。まず30秒くらいに
• メモリを増やすとCPUも比例して速くなる仕様なので、「遅い」と思ったら最初に触るのはここ。128MBはかなり非力
• 上限は900秒(15分)。それを超える処理はLambdaの仕事ではない

実際に詰まるところ

初回に踏みやすい順です。

似たサービスとの使い分け

料金の考え方

課金は2つの掛け算です。

• リクエスト料: 100万回の呼び出しで0.20 USD
• 実行時間料: メモリ量(GB)×実行秒数。128MBで1秒動かすと約0.0000021 USD

2025年7月より前に作ったアカウントなら、毎月の無料枠(100万リクエスト+40万GB秒)が常設です。それ以降の新規アカウントはクレジット制の無料プランに変わっているので、請求画面で自分のプランを一度確認してください。

事故るのは無限ループです。LambdaがS3に書き込み、そのS3イベントで同じLambdaがまた呼ばれる、という循環を作ると呼び出しが回り続けます。今のAWSには再帰ループの自動検知がありますが、検知が働くまでの呼び出しは課金されます。トリガーを設定するときは「この関数の出力が、この関数の入力にならないか」を一度確認してください。

コードでデプロイしたい人向け(折りたたみ)

import io, json, textwrap, zipfile
import boto3

iam = boto3.client("iam")
lam = boto3.client("lambda", region_name="ap-northeast-1")

# ① 実行ロール(Lambdaが引き受けていい、というロール)
trust = {"Version": "2012-10-17", "Statement": [{"Effect": "Allow",
         "Principal": {"Service": "lambda.amazonaws.com"}, "Action": "sts:AssumeRole"}]}
role = iam.create_role(RoleName="lambda-basic",
                       AssumeRolePolicyDocument=json.dumps(trust))["Role"]["Arn"]

# ② コードをzipに固める
code = textwrap.dedent("""
    def handler(event, context):
        return {"ok": True, "name": event.get("name")}
""")
buf = io.BytesIO()
with zipfile.ZipFile(buf, "w") as z:
    z.writestr("lambda_function.py", code)

# ③ 関数を作る
fn = lam.create_function(FunctionName="hello", Runtime="python3.12", Role=role,
                         Handler="lambda_function.handler",
                         Code={"ZipFile": buf.getvalue()},
                         Timeout=10, MemorySize=128)
print(fn["State"])   # moto → Active(実AWSは一瞬Pendingを挟む)

存在しないロールで作成   → InvalidParameterValueException: The role ... cannot be assumed
                          (実AWSでは正しいロールでも作成直後は伝播待ちで同じエラー。数秒後に再実行)
同名の関数を再作成       → ResourceConflictException(更新は update_function_code)
無い関数名で invoke      → ResourceNotFoundException(タイプミスか別リージョン)
変なランタイム指定       → InvalidParameterValueException
削除した関数を get       → ResourceNotFoundException(削除は即時)

まとめ

冒頭の2つの疑問に戻ります。

• 「コードはどこで動いてるの?」→ AWSが呼び出しのたびに用意する実行環境の上。利用者から見えないだけでサーバーはある。「サーバーレス」は「管理レス」と読み替えるのが正確です
• 「EC2があるのになんで要るの?」→ 常勤(EC2)と呼び出し(Lambda)の違い。たまにしか動かない処理のために24時間サーバーを立てる無駄を消すのがLambdaです

Lambdaの学習は「eventを受けてreturnする、ただの関数」から始まります。手元で handler({"name": "taro"}, None) を呼ぶ→コンソールに貼ってTestボタン→トリガーを繋ぐ、の順で進めば、サーバーの話は最後まで出てきません。

これでシリーズの完成形の図(索引記事の冒頭)に出てくる7サービスが全部そろいました。

次回はRDSとDynamoDB(データベース)を予定しています。

参考

• AWS Lambda 公式ドキュメント
• 他のサービスから来るイベントの形の一覧(公式)
• 前回: 【図解】AWS VPCとは
• シリーズ索引: AWSとは結局何なのか