AWS Lambda并非万能：哪些场景不宜采用该服务？

• 长时间运行的任务：Lambda的单次执行时长上限为15分钟，若你的代码需要连续运行超过这个时长（比如大规模数据批量处理、长时视频转码），会被强制终止，完全不适用。
• 对延迟极度敏感的高并发实时服务：Lambda存在冷启动问题——函数长时间未调用后，再次触发会产生几秒到数十秒的启动延迟。如果你的服务是在线游戏服务器、高频交易系统这类对延迟要求极高的实时交互场景，冷启动带来的延迟会严重影响体验甚至业务逻辑。
• 依赖大量本地资源或持久化存储的场景：Lambda执行环境的资源有限，/tmp临时目录最大仅512MB，内存最高10GB，且原生不支持挂载持久化存储（虽可通过EFS扩展，但配置复杂且有额外开销）。若代码需要依赖大体积本地库、生成大量临时文件，或直接操作硬件设备，Lambda的环境限制会成为瓶颈。
• 需要长期维持状态的应用：Lambda是无状态执行环境，每次调用都是独立的，无法在调用间保留内存中的状态。如果你的应用需要持续维护会话状态、缓存数据在内存中（比如会话管理系统、内存数据库客户端），每次调用都重新初始化状态会导致性能骤降，甚至无法实现业务逻辑。
• 高频率持续调用的成本敏感场景：Lambda按执行时长和调用次数计费，若你的服务需要24小时不间断运行（比如常年在线的API服务），对比EC2或ECS的长期运行实例，Lambda的累计成本可能更高。尤其是调用频率稳定且持续时，预留实例的成本优势会更显著。
• 依赖特殊操作系统或自定义环境的场景：Lambda支持的官方运行时有限，虽可用容器镜像自定义环境，但如果代码依赖小众操作系统版本、特殊系统库，或需要修改内核参数，自定义镜像的复杂度和维护成本会远高于EC2等传统计算服务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ammar Chishti