AWS Batch vs AWS Lambda en Español
Tags: aws, awslambda, awsbatch, compute
Published: 2023-07-14 00:29:17

En temas de computo AWS ofrece una variedad de servicios con distintas funcionalidades para satisfacer distintas necesidades. Una discusión interesante resulta al comparar AWS batch y AWS Lambda por estar orientados a jobs de procesamiento dentro de sus bondades. En esta oportunidad haremos un análisis comparativo de estos 2 servicios.

<u>AWS Lambda</u>

AWS Lambda permite ejecutar código en respuesta a eventos usando varios lenguajes de programación, escalando automáticamente la capacidad según la carga de trabajo y cobrando en función del tiempo de ejecución y memoria utilizada.

<u>AWS Batch</u>

AWS Batch es un servicio para ejecutar trabajos en lotes en la nube, definidos en contenedores de Docker. Maneja la asignación de recursos y se factura en base a los recursos utilizados durante la ejecución de los trabajos.

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**Modelo de Programación:**

AWS Lambda ejecuta funciones individuales en respuesta a eventos, y puede ser invocada mediante eventos generados por otros servicios de AWS. Por ejemplo, una función de Lambda podría activarse cada vez que se carga un archivo en un bucket de S3.

AWS Batch permite ejecutar trabajos en lotes, procesos más largos y complejos. Los trabajos en lotes se definen en contenedores de Docker, lo que proporciona flexibilidad. Por ejemplo, podrías procesar gran cantidad de datos almacenados en Amazon S3 usando una aplicación Docker.

**Granularidad:**

AWS Lambda es ideal para ejecutar código pequeño en respuesta a eventos específicos, permitiendo alto grado de escalabilidad y rendimiento. Puede ser usada para crear una API serverless que procese solicitudes HTTP individuales.

AWS Batch está diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en trabajos en lote, que pueden ser más largos y requerir más recursos.

**Escalabilidad:**

AWS Lambda escala automáticamente según la demanda, maneja cargas de trabajo variables y picos de tráfico sin necesidad de administrar la infraestructura.

AWS Batch permite ejecutar múltiples trabajos en paralelo y escalar automáticamente la capacidad según la demanda. Adicionalmente se puede definir políticas de escalado para controlar cómo se asignan y liberan los recursos de procesamiento en función de la carga de trabajo y los recursos disponibles.

**Flexibilidad del Entorno de Ejecución:**

AWS Lambda proporciona entornos de ejecución predefinidos para varios lenguajes de programación y permite personalización del entorno mediante capas y variables de entorno.

AWS Batch utiliza contenedores de Docker personalizados con todas las bibliotecas, herramientas y configuraciones necesarias para definir el entorno de ejecución de los trabajos en lotes, brindando mayor flexibilidad y personalización.

**Tiempo de Ejecución:**

AWS Lambda está diseñada para ejecuciones rápidas y en tiempo real, ideal para cargas de trabajo que requieren una respuesta rápida.

AWS Batch está diseñado para trabajos que no requieren una respuesta inmediata y que pueden llevar más tiempo, pudiendo ser incluso dias.

**Orquestación:**

AWS Lambda se integra fácilmente con otros servicios de AWS utilizando eventos y reglas de disparo. Puede ser usado con AWS Step Functions para construir flujos de trabajo más complejos.

AWS Batch proporciona una API para el envío y control de trabajos en lotes y puede ser utilizado con herramientas de orquestación como AWS Batch Operations y AWS Data Pipeline.

**Costo:**

AWS Lambda se factura en función del tiempo de ejecución y la memoria utilizada por cada invocación de función.

AWS Batch se factura por la cantidad de recursos utilizados durante la ejecución de trabajos, ya sea EC2, Fargate o EKS.

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Resumen:


| Características         | AWS Lambda                                                       | AWS Batch                                                          |
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| Modelo de programación  | Ejecuta funciones individuales en respuesta a eventos.           | Ejecuta trabajos en lotes más largos y complejos.                 |
| Granularidad            | Ideal para ejecutar código pequeño en respuesta a eventos.       | Diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en trabajos en lote. |
| Escalabilidad           | Escala automáticamente según la demanda.                         | Permite ejecutar múltiples trabajos en paralelo y escala automáticamente. |
| Flexibilidad del entorno| Proporciona entornos predefinidos y permite personalización.    | Utiliza contenedores de Docker para mayor flexibilidad.           |
| Tiempo de ejecución     | Diseñado para ejecuciones rápidas y en tiempo real.              | Trabajos que pueden ejecutarse durante períodos más largos.       |
| Orquestación           | Se integra fácilmente con otros servicios de AWS.                | Proporciona una API para el control de trabajos en lotes.         |
| Costo                   | Se factura en función del tiempo de ejecución y memoria usada.   | Se factura en función de los recursos utilizados durante la ejecución. |

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Conclusiones:

Tanto AWS Lambda como AWS Batch ofrecen soluciones potentes y flexibles para diferentes necesidades de procesamiento en la nube. Lambda es ideal para tareas más cortas, basadas en eventos y que requieren ejecuciones rápidas, como el procesamiento de eventos en tiempo real. Sin embargo, Batch es más adecuado para trabajos más largos y complejos que requieren mayor cantidad de recursos, como el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Ambos servicios brindan escalabilidad automática, pero difieren en costos, modelos de programación y la flexibilidad del entorno de ejecución. Elegir entre Lambda y Batch dependerá en última instancia de los requisitos específicos del proyecto.