AWS Lambdaでの大容量ファイル処理は、サーバーレス環境でのストレージ制約により頻繁に発生する課題です。主にエフェメラルストレージ不足、メモリとストレージの混同、データ永続性問題の3つの症状として現れ、画像処理やデータ分析パイプラインの実行を阻害します。

Lambdaの/tmpディレクトリはデフォルトで512MBに制限され、大容量ファイルの処理では即座に制限に到達します。これらの問題は適切なストレージ選択（エフェメラルストレージ拡張 vs EFSマウント）により解決可能です。

エフェメラルストレージ不足は、Lambda関数で最も頻繁に発生するストレージ関連の問題です。デフォルト512MBの制限により、大容量ファイルの一時保存時にエラーが発生し、処理が停止します。

エフェメラルストレージ不足の主な原因はデフォルト512MBの容量制限です。画像ファイル、動画ファイル、データセットなどの大容量ファイルを/tmpに保存しようとすると、 No space left on device エラーが発生します。

症状として、CloudWatchログに OSError: [Errno 28] No space left on device が記録され、ファイル書き込み操作が失敗します。画像処理パイプラインでは中間ファイルの保存時、データ変換処理では一時ファイル生成時に頻発します。

エフェメラルストレージ不足の解決にはエフェメラルストレージの拡張が最も効果的です。Lambda関数の設定でエフェメラルストレージを512MBから最大10GBまで拡張することで、大容量ファイルの一時処理に対応できます。

設定方法は、Lambda関数のConfiguration > General configurationでEphemeral storageを10,240MBに設定します。これにより/tmpディレクトリが10GBまで利用可能になり、大容量画像ファイルや中間データの処理が可能になります。

メモリとストレージの独立性は、Lambda関数のトラブルシューティングで重要な概念です。メモリ設定を増加してもストレージ制限は変わらず、混同により誤った対策を選択してしまいます。

メモリとストレージ混同の原因は制限の独立性への理解不足です。メモリを10GBに増加しても/tmpディレクトリは依然として512MB制限のままで、大容量ファイル処理時にストレージエラーが発生します。

症状として、メモリを大幅に増加（10GB等）したにも関わらず、ファイル保存時に「No space left on device」エラーが継続します。3GBデータセット処理では、メモリは十分でも/tmp制限によりファイル読み込みが失敗します。

メモリとストレージの独立性問題の解決にはAmazon EFSマウントが効果的です。EFSは/tmpディレクトリの制限を回避し、テラバイト規模のスケーラブルなストレージを提供します。

EFS設定手順は、EFSファイルシステム作成、Lambda関数のVPC設定、EFSアクセスポイント設定、IAMロールでのEFS権限付与です。これによりメモリ制限とは独立したストレージアクセスが可能になります。

データ永続性要件は、Lambda関数の再起動やスケーリング時のデータ保持に関する課題です。エフェメラルストレージは一時的で、永続性が必要な場合は適切でありません。

データ永続性問題の原因はエフェメラルストレージの一時性です。Lambda関数の再起動時に/tmpディレクトリの内容が消去され、機械学習モデルや参照データの再読み込みが必要になり、パフォーマンスが劣化します。

症状として、Lambda関数のコールドスタート時にモデルファイルの再ダウンロードが発生し、初回実行時間が大幅に延長します。数百MBのモデルファイルでは、毎回の読み込みにより応答時間が数秒から数十秒に増加します。

データ永続性問題の解決にはAmazon EFSによる永続ストレージが最適です。EFSに保存されたデータはLambda関数の再起動後も保持され、複数のインスタンス間で共有可能です。

ここまで学んだLambda大ファイル処理のトラブルシューティング手法を、練習問題で確認します。各問題はエフェメラルストレージ拡張、EFSマウント、メモリ・ストレージ独立性での典型的なトラブルシューティングシナリオを扱い、適切なストレージ選択と問題解決能力を養います。

AWS Lambdaでの大容量ファイル処理問題は、エフェメラルストレージ拡張とEFSマウントによる適切なストレージ選択で解決できます。エフェメラルストレージ不足、メモリ・ストレージ独立性、データ永続性要件といった様々な制約に応じた最適解選択が重要です。

問題の性質を即座に判断し、一時的な大容量ファイル処理にはエフェメラルストレージ拡張（最大10GB）、永続性や共有が必要な場合はEFSマウント、メモリ不足時は適切な設定分離という技術マッピングを確実に行うことで、スケーラブルで効率的なサーバーレス処理を実現できます。