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aws-lambdaとaws-lambda-layersに関するnabinnoのブックマーク (5)

  • Lambda レイヤーでの作業 - AWS Lambda

    翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Lambda レイヤーでの作業 Lambda レイヤーは、補助的なコードやデータを含む .zip ファイルアーカイブです。レイヤーには通常、ライブラリの依存関係、カスタムランタイム、または設定ファイルが含まれています。 レイヤーの使用を検討する理由は複数あります。 デプロイパッケージのサイズを小さくするため。関数コードとともにすべての関数依存関係をデプロイパッケージに含める代わりに、レイヤーに配置します。これにより、デプロイパッケージは小さく整理された状態に保たれます。 コア関数ロジックを依存関係から分離するため。レイヤーを使用すると、関数コードと独立して関数の依存関係を更新でき、その逆も可能となります。これにより、関心事の分離が促進され、関数ロジックに集中すること

  • AWS Lambda Layersを他アカウントと共有する #reinvent | DevelopersIO

    re:Invent 2018で発表されたLambda Layersを利用し、共通のコンポーネントを集中的に管理し、他アカウントのLambda関数から利用する方法を紹介します。 はじめに re:Invent 2018で発表されたAWS Lambda Layersを利用すると、複数のLambda関数が利用するような共通ライブラリを外出しして管理出来ます。 さらに、外出したレイヤーは、他のAWSアカウントからも利用出来ます。 今回は、作成したLambda Layerを他のAWSアカウントと共有する方法を紹介します。 ポイント Layerのバージョンごとに共有設定が必要 共有アカウントの粒度は個別・組織・全アカウントなど柔軟 リージョンをまたいだ共有はできない 作業の流れ 以下のステップでLambda Layerを他アカウントと共有します Lambda Layerの登録 同じアカウントのLambd

    AWS Lambda Layersを他アカウントと共有する #reinvent | DevelopersIO
  • Lambda レイヤーでの作業 - AWS Lambda

    Lambda レイヤーは、補助的なコードやデータを含む .zip ファイルアーカイブです。レイヤーには通常、ライブラリの依存関係、カスタムランタイム、または設定ファイルが含まれています。 レイヤーの使用を検討する理由は複数あります。 デプロイパッケージのサイズを小さくするため。関数コードとともにすべての関数依存関係をデプロイパッケージに含める代わりに、レイヤーに配置します。これにより、デプロイパッケージは小さく整理された状態に保たれます。 コア関数ロジックを依存関係から分離するため。レイヤーを使用すると、関数コードと独立して関数の依存関係を更新でき、その逆も可能となります。これにより、関心事の分離が促進され、関数ロジックに集中することができます。 複数の関数間で依存関係を共有するため。レイヤーを作成したら、それをアカウント内の任意の数の関数に適用できます。レイヤーがない場合、個々のデプロイ

  • AWS Lambda Layersでライブラリを共通化 - Qiita

    Lambda Layersで解決できること Lambdaの実行環境には追加ライブラリが存在しないため、ライブラリを使用する際はデプロイパッケージにライブラリを含める必要がありました。 しかしAWS Lambda Layersを使用することで、ライブラリなどの共通コンテンツをレイヤーとして作成することで、パッケージにライブラリを含める必要がなくなりました。 Lambda Layersとは、複数のLambda関数で外部ライブラリやビジネスロジックを共有できる仕組みです。 イメージはこんな感じです。 使用するライブラリや共通のビジネスロジックをZIPアーカイブし、Layerに追加することができます。 デプロイパッケージの容量を少なくすることができるためLambdaのソースコードの管理が楽になります。 また依存関係をインストールしてパッケージ化する際に発生するエラーを回避することや、ライブラリのビ

    AWS Lambda Layersでライブラリを共通化 - Qiita
  • Lambda Layerの基本的な仕組みを確認する #reinvent | DevelopersIO

    re:Invent 2018で発表されたLambda Layerを、今更ながら触ってみました。 その基的な仕組みについて、これから触る人向けに少し噛み砕いて書いてみます。 Lambda Layerとは 一言で言えば、複数のLambda関数でライブラリを共有できる仕組みです。 これまでは同じライブラリを利用する関数が複数あった場合、全ての関数にいちいちライブラリを含めてパッケージングしていましたが、ライブラリをLayerとしてアップロードしておくことで、個々の関数はLayerを使えばよくなります。 すでに速報記事、検証記事などアップされていますので、ご参照ください。 【速報】【アップデートLambdaが複数のファンクションで共有するコードを持てるようになりました(Lambda Layer) #reinvent AWS LambdaにLayerなるものが追加されたのでPythonで簡単に使

    Lambda Layerの基本的な仕組みを確認する #reinvent | DevelopersIO
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