AWS anunció la disponibilidad general de Lambda SnapStart para funciones de Python y .NET. Esta característica acelera los tiempos de inicio de las funciones a niveles inferiores a un segundo, a menudo con cambios mínimos en el código, lo que permite aplicaciones sin servidor altamente receptivas y escalables. Lambda SnapStart funciona almacenando en caché y reutilizando el estado de la memoria y el disco capturados de cualquier código de inicialización de una sola vez, o código que se ejecuta solo la primera vez que se invoca una función Lambda. Lambda toma una instantánea Firecracker microVM del estado de la memoria y el disco del entorno de ejecución inicializado, cifra la instantánea y la almacena en caché para un acceso de baja latencia. Cuando invoca la versión de la función por primera vez, y a medida que las invocaciones aumentan, Lambda reanuda los nuevos entornos de ejecución desde la instantánea almacenada en caché en lugar de inicializarlos desde cero, lo que mejora la latencia de inicio. Para las funciones de Python, la latencia de inicio del código de inicialización puede ser de varios segundos. Algunos escenarios en los que esto puede ocurrir son la carga de dependencias (como LangChain, Numpy, Pandas y DuckDB) o el uso de marcos (como Flask o Django). Para las funciones .NET, esperamos que la mayoría de los casos de uso se beneficien porque la compilación justo a tiempo (JIT) de .NET tarda hasta varios segundos. La variabilidad de la latencia asociada con la inicialización de las funciones Lambda ha sido una barrera de larga data para que los clientes usen .NET para AWS Lambda. SnapStart permite que las funciones se reanuden rápidamente almacenando en caché una instantánea de su estado de memoria y disco. Por lo tanto, la mayoría de las funciones .NET experimentarán una mejora significativa en la variabilidad de la latencia con Lambda SnapStart.