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Ce projet est un optimiseur de performance et un benchmark de ressources pour AWS Lambda. Il analyse le compromis entre la vitesse d'exécution et le coût en testant diverses configurations de mémoire pour identifier les paramètres les plus rentables et minimiser les dépenses opérationnelles. L'outil utilise un orchestrateur AWS Step Functions pour automatiser l'exécution et la collecte de données de plusieurs tests de fonctions à différents niveaux de puissance. Il simule des charges de travail de production en injectant des données statiques ou distantes personnalisées et en utilisant une distribution de charge utile pondérée pour imiter des modèles de trafic réels. La suite couvre plusieurs domaines de capacité, incluant l'échantillonnage itératif de la mémoire et la modélisation des coûts basée sur les métriques pour visualiser les compromis de performance. Elle fournit un nettoyage automatisé des ressources pour les versions et alias de fonctions temporaires, une configuration réseau privée pour les ressources internes restreintes et le chargement de charge utile à distance pour contourner les limites de taille d'invocation standard. Le déploiement est géré via des constructions d'infrastructure-as-code pour garantir une configuration d'environnement cohérente et une répétabilité.

dockertest is a Docker integration testing library and programmatic Go client used to boot and manage ephemeral containers. It functions as a containerized test orchestrator that provides isolated environments for integration tests by managing the lifecycle of dependent services. The library handles ephemeral environment orchestration by provisioning temporary containers and networks. It ensures environment consistency through service readiness checks and automated resource cleanup to prevent leaks after test execution completes. The project covers containerized service validation, including