💡 はじめに：サーバーレス時代の選択課題
クラウドネイティブなシステム設計において、「Fargate」と「Lambda」の選択は重要な意思決定ポイントです。Google Cloudの内部データによると、適切なアーキテクチャ選定で運用コストを最大60%削減した実例があります。本記事では、ワークロード特性に基づく科学的な選定フレームワークを解説します。
🚀 セクション1：コアコンセプトの比較
1.1 AWS Lambdaの本質
- イベント駆動型の超短期実行（最大15分）
- 真のサーバーレス（OS/ミドルウェア管理不要）
- コールドスタート問題が課題（Provisioned Concurrencyで緩和可能）
1.2 Fargateの特徴
- コンテナベースの長時間実行タスク向け
- ECS/EKSとの親和性（既存Docker資産の流用可能）
- vCPU/メモリの細かいチューニングが可能
▶ Google内部ルール：
「90秒以内のタスクはLambda、それ以上はFargate」が初期判断基準
🔧 セクション2：パフォーマンス深掘り比較
2.1 レイテンシ比較
| 指標 | Lambda | Fargate |
|---|---|---|
| 初期起動時間 | 100ms~5s | 20~60s |
| 継続実行時のレイテンシ | 1-10ms | 1-5ms |
2.2 スケーリング特性
- Lambda：秒単位で1000並列まで自動スケール
- Fargate：分単位のスケーリング（ターゲットトラッキング推奨）
⚡ セクション3：コスト最適化の方程式
3.1 価格モデル比較
- Lambda：リクエスト数＋実行時間（GB-sec）
- Fargate：vCPU/メモリ量＋実行時間
3.2 コスト計算シミュレーション
# 月間100万リクエスト（1GBメモリ/400ms実行）の場合
lambda_cost = (1000000 * 0.0000002) + (1000000 * 0.0000166667 * 0.4)
fargate_cost = 0.04048 * 24 * 30 # t3.small相当
→ Lambdaが約1/3コストのケースあり
🎯 セクション4：Googleでのベストプラクティス
4.1 ハイブリッドアーキテクチャ事例
- フロントエンドAPI：Lambda（スパイク対応）
- バッチ処理：Fargate Spotインスタンス（コスト削減）
4.2 監視のポイント
- Lambda：Concurrent Executionsアラート
- Fargate：CPU/メモリ予約率の最適化
🔮 未来のトレンド：サーバーレスの進化
AWSが発表したLambda SnapStartやFargate ECS Anywhereにより、境界線が曖昧に。将来的には**「QoS要件」と「予算」**で選択する時代が到来します。
📌 まとめ：意思決定フレームワーク
- 実行時間が短い？ → Lambda
- 常時稼働が必要？ → Fargate
- 既存コンテナ資産あり？ → Fargate
- マイクロ秒レイテンシ要求？ → Lambda
🚀 次回予告：
「マイクロサービスでスケーラブルなアーキテクチャを設計する方法」
実際のユースケースでの質問があればコメントください！ 👇