AWS Lambdaとは | ITSakura

用語	意味
関数	実行するコードと、そのメモリ・権限などの設定をまとめたもの。
ランタイム	Python、Node.jsなど、コードを動かすための環境。
ハンドラー	Lambdaが呼び出す、コードの入口となる関数。
呼び出し（Invoke）	Lambda関数を実行させること。

実行要求が増えると、Lambdaは設定された上限の範囲で実行環境を増やします。すべての要求を無制限に同時実行できるわけではありません。

3.主な用途とトリガー

きっかけ	処理の例
Amazon S3	アップロードされた画像の縮小、CSVファイルの加工。
Amazon EventBridge Scheduler	毎朝9時に処理を実行する、EC2の状態を定期確認する。
Amazon API Gateway	Web画面からの要求を受け、データを検索して返す。
Amazon SQS	キューにたまった依頼を順次処理する。Lambda側がメッセージを取得して実行する。
SDK・AWS CLI・コンソール	アプリや管理者が明示的に関数を呼び出す。

得意な処理：短時間の自動処理、イベント処理、管理作業の自動化、APIの裏側の処理。

別の方式も検討する処理：一般的な関数の実行時間上限を超える長時間処理、OSへのログインや自由なOS設定が必要な処理。EC2、ECS、AWS Batchなどと比較します。

4.EC2との違い

比較	Lambda（一般的な関数）	EC2
使い方	コードを登録して呼び出す	仮想サーバーを起動して使う
OSの管理	基盤OSはAWSが管理	通常、利用者が更新・設定を管理
処理時間	通常の関数は1回最大15分	長時間の連続処理が可能
拡張	同時実行数などに応じて自動で増減	Auto Scalingなどを設計・設定
料金の中心	呼び出し回数・割当メモリ・実行時間	インスタンスの稼働時間など
状態の保存	S3やDBなど外部への保存が基本	EBSなどを使って保存

Lambdaには実行方式による違いがあります。ここでの時間・料金の説明は、通常のイベント駆動の関数を前提にしています。

5.最小限のPythonコード例

def lambda_handler(event, context):
    name = event.get("name", "ゲスト")
    print(f"処理開始: {name}")
    return {"message": f"こんにちは、{name}さん"}

テストイベントとして次のJSONを渡します。

{"name": "田中"}

戻り値は {"message": "こんにちは、田中さん"} です。eventには入力データ、contextには残り実行時間などの実行情報が入ります。

ファイル名が lambda_function.py の場合、ハンドラー設定は lambda_function.lambda_handler です。ログ出力の権限があれば、printの内容をCloudWatch Logsで確認できます。

6.IAMの権限は2方向で考える

方向	何を決める？	例
呼び出し元 → Lambda	誰が関数を実行できるか	S3やAPI Gatewayからの呼び出しを許可する。
Lambda → AWSサービス	実行中のコードが何を操作できるか	S3読み取り、EC2状態取得、ログ書き込みを許可する。

後者に使うのが実行ロール（IAMロール）です。たとえばEC2の状態を取得するコードには、ec2:DescribeInstancesなどの必要な権限を付与します。通常、アクセスキーをコードに書く必要はありません。

コードにAWS APIを書くだけでは操作できません。必要な権限と通信経路の両方が必要です。権限は必要な操作・リソースに絞ります。

7.VPC・インターネット公開・クロスアカウント

VPCに接続するのは、主にプライベートな接続先へ到達するため

設定	通信の考え方
利用者のVPCに接続しない	AWSが管理するネットワークで動き、通常は外部の公開APIなどにアクセス可能。
利用者のVPCに接続する	サブネットとセキュリティグループを指定。RDSや社内サーバーなどへの経路を設計する。

VPC接続後にIPv4でインターネットへ出る場合は、通常、プライベートサブネットからNAT Gatewayなどを経由します。パブリックサブネットを指定するだけでは、LambdaにパブリックIPは付かず、インターネットへ接続できません。AWSサービスには、対応するVPCエンドポイントを利用する方法もあります。

関数を作るだけで、誰でも実行できるWebサイトになる？

なりません。VPCに接続していないことと、匿名の第三者が呼び出せることは別です。Webから利用させる場合はAPI Gatewayや関数URLなどを設定し、認証・アクセス権限を確認します。

関数URLで認証タイプをNONEとし、公開アクセスを許可すると、認証なしで呼び出せる構成になります。AWS_IAMではIAMによる認証・認可を行います。VPC接続だけでは、関数URLの呼び出しを非公開にはできません。

別のAWSアカウントの情報を取得する場合

代表的な構成は、Lambdaの実行ロール → STSのAssumeRole → 相手アカウントのIAMロール → 対象サービスのAPIです。呼び出し側の権限と、相手ロールの信頼ポリシー・操作権限を設定します。

EC2の起動状態やIAMユーザー一覧の取得は、AWS APIへのアクセスです。クロスアカウントという理由だけで、VPCピアリングや専用のVPCエンドポイントが必須になるわけではありません。一方、別アカウントのEC2のプライベートIPへ直接通信する場合は、別途ネットワーク接続が必要です。

8.料金の考え方

一般的なオンデマンドの関数では、主に呼び出し回数と割当メモリ × 実行時間に応じて料金が発生します。メモリを増やすとCPU能力も増えるため、実行時間が短くなる場合があります。

計算量の例：1GBのメモリで2秒実行 × 1,000回＝ 2,000 GB秒。これは使用量の例で、金額ではありません。

CloudWatch Logs、S3、API Gateway、NAT Gateway、データ転送などの料金は別途発生します。Provisioned Concurrencyなど、待機していても費用が生じる設定もあります。最新の単価・無料利用枠・対象条件は公式料金ページで確認してください。

9.運用で押さえるポイント

項目	確認すること
タイムアウト	想定処理時間に合わせる。通常の関数は最大900秒（15分）。
メモリ	処理速度と料金を実測して調整する。
コールドスタート	実行環境の初期化により、最初の応答などが遅くなる場合がある。
再試行・重複	呼び出し方式により再試行の仕組みが異なる。同じイベントを複数回処理しても問題が起きない設計にする。
同時実行数	DBや外部APIに負荷が集中しないように上限を考える。
状態・ファイル	実行環境は再利用されることもあるが、継続は保証されない。永続データはS3やDBへ保存する。
ログ・監視	CloudWatchでエラー、実行時間、スロットリングなどを確認。ログの保存期間も設定する。
機密情報	パスワードやトークンをコード・ログへ直接出さない。Secrets Managerなどを利用する。

10.最初に試す手順

Lambdaコンソールで関数を作成し、Pythonなどのランタイムを選ぶ。
実行ロールを設定し、まずはログ出力に必要な権限を確認する。
上記のコードを登録し、デプロイする。
テストイベントを作り、関数を実行する。
戻り値とCloudWatch Logsを確認する。
目的に応じてS3などのトリガーと、必要な操作権限を追加する。