AWS Lambda 是事件驅動的函式運算服務。你部署程式與設定，AWS 依請求建立 execution environment；團隊不用維護主機，卻必須設計 invocation、並行度與失敗語意。
先分清三種 invocation
同步呼叫會等待結果，函式錯誤通常交給 caller 決定是否重試。非同步呼叫先進 Lambda 管理的 queue；失敗、throttle 與 event age 有另一套重試設定。SQS、Kinesis 等 event source mapping 則由 poller 批次取資料，其 retry、visibility timeout、partial batch failure 與 checkpoint 又依來源不同。
這些差異決定 duplicate 與資料遺失風險。AWS 的 retry 說明 明確要求程式能處理同一事件多次。付款、寄信或寫外部 API 時，用 event id 建立 idempotency record；失敗事件送 destination 或 DLQ，並監控 queue age，而不只看函式 error rate。
自動擴縮不代表下游也能擴縮
Lambda 的 concurrency 是同時執行中的 invocation。突發流量可能迅速開出大量環境，先壓垮資料庫 connection、第三方 API quota 或 downstream queue。reserved concurrency 除了保留容量，也能當上限；provisioned concurrency 則用成本換較穩定的啟動延遲。官方 scaling 文件 仍有 account、function 與擴張速率限制，部署前要查目標 Region 的 quota。
冷啟動不能只看平均值。runtime、dependency、VPC、初始化與封裝大小都影響尾端延遲。先量 p95/p99，再決定是否縮 dependency、把初始化移出 handler 或採 provisioned concurrency。
Container image 不等於一般容器平台
Lambda 支援 zip 與 container image，但 image 仍要遵守 Lambda runtime API、唯讀檔案系統與 /tmp 邊界。它不是任意長駐 daemon，也不因用了 Dockerfile 就獲得 Fargate 的 process 與網路模型。
handler 應保持 stateless，把 durable state 放到資料庫或 object storage。execution environment 可能重用，因此可以重用 client connection，但不能把 /tmp 或全域變數當可靠狀態。IAM role 採最小權限，對 event source 另檢查 resource policy 與 cross-account boundary。
Lambda、Fargate 或 App Runner
事件觸發、短工作、流量高度不規則，Lambda 通常最省操作。需要長時間 process、自訂 runtime 行為、sidecar、穩定 connection pool 或 container-level 資源，選 Fargate。單純把 HTTP container 從 repository 變成公開服務，App Runner 的抽象更高。
驗收時不要只打一次 HTTP。重送同一 event、讓 handler timeout、耗盡 concurrency、關閉 downstream，再確認 idempotency、backoff、DLQ、alarm 與 reserved concurrency 都照預期運作。
參考資料
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