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🚀 Lambda × コンテナ運用 × Terraformでやってみた！

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📝 概要

コンテナが主流になりつつある現在、
「Lambdaもコンテナで動かすことでメリットがあるのでは？」
と感じることが増えてきました。

本記事では以下の内容を扱います👇

  • Lambdaをコンテナイメージでデプロイするメリット・デメリット
  • Terraform＋Dockerでの実装ハンズオン

1. Lambda × コンテナのメリット

🚫 ランタイム制限からの解放！

Lambdaの公式がサポートする言語・バージョンに依存せず、
独自のランタイムやライブラリが使えます。

💡 例：最新のPython / Go / Node.jsが使える → IaCとの相性もUP！

🧩 IaC（Infrastructure as Code）との親和性◎

ソースコードをTerraformやCloudFormationに直接埋める必要なし！
ECRのイメージURIを指定するだけでOK。

✅ コードの埋め込みが不要になることでIaCがよりシンプルに！

🖥 開発環境の再現性が高い

Dockerでローカル検証ができるので、本番と同一環境を再現できます！

💡 「ローカルでは動くのに本番で動かない」が激減！

📦 依存関係の管理が楽！

Lambdaレイヤーを使わなくても、ライブラリやバイナリはイメージ内で完結。

2. Lambdaをコンテナイメージでデプロイするデメリット

イメージサイズの増加

コンテナイメージは通常のZIPパッケージより大きくなりがちです。
起動時間（コールドスタート）に影響が出る場合もあります。

イメージ管理コスト

ECRにイメージをPush・管理する手間やストレージコストが増える。

Lambdaのコード更新がやや複雑

ソースコード変更 → イメージ再ビルド → ECR Push → Lambda更新 のフローになります。

Lambda特有の簡易さが薄れる

ZIP方式に比べて準備が増えるため、シンプルな関数向けでは過剰な場合も。。

3. ハンズオン手順（Terraform＋Docker）

🔧 事前準備

  • AWS CLI設定済み
  • Terraformインストール済み
  • Dockerインストール済み

📁 3-1. pythonでLambda関数を実装

def handler(event, context):
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': 'Hello from container!'
    }

🐳 3-2. Dockerfileの作成

dockerfileを作成します。
※app.py はLambdaハンドラ関数を定義したPythonファイルです。

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12

# 必要なファイルをコピー
COPY app.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}

# ハンドラを指定
CMD ["app.lambda_handler"]

🧪 3-3. ローカルでビルド・テスト例

ローカルで動かしたい場合はこんな感じでどうぞ！

# ビルド
docker build -t lambda-container:latest .

# ローカルで実行テスト
docker run -p 9000:8080 lambda-container:latest

# 別ターミナルから
curl -XPOST "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

🏷️ 3-4. Dockerイメージのビルド＆ECRにPush

AWS ECR を使用して、作成した Docker イメージをアップロードします。

ECR にリポジトリを作成

AWSマネジメントコンソールにログインし、ECRにリポジトリを作成しましょう。
名称は任意で大丈夫です！

スクリーンショット 2025-04-29 15.22.17.png

作成したら、画面右上に「プッシュコマンドを表示」ボタンがあります。
これを押下すると、何とECRにPushするところまで方法を案内してくれます！

スクリーンショット 2025-04-29 15.22.35.png

🌱 3-5. Terraform設定例（main.tf）

.
├── main.tf
├── variables.tf

provider "aws" {
  region = "ap-northeast-1"
}

resource "aws_iam_role" "lambda_exec_role" {
  name = "lambda_exec_role"
  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17",
    Statement = [{
      Action    = "sts:AssumeRole",
      Effect    = "Allow",
      Principal = {
        Service = "lambda.amazonaws.com"
      }
    }]
  })
}

resource "aws_lambda_function" "container_lambda" {
  function_name = "lambda-container-example"
  package_type  = "Image"
  image_uri     = var.image_uri
  role          = aws_iam_role.lambda_exec_role.arn
  timeout       = 10
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "lambda_logs" {
  role       = aws_iam_role.lambda_exec_role.name
  policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"
}

variable "image_uri" {
  description = "ECR Image URI"
  type        = string
}

🌱 3-6. Terraform実行例

terraform init
terraform apply

デプロイ完了後、マネジメントコンソールやAWS CLIからテストできます：

aws lambda invoke --function-name lambda-container-example response.json
cat response.json

🛑 よくあるトラブル

個人的に引っかかったり、よくありそうなエラー(LambdaやTerraform)を
チェックリストで記載しておきますので参考にどうぞ！

🔐 IAM Role関連

  • IAM Roleがすでに存在して重複エラーになっていないか？
  • assume_role_policy のJSONに誤字（例: Statemanet → Statement）はないか？
  • 実行ロールにCloudWatch LogsやECR関連の権限を付与しているか？

🐳 ECRイメージ関連

  • ECRに正しくイメージがpushされているか？タグは間違っていないか？
  • image_uriに正しいURI（例: account-id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/repo:tag）がセットされているか？
  • Lambdaのimage_uriに環境変数（TF_VAR_image_uri）を使う場合、terraform apply時に変数が正しく渡されているか？

📐 Terraform設定関連

  • 変数参照の書き方（var.image_uriなど）に誤りはないか？
  • terraform.tfvarsファイルの値と環境変数設定の整合性は取れているか？
  • tfファイルのsyntaxやリソース構成が正しいか？
  • 設定変更後にterraform planで内容を必ず確認しているか？

🧱 Lambdaイメージの中身関連

  • DockerfileでLambda用エントリポイントが正しく設定されているか？（ENTRYPOINT ["/lambda-entrypoint.sh"]など）
  • /lambda-entrypoint.shに実行権限（chmod +x）があるか？
  • イメージのベースはAWSが推奨しているものか？（amazon/aws-lambda-python:3.12など）
  • イメージが大きすぎて起動に時間がかかりすぎていないか？

🧪 Lambdaデプロイのトラブル

  • Lambda作成時にcode.s3Bucketやs3Keyが空になっていないか？（コンテナイメージ指定時はこれら不要）
  • Lambdaのログ（CloudWatch Logs）を必ずチェックし、エラー内容を把握しているか？
  • LambdaとECRのリージョンが一致しているか？

🔧 その他運用面

  • TerraformのStateファイルは適切に管理しているか？
  • 環境変数やSecretsはGitHub ActionsのSecretsなど安全な方法で管理しているか？
  • CI/CDパイプラインの中で terraform init → terraform plan → terraform apply の流れが確立されているか？

🧭 まとめ

Lambdaコンテナイメージは運用面と開発の自由度が大きく向上します。
特に大規模プロジェクトや複雑な依存関係の管理に効果的です。

ただし初期設定やCI/CDパイプライン構築の手間が増えるため、
小規模・単純な関数では従来のZIPデプロイも検討するのもありかと！

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