ラーメンにお酢が馴染む時間を計算したら麺が伸びそうになったので、 AWS Lambda Power TuningとManaged Instancesで爆速化する

2026/04/11 JAWS-UG 上越妙高支部 第6回勉強会 re:Boot での登壇資料です。

Transcript

1. ラーメンにお酢が馴染む時間を計算したら 麺が伸びそうになったので、 AWS Lambda Power TuningとManaged Instancesで爆速化する 2026/04/11 JAWS-UG 上越妙高支部 第6回勉強会 re:Boot 藤井 ひかり
2. ① AWS Lambdaでラーメンにお酢が馴染む時間を計算する ② Lambda Power Tuningでメモリ割り当てを自動で最適化 ③ Lambda Managed Instanceで高速処理に挑戦 今回の内容
3. 発表者について フジイ ヒカリ と申します・x・ 社会人2年目：SIerのアーキテクチャチームでSEしてます 好きなラーメンは二郎系やあっさり醤油系 AWSについて　 ★保有資格：CLF,AIF,SAA,MLA,DVA ★学習歴4か月ほど ★今の目標は「自分の好きな分野をみつける」AWSを通じてい ろんな分野に触れ、技術力を高めたいです！！！ X：@usanchuu
4. みなさん、ラーメンは好きですか？
5. こんなわたしですが、まだ食べたことのないラーメンがたくさんあります わたしはラーメンがだいすきです！
6. とくに、長岡生姜醤油とあっさり醤油がきになる！ ...醤油ラーメン？といえば...！！！ 調べてみると、どうやら「新潟5大ラーメン」があるらしい。 そのひとつが、新潟のラーメン！ ▲Google検索結果▲
7. お酢を、いれたい
8. お酢がスープに完全に調和する最適なタイミングを AWSで算出してみよう！ ※あくまで通常の味を楽しんだ後、店舗にお酢がある場合のみ利用し ます 醤油ラーメン×お酢がめちゃくちゃ合います
9. ①AWS Lambdaでラーメンにお酢が馴 染む時間を計算する
10. ①どんぶりをメッシュに分 割する ②お酢を中心に落とす ③「自分の上下左右にある マス目のお酢濃度」と「自 分のお酢濃度」を比較 拡散方程式をつかって物理学で熱や物質が広がっていく様子を計算　 ①AWS Lambdaでラーメンにお酢が馴染む時間を計算する ※AIに頼りました
11. プロセッサ ：x86_64 メモリ ：128MB 所要時間 ：80953.30ms 設定と計算結果 ①AWS Lambdaでラーメンにお酢が馴染む時間を計算する 処理に1分以上かかって麺が伸びてしまう… 適切なメモリを割り当ててパフォーマンスを最適化したい！
12. ② Lambda Power Tuningでメモリ割 り当てを自動で最適化
13. ★Lambdaのチューニングとして「メモリを増やす」手法が多い →計算そのものはCPUの性能に依存する →メモリ不足の場合、単純に増強すればパフォーマンスが向上するが、CPU の性能が限界に達している場合、むやみな増強はコスト増大につながるため、 精査が必要（手間がかかる） →最適なメモリ設定を自動で算出してくれるのがPower Tuning！ AWS Lambda Power Tuningとは？ ② Lambda Power Tuningでメモリ割り当てを自動で最適化 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/operating-lambda-performance-optimization-part-2/より Serverless Application Repositoryからデプロイ できる！
14. AWS Lambda Power Tuningで最適なメモリを自動算出してみた ② Lambda Power Tuningでメモリ割り当てを自動で最適化 ①Step Functionsで最適なメモリ算出のための計測が実施される ★つまづきポイント ：計測中にエラー発生 →メモリ256MBスタート に変更（Out of Memory） 「プログラムを起動して、 必須ライブラリをメモリに 展開した瞬間」に容量の限 界にきてしまう現象を回避
15. AWS Lambda Power Tuningで最適なメモリを自動算出してみた ② Lambda Power Tuningでメモリ割り当てを自動で最適化 ②処理時間とコストのグラフが出力される
16. Lambda Power Tuningの計測を反映した計算結果 ② Lambda Power Tuningでメモリ割り当てを自動で最適化 プロセッサ ：arm64 メモリ ：1535MB 所要時間 ：5992.33ms 処理時間が約75秒縮まった！ →さらに高速化させてみたいな
17. ③Lambda Managed Instanceで高速 処理に挑戦
18. 標準Lambda Lambda Managed Instances 処理方式 単一処理 複数並列処理 インフラ AWS共有環境 アカウント占有環境 料金モデル 完全従量課金制 時間課金（EC2ベース） ★2025年11月30日に発表された新機能 ：現行世代の Amazon EC2 インスタンス上で Lambda 関数を実行できる →大量の予測可能なワークロードやパフォーマンスが重要なアプリケーション に利用することができる！ AWS Lambda Managed Instanceとは？ ③Lambda Managed Instanceで高速処理に挑戦 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/lambda-managed-instances.htmlより
19. ：VPC 設定、オプションでインスタンス要件、スケーリング設定を指定し て、関数が実行される場所を定義 キャパシティプロバイダを作成する ③Lambda Managed Instanceで高速処理に挑戦
20. 関数を作成する ③Lambda Managed Instanceで高速処理に挑戦 ⚠ここでエラー発生⚠ 関数を作成できませんでした。のエラー →原因は無料枠ゆえの『Gravitonクォータ "0"』の設定 →設定を変更すると今度はIAMロールエラーの嵐に… Service Quotas から確認できる
21. まとめ 箸を使わず、自然にお酢が完全に馴染むまでの時間： 約19日（どんぶ りのキャパシティ設定まちがった...?） 標準Lambdaでの計算実行時間：81秒 Graviton × Power Tuningでの計算実行時間：83ms メモリ最適化はLambda Power Tuning！ ★提供されたラーメンを味わった後は、ぜひお酢をいれてみてください