Avaliação Comparativa do Cold Start em AWS Lambda: Influência da Linguagem de Programação e da Alocação de Memória

• Danimar Veriato IFC
• Heitor Scalco Neto IFC
• Alisson Borges Zanetti IFC
• Gustavo Schwitzki Peretti IFC
• Fábio Diniz Rossi IFFar

DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2025.16505

Resumo

Este trabalho investiga o impacto do cold start no desempenho de funções AWS Lambda implementadas em sete linguagens de programação: Go, Python, Node.js, .NET (C#), Java, Ruby e PowerShell. Para isso, foi desenvolvido um orquestrador em .NET capaz de invocar as funções de forma controlada e medir com precisão o tempo de resposta total e o tempo de execução interno, permitindo isolar o overhead de inicialização. Os experimentos foram realizados com alocações de memória de 128MB e 256MB, utilizando o cálculo do fatorial como benchmark padronizado. Os resultados indicam que linguagens compiladas e com runtimes leves, como Go e Python, apresentam menor tempo de inicialização, enquanto linguagens que dependem de máquinas virtuais robustas, como Java e PowerShell, exibem overheads significativamente mais altos. A elevação da memória reduziu o tempo de cold start em até 45%. Os achados oferecem subsídios relevantes para a escolha da linguagem e configuração de funções serverless, especialmente em aplicações sensíveis à latência.

Palavras-chave: Computação Sem Servidor, Cold Start, AWS Lambda

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