AWS Lambda とは？その仕組みとメリットを徹底解説

「サーバーのセットアップって面倒だな…」

「急なアクセス増加に対応するの大変…」

「インフラの運用管理、もっと楽にならないかな」

インフラエンジニアなら、こんな悩みを一度は経験したことがあるのではないでしょうか？

実は、これらの悩みを解決してくれる可能性を持つのが、AWSのサーバーレスサービス「Lambda」です。

サーバーの存在を意識することなく、アプリケーションを動かすことができる――そんな、少し不思議に聞こえる世界を実現してくれます。

本記事では、サーバー運用の経験があるインフラエンジニアの視点から、AWS Lambdaについて分かりやすく解説していきます。

従来のサーバー運用との違いや、実際の使い方まで、順を追って見ていきましょう。

※本ページはプロモーションが含まれています。

AWS Lambdaとは
なぜLambdaを使うのか
1. ビジネスメリット
2. 技術的メリット
Lambdaの基本的な仕組み
Lambdaの活用シーン
次のステップ
1. 関連するAWSサービス
2. 参考リソース

AWS Lambdaとは

サーバーレスコンピューティングの概念

Lambdaを理解する前に、まずは「サーバーレスコンピューティング」という概念について押さえておく必要があります。

サーバーレスとは、文字通り「サーバーが無い」という意味ではありません。
実際にはサーバーは存在しますが、開発者やインフラエンジニアがサーバーの存在を意識する必要がないアーキテクチャを指します。

また、従来のインフラとサーバレスでは、管理方法も異なってきます。

（例）従来のサーバ管理

サーバーのプロビジョニング
OSのパッチ管理
ミドルウェアの更新
スケーリングの設定
可用性の確保　など

サーバーレスでは、これらの作業の全てまたは一部をクラウドプロバイダー（この場合はAWS）が担当することで、開発者の負担を軽減させることができます。

Lambdaの基本コンセプト

Lambdaは、このサーバーレスの概念を「関数」というレベルで実現したサービスです。
具体的には以下のような特徴を持っています：

イベント駆動型の実行
- 特定のイベント（APIコール、ファイルのアップロード等）をトリガーとして処理を実行
- 必要なときだけ起動し、処理が終われば停止
関数単位の実行環境
- 1つの機能を1つの関数として実装
- 必要なメモリや実行時間の上限を関数ごとに設定可能
自動スケーリング
- リクエスト数に応じて自動的にスケールアップ/ダウン
- 同時実行数の管理も自動的に行われる

従来型インフラとの根本的な違い

インフラエンジニアにとって、Lambdaは従来の考え方を大きく変える存在です。
主な違いを表にまとめました。

観点	従来型インフラ	Lambda
サーバー管理	必要（OS、ミドルウェア含む）	不要
スケーリング	手動または自動（要設定）	完全自動
コスト	サーバー稼働時間分	実行時間分のみ
デプロイ単位	サーバー/コンテナ	関数
状態管理	サーバー上で可能	基本的にステートレス
実行時間	制限なし	最大15分

特に重要な違いは、インフラリソースの考え方です。

従来型：
- サーバーという「箱」を用意
- その中でアプリケーションを実行
- リソースの効率的な使用が課題
Lambda：
- 関数という「処理」を定義
- 実行時に必要なリソースが自動で割り当て
- リソースの無駄がない

このように、Lambdaは「インフラの抽象化」を極限まで進めたサービスといえます。
インフラエンジニアの役割も、「サーバーの管理・運用」から「アーキテクチャの設計・最適化」へとシフトしていくことになります。

なぜLambdaを使うのか

Lambdaの採用を検討する際、ビジネス面と技術面の両方から、そのメリットを理解することが重要です。
ここでは、それぞれの観点から具体的に見ていきましょう。

ビジネスメリット

コスト最適化（従量課金）

従来型のサーバーインフラと比べて、Lambdaは実行時間に応じた課金という特徴があります。
これは以下のような状況で特に効果を発揮します。

トラフィックの変動が大きいワークロード
- 従来型：ピーク時に合わせてサーバーを用意
- Lambda：実際の利用に応じて自動で調整

（例）1日に数回のバッチ処理を行うシステムの場合

従来型：24時間×30日 = 720時間分の課金
Lambda：実行時間（例：1回3分×3回×30日）= 4.5時間分の課金 ※無料枠の範囲内

スピーディな開発・デプロイ

インフラのセットアップや管理が不要なため、開発からリリースまでの時間を大幅に短縮できます。

環境構築の時間削減：数日かかっていたものが数分で完了可能
デプロイの簡素化：サーバー設定不要　※Lambdaの設定は必要なので注意。
スケーリング設計の省略：自動対応

インフラ管理の負担軽減

運用管理の観点から、以下のような工数削減が期待できます。

OSのパッチ適用不要
ミドルウェアのバージョン管理不要
監視設定の簡素化
キャパシティプランニングの負担減

技術的メリット

自動スケーリング

Lambdaの自動スケーリングには、以下のような特徴があります：

並列実行
- 同時リクエストに応じて自動的に処理をスケール
- 理論上は無制限（実際にはアカウントの制限あり）
ゼロスケール
- 未使用時はリソースを消費しない
- 最小リソース維持のコストが不要

例えば、突発的なアクセス増加にも追加の設定なく対応可能です。：
通常時：100リクエスト/分
急増時：1000リクエスト/分 ← 自動でスケールアップ（設定変更不要）

高可用性

AWS側で自動的に以下を担保されています。

複数のアベイラビリティーゾーンでの実行
インフラ層の冗長化
実行環境の自動復旧

従来必要だった以下の作業が不要になります。

クラスタ構成の設計
冗長構成の管理
フェイルオーバーの設定

AWSサービスとの連携の容易さ

Lambda関数は、他のAWSサービスとイベント駆動で連携することができます。

代表的な連携例：

S3：ファイルアップロード時の自動処理
DynamoDB：データ更新時のトリガー処理
API Gateway：RESTful APIの実装
EventBridge：スケジュール実行
SNS/SQS：メッセージ処理

これにより、以下のような複雑な処理も簡単に実装が可能です。
S3へのファイルアップロード → Lambda関数で画像リサイズ → DynamoDBへメタデータ保存 → SNSで処理完了通知

注意点

ただし、以下の点には注意が必要です。

AWSサービスへの依存
マイクロサービス化による複雑性の増加
従来型システムとの統合における考慮点
処理時間が15分を超える場合

対策として、

関数のロジックを汎用的に保つ
インターフェース層での抽象化
マルチクラウド戦略の検討
StepFunctionなど別サービスとの連携や処理時間の短縮

Lambdaは、適切なユースケースで使用することで、大きなメリットを得られるサービスです。
次章では、その基本的な仕組みについて詳しく見ていきましょう。

Lambdaの基本的な仕組み

実行の仕組み

トリガーとイベント

Lambda関数は、様々なイベントソースからのトリガーによって実行されます。

主なトリガーの種類：

同期
- API Gateway経由のAPIリクエスト
- ALB（Application Load Balancer）からのリクエスト
- AWS SDKを使用した直接呼び出し
非同期
- S3のオブジェクト操作
- SNSメッセージの受信
- EventBridgeのスケジュールイベント
イベントソースマッピング
- DynamoDBストリーム
- Kinesis Data Streams
- Apache Kafka

コールドスタートとウォームスタート

Lambdaには、2種類の起動パターンがあります。

コールドスタート
概要：初回や長時間未使用時に、関数の実行までに時間が掛かるパターン。以下は、処理の簡単な流れ。

実行環境の初期化
ランタイムの起動
関数コードのロード
初期化コードの実行
ハンドラー関数の実行

ウォームスタート
概要：直近で使用した環境が再利用され、高速に起動するパターン。以下は、処理の簡単な流れ。

既存実行環境の再利用
ハンドラー関数の実行

実行環境の基本

Lambda関数は、分離された実行環境で動作します。

コンテナ技術ベースの隔離環境
関数ごとに独立した実行コンテキスト
一時的なローカルストレージ（/tmp）利用可能
実行環境は再利用される可能性あり

重要な制約と特徴

実行時間の制限

Lambdaには実行時間の制限があります。

最大実行時間：15分（900秒）
タイムアウト時は強制終了
タイムアウト値は1秒単位で設定可能

実行時間の設定指針： APIバックエンド → 数秒～数十秒バッチ処理 → 数分～15分ストリーム処理 → 秒単位で調整

メモリと処理能力の関係

Lambdaの処理能力は、割り当てメモリ量に比例します。

メモリ設定範囲：128MB～10GB
CPUパワーはメモリに応じて自動割り当てされる
料金もメモリ量に比例

メモリと性能の関係例：
128MB → 0.125 vCPU相当
1024MB → 1 vCPU相当
1769MB → 1 vCPU相当
3008MB → 2 vCPU相当
10240MB → 6 vCPU相当

ステートレス実行の特性

Lambda関数は基本的にステートレスです。

特徴：

実行環境は保持されない前提で設計が必要
グローバル/静的変数の状態は非保証
関数間でのデータ共有には外部サービスが必要

状態管理のベストプラクティス：
一時的なデータ → /tmpディレクトリ
永続的なデータ → S3やDynamoDB
キャッシュ → ElastiCache
セッション情報 → DynamoDB

ネットワーク構成

Lambdaは2つのネットワークモードで動作可能です。

1. デフォルトモード

パブリックサブネットで実行
インターネットへの直接アクセス可能
VPCリソースへのアクセス不可

2. VPCモード

指定したVPCのサブネットで実行
NAT Gateway経由でインターネットアクセス
VPCリソースへのアクセス可能
ENI（Elastic Network Interface）が作成される

※VPCモード使用時の注意点：

ENIの作成・削除に時間がかかる
サブネットのIPアドレス消費
セキュリティグループの設定が必要

これらの基本的な仕組みと制約を理解することで、Lambdaを効果的に活用したアーキテクチャを設計することができます。

Lambdaの活用シーン

代表的なユースケース

APIバックエンド

API GatewayとLambdaの組み合わせによる実装が一般的です。

特徴：

RESTful APIの簡単な実装
HTTPSエンドポイントの自動提供
リクエスト数に応じた自動スケーリング

具体例：
モバイルアプリのバックエンド → API Gateway → Lambda関数 → DynamoDB（データ保存）

バッチ処理

定期的なデータ処理や非同期処理に適しています。

主なパターン：

ETL（Extract, Transform, Load）処理
日次/週次のデータ集計
システム間のデータ同期
ファイル変換処理

実装例：
EventBridge（cron式でスケジュール） → Lambda関数（データ処理） → S3（処理結果保存） → SNS（処理完了通知）

イベント駆動型処理

システム間の疎結合な連携を実現できます。

典型的なユースケース：

ファイルアップロード時の自動処理
データベース変更のキャプチャと転送
メッセージキューの処理
IoTデバイスからのデータ処理

アーキテクチャ例：
S3へのファイルアップロード → Lambda（画像リサイズ） → Lambda（メタデータ抽出） → Lambda（サムネイル生成）

データ変換・処理

様々なデータ形式の変換や加工に利用できます。

一般的な処理：

フォーマット変換（CSV→JSON等）
データのフィルタリング
データの正規化
ログデータの加工

向いているケース/向いていないケース

Lambdaが適しているケース

実行頻度が変動するワークロード

アクセス数の予測が困難なAPI
時間帯によって負荷が大きく変わる処理
イベント駆動の非同期処理

短時間で完了する処理

数秒～数分で完了するタスク
ステートレスな処理
並列実行可能な処理

開発の俊敏性が求められる場合

プロトタイプの迅速な開発
マイクロサービスアーキテクチャ
頻繁な機能追加や変更

従来型サーバーが適しているケース

長時間実行が必要な処理

15分以上かかる処理
バックグラウンドで常時実行が必要
状態を保持する必要がある処理

リソース要求が安定している場合

負荷が一定のワークロード
常時稼働が必要なサービス
メモリ使用量が大きい処理

レイテンシーが重要な場合

ミリ秒単位の応答が必要
コールドスタートが許容できない
WebSocketなどの永続的接続

判断のための指標

以下の観点から総合的に判断します。

技術面：

実行時間は15分以内か
メモリ要件は10GB以内で足りるか
コールドスタートは許容可能か
ステートレスで実装可能か

運用面：

負荷パターンは、変動が大きいか
常時稼働は必要か
迅速なデプロイが必要か
従量課金が有利か

アーキテクチャ面：

疎結合が望ましいか
自動スケールが必要か
マネージドサービスが望ましいか

このように、Lambdaの活用は使用目的や要件に応じて適切に判断する必要があります。
適材適所で使用することで、最大限のメリットを得ることができます。

次のステップ

サービス名	用途
API Gateway	・RESTful APIの構築・WebAPIのセキュリティ制御・リクエスト/レスポンスの変換
EventBridge（CloudWatch Events）	・スケジュール実行・イベントルーティング・クロスアカウント連携
S3	・オブジェクトストレージ・イベントトリガー・大容量データ処理

サービス名	用途
DynamoDB	サーバーレスデータベース高速な読み書きスケーラビリティ
Aurora Serverless	リレーショナルデータベース自動スケーリング従来型RDBMSとの互換性

サービス名	用途
CloudWatch	メトリクス監視ログ管理アラート設定
X-Ray	分散トレーシングパフォーマンス分析エラー追跡

参考リソース

公式ドキュメント

書籍・オンライン学習

ハンズオン教材

AWS Workshops
GitHub のサンプルプロジェクト

Lambdaは常に進化を続けているサービスです。定期的に新機能や更新をチェックし、スキルアップを継続することが重要です。