AWS Lambdaで行えないような重い処理はAWS Batchを使うと簡単に行うことができますが、定期実行したりエンドポイントを作る仕組みはAWS BatchにはまだなくCloudWatchやAPI Gatewayと組み合わせる必要がありますがServerlessと組み合わせることで簡単に実現できるので紹介します。 つくるもの 今回は次のサンプルを作ってみます。 毎日AWS Batchで実行する定期バッチ AWS Batchを実行するAPI 環境 serverless: 1.41.1 aws-cli: 1.16.144 ファイル構成 最終的なファイル構成は次のようになります。 AWS Batchに関するファイルだけフォルダを分けています。 tree -L 2 ├── batch │ ├── app.dockerfile │ ├── ecr_deploy.sh │ └── sample.p

TL;DR Lambda Layerを使ってLambdaのデプロイを高速化します。 ServerlessとServerless Pluginを使うことで簡単に実現することができます。 今回試した一例ですが、252.47秒->45.49秒で5倍高速化しました。 はじめに Serverlessを用いたLambda Layerの活用については以前、Lambda LayerでHeadless Chromeを使う方法についてまとめたときに書いたのですが、Serverless Pluginなどを使うことで、より簡単にできることがわかったのでここにまとめたいと思います。 blog.ikedaosushi.com 環境 Mac OS X(10.14.3) AWS Lambda(Runtime: Python3.7) Serverless Framework: 1.40.0 serverless-pytho