続・サーバーレス検索エンジン：巨大な静的ファイルを扱うケースについて考える | フューチャー技術ブログ

大きくは外部ストレージサービス利用と、アプリケーションにバンドルしてしまう方式と2つにわかれます。バンドルはデータだけ更新ができないデメリットはありますが、お手軽です。Lambdaはレイヤーを使えば実行プログラムに対して後から追加とかできますが、容量制限が厳しめです。 オブジェクトストレージは比較的お手軽ですが、読み込みしたいライブラリがローカルのファイルシステム前提の場合は使えません。サーバーレスの方式によっては、一度ローカルのファイルシステムに書き出してから利用とかも可能ではありますが、Cloud Runでは8GB（ただし、おそらくtmpfsで書けば書くほどメモリを消費)、Lambdaでは500MBと容量に制限があります。 より巨大な学習済みデータを扱う場合はマネージドNFSサービス系のものを使うのが最終形でしょう。ファイルのサイズ制限もほぼ限界値ですし、ローカルファイルになるのでどん

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