
La création de micro-service sur-mesure AWS Lambda permet de déployer des fonctions rapides, scalables et économiques sans gérer d’infrastructure. AWS Lambda offre une exécution flexible, idéale pour automatiser vos processus et accélérer vos développements.
La réduction de vos coûts serveur avec AWS Lambda repose sur une exécution à la demande, sans infrastructure à maintenir. AWS Lambda permet d’optimiser vos ressources, de payer uniquement à l’usage et d’améliorer l’efficacité globale de vos applications.
Exécutez votre code sans provisionner ni administrer d’instances. AWS s’occupe de l’infrastructure, de la haute disponibilité et de la résilience
Lambda augmente ou réduit automatiquement la capacité pour répondre au nombre de requêtes, en passant à zéro lorsque vos fonctions ne sont pas utilisées
La facturation se fait à la milliseconde, uniquement pour le temps d’exécution et le nombre de requêtes. Idéal pour optimiser vos coûts et éviter le sur‑approvisionnement
Plus de 220 services AWS et 50 applications SaaS s’intègrent directement à Lambda : S3, DynamoDB, SNS, SQS, EventBridge, Step Functions, etc., permettant de composer rapidement des architectures complexes.
Lambda supporte plusieurs runtimes (Java, Go, Node.js, Python, .NET, Ruby) et accepte des déploiements via des archives ZIP ou des images Docker. Déployez via console, IaC ou pipelines CI/CD.
Fonctionnement isolé via Firecracker MicroVMs, gestion des identités avec IAM et intégration avec des outils de surveillance comme CloudWatch et X‑Ray. AWS se charge de la tolérance aux pannes sur plusieurs zones de disponibilité.
Déployer un site internet vitrine, un site E-commerce, une application web en adéquation avec votre image de marque.
Démarrer un projet avec AWS Lambda peut susciter des interrogations. Du fonctionnement serverless aux optimisations de performance, cette FAQ vous guide avec des réponses précises et faciles à comprendre.
AWS Lambda est un service d’exécution de fonctions à la demande. Vous y déployez du code (Node.js, Python, Go, Java, etc.) sans gérer de serveurs : pas de VM à provisionner, pas d’OS à patcher, pas d’auto-scaling à configurer. Lambda s’active lorsqu’un événement survient (appel HTTP via API Gateway, message sur une file SQS, upload S3, planification CloudWatch, etc.), exécute votre fonction dans un environnement isolé, puis s’éteint. La tarification est à l’usage : nombre d’invocations + durée d’exécution × mémoire allouée.
Que recouvre “Serverless” en pratique ?
Cas d’usage typiques
Points d’attention
Quand choisir Lambda ?
Choisir entre AWS Lambda, EC2 (machines virtuelles) et ECS/EKS (conteneurs) dépend de votre charge, de vos contraintes opérationnelles et de votre besoin de contrôle. Voici l’essentiel pour décider rapidement.
1) Modèle d’exécution
2) Scalabilité & performances
3) Coûts
4) Limites & contraintes
5) Réseau, sécurité, conformité
6) Observabilité & opérations
Quand choisir quoi ?
AWS Lambda réduit les coûts à trois niveaux : exécution, capacité et exploitation. Au lieu de payer des serveurs qui tournent en continu (EC2/ECS), vous payez uniquement quand votre code s’exécute. Plus besoin d’anticiper large : la plateforme scale automatiquement, puis retombe à zéro quand il n’y a plus de trafic.
1) Zéro coût d’inactivité & ajustement à la demande
2) Optimisation fine du coût d’exécution
3) Moins d’OPEX & d’outillage infra
Exemple rapide (ordre de grandeur)
Un traitement batch horaire consomme 1,5 seconde par exécution, 10 000 fois/jour :
Quand Lambda fait particulièrement la différence
Bonnes pratiques d’optimisation
Mesurer (durée, erreurs, concurrence), droiter la mémoire, mutualiser la logique commune (layers), mettre des timeouts/retries raisonnés, et piloter par SLA (Provisioned Concurrency ciblée uniquement là où la latence est critique).
AWS Lambda excelle partout où la charge est événementielle, irrégulière et où l’on veut itérer vite sans gérer d’infrastructure. Voici les situations où Lambda délivre le plus de valeur.
1) API et backends légers orientés évènements
Exposez des endpoints via API Gateway ou ALB, gérez l’authentification (Cognito, OAuth) et branchez la logique métier dans des fonctions stateless. Idéal pour des microservices qui doivent scaler instantanément lors de pics.
2) Traitement de fichiers et d’actifs
Un dépôt dans S3 déclenche : redimensionnement d’images, extraction de champs d’un PDF/CSV, génération de vignettes/metadata, antivirus, puis archivage. Avec Step Functions, vous enchaînez plusieurs étapes de façon robuste.
3) ETL/ELT événementiel et intégration de données
Ingestion depuis EventBridge, SQS, Kinesis ou DynamoDB Streams ; transformation légère, contrôle qualité, routage vers S3, Redshift ou OpenSearch. Parfait pour des pipelines “near real-time” à coût contenu.
4) Webhooks et “glue code” entre SaaS et SI
Lambda agit comme adaptateur sur-mesure : recevoir un webhook, normaliser, enrichir (APIs), pousser vers un CRM, ERP ou un site Webflow. Excellent complément à Make.com ou Zapier pour les cas spécifiques (signature, pagination, idempotence).
5) Tâches planifiées et automatisations internes
Remplacements élégants des “cron jobs” : règles EventBridge pour lancer des vérifications, nettoyer des données, envoyer des rapports, réconcilier des stocks ou relancer des processus en échec.
6) Traitement de flux et temps réel
Score d’événements, détection d’anomalies, enrichissement contextuel sur Kinesis/MSK, alertes instantanées (Slack/Teams/SNS) et mises à jour de caches ou de sessions.
7) Intégrations métier et back-office
Actions admin sécurisées (génération de liens signés, opérations ponctuelles sur RDS/DynamoDB), validation de documents, création de PDF/CSV à la volée, webhooks de paiement (Stripe) fiables avec retries.
8) Cas “edge” et faible latence (sélectifs)
Avec Lambda@Edge/CloudFront Functions, personnalisez les réponses (A/B testing, redirections, i18n, headers) au plus près de l’utilisateur.
À éviter / alternatives
Traitements longs ou très CPU/GPU intensifs → préférez ECS/EKS ou Batch ; besoins stateful persistants → EC2/EKS ; latence ultra-prévisible → Provisioned Concurrency ou conteneurs.
AWS Lambda et des plateformes comme Make.com ou n8n répondent à des besoins voisins — automatiser et orchestrer des tâches — mais avec des paradigmes et des responsabilités très différents.
1) Paradigme & niveau d’abstraction
2) Hébergement & gouvernance
3) Coûts & performance
4) Sécurité & conformité
5) Cas d’usage typiques
6) Quand choisir quoi ?
Approche hybride recommandée
Combinez un orchestrateur (Make.com/n8n) pour le pilotage et déléguez à Lambda les traitements spécifiques (enrichissements, validations, signatures), puis réinjectez le résultat dans vos apps.