こちらの記事は AWS Lambda 実践入門 Advent Calendar 2025 20日目の記事になります。

はじめに

Lambda は CPU と /tmp が強力なため、
PDF処理・画像処理に非常に向いています。

ただし、設計を誤ると次の典型トラブルが発生します。

メモリ不足（OOM）
Timeout
/tmp 不足
I/O が遅くてコストが高い（S3 往復が支配的）
並列化しすぎて下流（S3/DB）が詰まり、逆に遅くなる

この記事では tmp10GB × Layer × fan-out を軸に、PDF/画像処理を「高速・安定・運用可能」にする実務テクをまとめます。

Day 19 との繋がり（性能最適化の適用先）

Day 19 では「メモリ（=CPU）× 並列数」で性能を作る話をしました。
Day 20 はそれを PDF/画像処理という重いワークロードに“具体適用” します。

画像変換は CPU（=メモリ）に比例して速くなる ことが多い
巨大PDFは 1回でやると Timeout → fan-out で分割
中間生成物は /tmp に置くと速い（S3 往復を減らす）

tmp 10GB の使い方（非常に重要）

Lambda の /tmp はエフェメラルストレージ（実行環境ごとの一時領域）です。
容量は 512MB〜10,240MB（=10GB） の範囲で設定できます。

1) SAM で 10GB を明示的に設定する

/tmp を 10GB 前提で設計するなら、テンプレに書いて“意図を固定”します。

Resources:
  PdfWorkerFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Runtime: python3.12
      MemorySize: 2048
      Timeout: 60
      EphemeralStorage:
        Size: 10240   # 10GB

※ 512MB までは従来通りで、追加分は課金対象です（コスト最適化観点で「本当に必要な容量」に寄せるのが重要）。 (Amazon Web Services, Inc.)

2) /tmp 設計の鉄則（事故を防ぐ）

“永続”ではない：同じ実行環境が再利用されれば残ることもありますが、保証はありません（キャッシュ用途はOK、保存用途はNG）。 (AWS ドキュメント)
大きい生成物は メモリではなく /tmp に逃がす（OOM回避）
ファイル名に request_id を入れて衝突を避ける（コンテナ再利用時に地味に効く）
生成後は必要に応じて削除（ディスク枯渇と情報残留を防ぐ）

import os, uuid, shutil

req = str(uuid.uuid4())
workdir = f"/tmp/work-{req}"
os.makedirs(workdir, exist_ok=True)

try:
    temp_path = f"{workdir}/page_1.png"
    # ... generate file ...
finally:
    shutil.rmtree(workdir, ignore_errors=True)

Layer にライブラリを入れて高速化（＋運用の安定化）

Pillow / pypdf / pypdfium2 などは、関数本体に同梱するとサイズが膨らみがちです。
Layer 化すると次のメリットがあります。

デプロイパッケージが小さくなり、CI/CD が軽くなる
依存ライブラリを 関数群で共有 できる
依存更新を “Layer のバージョン” として追跡しやすい（監査にも強い）

Layer の基本ルール（ここで詰まりがち）

Lambda は Amazon Linux 上で動くので、バイナリ依存（C拡張など）は Linux 互換でビルドが必要
関数と同じ Python バージョン で作る（ズレると ImportError になりがち） (AWS ドキュメント)
zip 直下に python/ ディレクトリが必要 (AWS ドキュメント)

ディレクトリ例（OK）：

layer/
  python/
    PIL/
    pypdf/
    pypdfium2/

最短のビルド方針（実務向け）

macOS 等でビルドして事故るより、Lambda に近い Linux コンテナで固めるのが安全です（C拡張対策）。 (AWS ドキュメント)

fan-out（並列化）で巨大 PDF を高速処理

「巨大PDFを 1 Lambda で全部処理」は、ほぼ必ず限界が来ます。
1ページ（または Nページ）単位に分割して並列化すると、安定性とスループットが跳ね上がります。

メリット：

Timeout がほぼ消える（1タスクが小さくなる）
スループットが桁違い
失敗ページだけ再処理できる（運用が楽）

SQS fan-out を“運用可能”にする最低条件

冪等性：同じページ変換が複数回走っても壊れない（上書きOK、同名出力OK等）
DLQ：毒メッセージ（壊れたPDF等）を隔離する
並列数制御：予約済み同時実行（Reserved Concurrency）で下流を守る
BatchSize 調整：標準キューは最大 10,000、FIFO は最大 10（要件に合わせる） (AWS ドキュメント)

（例）メッセージ設計（最小）：

{
  "bucket": "input-bucket",
  "key": "docs/sample.pdf",
  "page": 12,
  "output_prefix": "out/sample/",
  "request_id": "..."
}

I/O がボトルネックになる場合の対策

PDF/画像処理は「変換アルゴリズム」よりも、実は S3 往復の I/O が支配的になりがちです。

1) boto3 の接続を再利用（基本だけど効く）

boto3.client() を handler 外で作って接続を使い回す（コネクション確立コスト削減）。

2) “全部ダウンロード”を疑う

ページ単位処理なら、可能なら Range GET などで無駄な転送を減らす（設計の余地）
逆に、分割が細かすぎると「S3 への小さいアクセスが大量」になり、別の遅さが出る
→ 1メッセージ=1ページがベストとは限らない（Nページ単位も検討）

3) /tmp 上でまとめて処理してからアップロード

生成途中の画像を都度 S3 に置くより、/tmp で完結させて最後にまとめて出す方が速いケースが多い

まとめ

PDF/画像処理は Lambda の得意分野（CPU と /tmp が効く）
/tmp は 512MB〜10GB まで設定できるので、設計に合わせて明示する (AWS ドキュメント)
Layer 化は「速さ」だけでなく 運用（更新・追跡・共有） を強くする (AWS ドキュメント)
巨大PDFは fan-out（SQS 等）で分割し、並列数・冪等性・DLQ まで含めて完成

付録A：SQS event source mapping の SAM 設定例（BatchSize / MaximumBatchingWindow / DLQ）

SQS トリガーの BatchSize / MaximumBatchingWindowInSeconds / ScalingConfig.MaximumConcurrency / FunctionResponseTypes は SAM の SQS イベントで設定できます。(AWS ドキュメント)
MaximumBatchingWindowInSeconds は 0〜300 秒の範囲で設定できます。(AWS ドキュメント)
また、BatchSize が 10 を超える場合は MaximumBatchingWindowInSeconds を 1 秒以上にする必要があります。(AWS ドキュメント)

DLQ は（SQS トリガーの場合）EventSourceMapping ではなく、SQS キュー側の RedrivePolicy で構成するのが基本です。(AWS ドキュメント)

さらに実務では、可視性タイムアウト（VisibilityTimeout）を関数 Timeout の 6 倍以上にするのが推奨です（再試行やスロットリング時の安全マージン）。(AWS ドキュメント)

Resources:
  # --- DLQ（失敗隔離）---
  PdfPageDlq:
    Type: AWS::SQS::Queue
    Properties:
      QueueName: pdf-page-dlq
      MessageRetentionPeriod: 1209600 # 14 days (任意)

  # --- メインキュー（DLQへリダイレクト）---
  PdfPageQueue:
    Type: AWS::SQS::Queue
    Properties:
      QueueName: pdf-page-queue
      # 可視性タイムアウトは「関数Timeoutの6倍以上」が推奨
      VisibilityTimeout: 360  # 例: 関数Timeout=60sなら 360s 以上
      RedrivePolicy:
        deadLetterTargetArn: !GetAtt PdfPageDlq.Arn
        maxReceiveCount: 3

  PdfPageWorkerFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      FunctionName: pdf-page-worker
      Runtime: python3.12
      Handler: app.lambda_handler
      Timeout: 60
      MemorySize: 2048

      # tmp 10GB を使う想定ならここもセット（本文側で解説済み）
      EphemeralStorage:
        Size: 10240

      # SQS をポーリングする権限（実務で抜けがち）
      Policies:
        - SQSPollerPolicy:
            QueueName: !GetAtt PdfPageQueue.QueueName

      # 例：下流への過負荷を避けたい場合は ReservedConcurrency も検討
      # ReservedConcurrentExecutions: 20

      Events:
        PdfPages:
          Type: SQS
          Properties:
            Queue: !GetAtt PdfPageQueue.Arn

            # 1回の起動で処理するメッセージ数（=ページ数）
            BatchSize: 50

            # バッチを溜める最大待ち時間（0〜300秒）
            MaximumBatchingWindowInSeconds: 5

            # “部分失敗”を返して、失敗したメッセージだけ再試行させる
            FunctionResponseTypes:
              - ReportBatchItemFailures

            # イベントソース単位で最大同時実行数を制御（下流保護）
            ScalingConfig:
              MaximumConcurrency: 10

補足（重要）：

ScalingConfig.MaximumConcurrency を使う場合、関数側の Reserved Concurrency がそれ未満だとスロットルされ得ます（複数 SQS マッピングがあるなら合計に注意）。(AWS ドキュメント)

付録B：「何GBの /tmp が必要か」見積もり早見（ページ数×dpi×色深度）

1) まずは “非圧縮（最悪ケース）” で見積もる

PDF を「ページ→画像（ラスタライズ）」する場合、非圧縮の1枚あたりサイズは概算で以下です（A4想定）。

A4（8.27in × 11.69in）
幅px ≒ 8.27 × dpi、高さpx ≒ 11.69 × dpi
Raw(MiB/ページ) ≒ 幅px × 高さpx × (bytes/px) / 1024^2

色深度（目安）：

Gray8：1 byte/px（モノクロ）
RGB8：3 bytes/px（カラー）
RGBA8：4 bytes/px（透過付き）

2) 早見表（A4、非圧縮 Raw）

dpi	モード	解像度(px)	Raw/ページ(MiB)
150	Gray8 (1B/px)	1240×1754	2.1
150	RGB8 (3B/px)	1240×1754	6.2
150	RGBA8 (4B/px)	1240×1754	8.3
200	Gray8 (1B/px)	1654×2338	3.7
200	RGB8 (3B/px)	1654×2338	11.1
200	RGBA8 (4B/px)	1654×2338	14.8
300	Gray8 (1B/px)	2481×3507	8.3
300	RGB8 (3B/px)	2481×3507	24.9
300	RGBA8 (4B/px)	2481×3507	33.2
400	Gray8 (1B/px)	3308×4676	14.8
400	RGB8 (3B/px)	3308×4676	44.3
400	RGBA8 (4B/px)	3308×4676	59.0
600	Gray8 (1B/px)	4962×7014	33.2
600	RGB8 (3B/px)	4962×7014	99.6
600	RGBA8 (4B/px)	4962×7014	132.8

3) /tmp 必要量の“実務式”（安全係数つき）

/tmp は「最終出力（JPEG/PNG）」だけでなく、途中生成物（中間ファイル、複数バージョン、ページ抽出物など）が載ります。
そのため、まずは次で見積もるのが安全です。

必要/tmp ≒ Raw(MiB/ページ) × 同時に保持するページ数 × 安全係数(2〜4) + 余裕(数百MiB)

ここでの「同時に保持するページ数」は、実装次第で変わりますが、fan-out + SQS では概ね：

1メッセージ=1ページなら SQS の BatchSize が同時ページ数の上限
1起動で N ページまとめて処理するなら、その N が同時ページ数

例：

300dpi / RGB / BatchSize=50 / 安全係数=3
24.9MiB × 50 × 3 ≒ 3,735MiB（≒3.7GiB） + 余裕
→ /tmp を 5〜10GB に寄せる判断が合理的
600dpi / RGBA / 1ページ処理 / 安全係数=4
132.8MiB × 1 × 4 ≒ 531MiB + 余裕
→ 1ページfan-outなら 1〜2GB でも戦えることが多い（ただし抽出物が多いPDFは別）

注意：

JPEG/PNG は圧縮されるため 最終出力ファイル自体は Raw より小さいことが多い一方、ライブラリや処理段階によっては一時的に Raw 相当を複数持つことがあります（「安全係数」を入れる理由）。
BatchSize > 10 を使うなら、MaximumBatchingWindowInSeconds を 1 以上にする点も忘れずに（設定不整合で詰まりやすい）。(AWS ドキュメント)