Lambda関数とApp Runnerの使い分けに関する設計指針を以下に示します。

## 目次
1. Lambda関数とApp Runnerの概要
2. Lambda関数の利点と用途
   - 低頻度のイベント駆動型処理
   - スケーラブルなバックエンド処理
   - 課金モデルとコスト効率
3. App Runnerの利点と用途
   - コンテナ化されたアプリケーションのホスティング
   - 自動スケーリングと継続的デプロイ
   - 継続的運用が必要なサービス
4. 使い分けのためのポイント
   - パフォーマンス要件
   - 運用とデプロイ戦略
   - コスト管理と予算
5. まとめ

## 1. Lambda関数とApp Runnerの概要
Amazon Lambdaはサーバーレスアーキテクチャを提供し、イベント駆動型で関数を実行することができます。これに対して、AWS App Runnerはコンテナ化されたアプリケーションを簡単にデプロイし、管理できるサービスで、常時稼働が必要なウェブアプリケーションに適しています。

## 2. Lambda関数の利点と用途
### 2-1. 低頻度のイベント駆動型処理
Lambdaはサーバーレスでイベントドリブン型のアプリケーションに適しています。例えば、データのトリガー処理やバックエンドの非同期タスクに最適です。

### 2-2. スケーラブルなバックエンド処理
Lambdaはリクエストの生成に基づき、自動でスケーリングします。バックエンドの処理に関して、複数のリソースが必要な場合でも迅速に対応可能です。

### 2-3. 課金モデルとコスト効率
使用した実行時間とトリガーされた関数の数に応じて課金されるため、短期間のジョブにはコスト効率が高いです。

## 3. App Runnerの利点と用途
### 3-1. コンテナ化されたアプリケーションのホスティング
App RunnerはDockerコンテナを簡単にデプロイできるため、複雑なアプリケーションやAPIサーバーに適しています。

### 3-2. 自動スケーリングと継続的デプロイ
自動でスケーリングし、ソースコードの更新を自動でデプロイします。これにより、最新のコードを手軽にプロダクションに反映できます。

### 3-3. 継続的運用が必要なサービス
24時間365日の稼働が求められるアプリケーションやリアルタイムなユーザインターフェースを提供します。

## 4. 使い分けのためのポイント
### 4-1. パフォーマンス要件
リアルタイムでレスポンスが求められる場合はApp Runner、非同期処理ではLambdaの選択が好まれます。

### 4-2. 運用とデプロイ戦略
継続的デプロイが必要な場合やマイクロサービスの管理統合を重視する場合はApp Runnerが優位です。

### 4-3. コスト管理と予算
頻繁にトリガーされる機能を持つ小規模アプリはLambdaが経済的ですが、常時運転が必要ならApp Runnerを検討します。

## 5. まとめ
LambdaとApp Runnerはそれぞれ異なる強みを持っています。ニーズに応じて適切なサービスを選択することが、効率的でスケーラブルなシステム設計に繋がります。エンジニアリングの要件を考慮しながら、それぞれのサービスの特長を活かせる戦略を構築しましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

Lambda関数とApp Runnerの使い分けに関する設計指針を以下に示します。

## 目次
1. Lambda関数とApp Runnerの概要
2. Lambda関数の利点と用途
   - 低頻度のイベント駆動型処理
   - スケーラブルなバックエンド処理
   - 課金モデルとコスト効率
3. App Runnerの利点と用途
   - コンテナ化されたアプリケーションのホスティング
   - 自動スケーリングと継続的デプロイ
   - 継続的運用が必要なサービス
4. 使い分けのためのポイント
   - パフォーマンス要件
   - 運用とデプロイ戦略
   - コスト管理と予算
5. まとめ

## 1. Lambda関数とApp Runnerの概要
Amazon Lambdaはサーバーレスアーキテクチャを提供し、イベント駆動型で関数を実行することができます。これに対して、AWS App Runnerはコンテナ化されたアプリケーションを簡単にデプロイし、管理できるサービスで、常時稼働が必要なウェブアプリケーションに適しています。

## 2. Lambda関数の利点と用途
### 2-1. 低頻度のイベント駆動型処理
Lambdaはサーバーレスでイベントドリブン型のアプリケーションに適しています。例えば、データのトリガー処理やバックエンドの非同期タスクに最適です。

### 2-2. スケーラブルなバックエンド処理
Lambdaはリクエストの生成に基づき、自動でスケーリングします。バックエンドの処理に関して、複数のリソースが必要な場合でも迅速に対応可能です。

### 2-3. 課金モデルとコスト効率
使用した実行時間とトリガーされた関数の数に応じて課金されるため、短期間のジョブにはコスト効率が高いです。

## 3. App Runnerの利点と用途
### 3-1. コンテナ化されたアプリケーションのホスティング
App RunnerはDockerコンテナを簡単にデプロイできるため、複雑なアプリケーションやAPIサーバーに適しています。

### 3-2. 自動スケーリングと継続的デプロイ
自動でスケーリングし、ソースコードの更新を自動でデプロイします。これにより、最新のコードを手軽にプロダクションに反映できます。

### 3-3. 継続的運用が必要なサービス
24時間365日の稼働が求められるアプリケーションやリアルタイムなユーザインターフェースを提供します。

## 4. 使い分けのためのポイント
### 4-1. パフォーマンス要件
リアルタイムでレスポンスが求められる場合はApp Runner、非同期処理ではLambdaの選択が好まれます。

### 4-2. 運用とデプロイ戦略
継続的デプロイが必要な場合やマイクロサービスの管理統合を重視する場合はApp Runnerが優位です。

### 4-3. コスト管理と予算
頻繁にトリガーされる機能を持つ小規模アプリはLambdaが経済的ですが、常時運転が必要ならApp Runnerを検討します。

## 5. まとめ
LambdaとApp Runnerはそれぞれ異なる強みを持っています。ニーズに応じて適切なサービスを選択することが、効率的でスケーラブルなシステム設計に繋がります。エンジニアリングの要件を考慮しながら、それぞれのサービスの特長を活かせる戦略を構築しましょう。 

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