SAM CLI の基本的な使い方については、以前 Qiita にあげたのでこちらも参照いただければと思います。 AWS SAM CLI 再入門 2019.12 https://qiita.com/hayao_k/items/7827c3778a23c514e196 簡単な例 sam init で作成できる Python 3.8 の Hello World Example を例に考えます。 $ sam init --runtime python3.8 $ cd sam-app $ tree . ├── events │ └── event.json ├── hello_world │ ├── app.py │ ├── __init__.py │ └── requirements.txt ├── README.md ├── template.yaml └── tests └── unit ├─
GitHub - keithrozario/Klayers: Python Packages as AWS Lambda Layers
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AWS CDK + AWS Lambda + Lambda Layers + JavaScript + VSCode 構成例 - Qiita
const lambda = require('@aws-cdk/aws-lambda') const layer = new lambda.LayerVersion(this,"theLayer",{ code: lambda.AssetCode.fromAsset("layers/app-base"), }) こうすると、ローカルの ./layers/app-base/file が Lambda 環境では /opt/file としてアクセス可能になります。 同様に、フォルダが含まれる場合は ローカルの ./layers/app-base/path/to/file が Lambda 環境では /opt/path/to/file としてアクセス可能になります。 これを利用することで、Lambdaの実装コード中の記述としては require("/opt/path/to/file") となりま
[アップデート] Amazon Inspector が AWS Lambda と AWS Lambda Layers の脆弱性をスキャンに対応しました #reinvent | DevelopersIO
はじめに こんにちは、CX事業本部、re:Invent 2022 現地参加組の田中孝明です。 対応内容 Amazon Inspector は脆弱性管理サービスで、Amazon EC2、Amazon ECRに存在するコンテナ イメージを継続的にスキャンします。 今日からAWS Lambda関数と AWS Lambda Layers に対応しました。 今まで、AWS Lambda を脆弱性診断したい場合は、AWS とサードパーティツールを使用する必要がありました。 この機能をアクティブ化すると、Amazon Inspector は選択したアカウントを自動的にスキャンします。 Amazon Inspector は AWS のネイティブ サービスであるため、AWS Lambda または AWS Lambda Layers にライブラリまたはエージェントをインストールする必要がありません。 Java
![[アップデート] Amazon Inspector が AWS Lambda と AWS Lambda Layers の脆弱性をスキャンに対応しました #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7a80ccfd3c405c137d762fe1db76c9e087e38d35/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2Feyecatch_reinvent2022_new-service.png)
AWS SAMによるLambda Layers ＆ Layers利用Functionの作成手順と運用観点での注意点
Summary Node.jsのLambdaで、レイヤー用のスタックと、それを利用するFunctionスタックのAWS SAMによる作成を以下の手順で実施 レイヤーのスタックをデプロイ レイヤーを利用するLambda Functionのスタックで、sam local invoke によるローカル実行で動作確認 レイヤーを利用するLambda Functionのスタックをデプロイ レイヤーのスタックでは、<テンプレートのContentUriで指定したフォルダ>/nodejs/node_modules というフォルダにライブラリがインストールされるようにフォルダを構成する sam deploy を --guided オプション付きで実行するとデプロイ成果物配置用のS3バケットを自動で作成（既にあれば再利用）してくれるが、このバケットは "バージョニング有・ライフサイクル未設定" で作成されるの
Connecting AWS Lambda Node.JS to Redshift or PostgreSQL? Try AWS Lambda Layers! | by Lup Yuen Lee 李立源 | Coinmonks | Medium
AWS Lambda Layers is the best thing that happened to AWS Lambda since… AWS Lambda itself! It solves a problem that has been bugging me for many years: How to call NPM packages without the deployment hassle. And with Lambda Layers it’s really easy to connect our Node.js Lambda Function to Redshift or PostgreSQL. Let’s say we are writing a Node.js Lambda Function to SELECT some rows from a table in
AWS Lambda Layers If you are using AWS as a provider, all layers inside the service are AWS Lambda layers. Configuration All of the Lambda layers in your serverless service can be found in serverless.yml under the layers property. # serverless.yml service: myService provider: name: aws layers: hello: path: layer-dir # required, path to layer contents on disk name: ${sls:stage}-layerName # optional
GitHub - gkrizek/bash-lambda-layer: Run Bash scripts in AWS Lambda via Layers
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[レポート] AWS Lambda layers deep dive #SVS321 #reinvent | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。 本エントリはSVS321-R AWS Lambda layers deep dive のレポートとなります。 セッション情報 AWS Lambda layers and runtime API let developers publish and share libraries and runtimes that are compatible with Lambda. Using layers allows separation of concerns. Publishers can build reliable, hardened software and share it as Lambda layers for other AWS developers to consume. Application developers can consume one
![[レポート] AWS Lambda layers deep dive #SVS321 #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
はじめに Pythonを扱う前提の記事です。 Layers(レイヤー)とは ガイドによると レイヤーは、ライブラリ、カスタムランタイム、またはその他の依存関係を含む ZIP アーカイブです。レイヤーを使用することで、関数のライブラリを使用することができます。 ライブラリのような共通で使用するモジュールをLayerにすることで、デプロイパッケージにライブラリを含める必要がなくなります。 つまり、Lambdaでサードパーティ製のライブラリやモジュールを使用する際に、Layerに格納して各Lambda関数から呼び出して使用するというような使い方ができます。 注記 ・Lambdaで一度に利用できるLayerは5つまで ・解凍後のデプロイパッケージのサイズ制限 250 MB ディレクトリ構成 Lambda実行環境のパスは /opt ディレクトリとなるので、 Layerのディレクトリ構成としては /o
Zendesk APIをPythonから簡単に呼び出せるようにするラッパーZenpyをAWS Lambda Layerに入れてみます。 なぜLambda Layerを使うのか？ AWS Lambdaへプログラムをデプロイする際に関連するライブラリ群も一緒に入れる必要があります。そのため、複雑なプログラムになるとデプロイパッケージが肥大化しがちでした。 ライブラリやカスタムランタイム、その他の依存関係をまとめたZIPパッケージです。 AWS公式ドキュメント： AWS Lambda レイヤー この記事で行うこと AWS Lambda LayerへZenpyライブラリをデプロイする。 事前準備 Dockerが必要です AWS SAMが必要です pip install aws-sam-cli Amazon S3バケットを事前に作成する s3-bucket ${APP_NAME}-${ENV} Gi
Lambda Layerということは、複数のLambda関数でライブラリを共有できる仕組みです。 複数のLambda関数は処理を行う前に、Lambda Layerのライブラリを呼び出してから、処理を実行することはできます。 現在、サーバーレス開発が進んでおり、CloudWatch Logsへログを出力していますが、出力する際の規定は無い為、既存の監視システムで処理するのは大変で、既存監視システムの仕様を踏まえてCloudWatch Logsへ出力する共通モジュールを作成し、各業務Lambda処理結果を出力してもらう形で対応することを想定しています。 ■構成図 ■設計 ① 業務バッチLambda毎に、CloudWatch Logs書込み共通処理をレイヤーを参照し、レイヤー関数経由にてCloudWatch Logsへ業務バッチ処理結果を出力する ② 出力先のCloudWatch Logsロググ
AWS SAMでAPI Gateway、Lambda、Layersをサクッとデプロイできるようにする - Qiita
AWS SAMとは AWS サーバーレスアプリケーションモデル (SAM、Serverless Application Model) は、サーバーレスアプリケーション構築用のオープンソースフレームワークです。迅速に記述可能な構文で関数、API、データベース、イベントソースマッピングを表現できます。リソースごとにわずか数行で、任意のアプリケーションを定義して YAML を使用してモデリングできます。 テンプレートのYMALファイルに構成を記載することで、 サーバーレスアプリケーションをまとめて管理できます。 インストール方法はこちら↓ テンプレートの構成について 基本的に必須なのは、TransformとResourcesのみ。 Resourcesの論理IDにAPI GatewayやLambdaなどの構成を記載していきます。また論理IDはテンプレート内で一意となる必要があります。 論理名でテン
[Python / AWS Lambda layers] AWS Lambda Layersでmoduleだけを使い回したい - Qiita
[Python / AWS Lambda layers] AWS Lambda Layersでmoduleだけを使い回したいPythonlambdaLambda-Layers 概要 ピンポイントでやりたいことだけがまとまっている記事がなかったので、メモとして作成 AWS Lambda Layersでライブラリを共通化 という記事のやり方とほぼ一緒なのですが、 自作ソースを一切含めずに pip install される module だけを lambda 上で使い回したい場合 の方法を探しても見つけられなかったので、記事化。 （私が何回も使いたいので！） 手順 1. modules を zip にまとめる $ mkdir python # 他にも欲しい module があれば、全部 python ディレクトリに入れておく $ pip install module_name -t ./pytho
![[Python / AWS Lambda layers] AWS Lambda Layersでmoduleだけを使い回したい - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5f7a93688fab61d074faca06d55616cd07294b8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTIwJTJGJTIwQVdTJTIwTGFtYmRhJTIwbGF5ZXJzJTVEJTIwQVdTJTIwTGFtYmRhJTIwTGF5ZXJzJUUzJTgxJUE3bW9kdWxlJUUzJTgxJUEwJUUzJTgxJTkxJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg0JUU1JTlCJTlFJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJTlGJUUzJTgxJTg0JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz05NTFhYzBlNDM0ZWM1ZTg5NTlkMzcxMjNlOWVmZGI0YQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaXJ1a3U2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00YWRkN2Y4OGRhMjY1YWZhODVjMDdkZDg2Y2RiZTgxOA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3a658f0c5e0a04d60106ed7d4d175449)
はじめに こんにちは、技術一課の山中です。 re:Invent 2018 にて AWS Lambda Layers が発表されました！ 新機能 – AWS Lambda :あらゆるプログラム言語への対応と一般的なコンポーネントの共有 | Amazon Web Services ブログ 例えば ロギングモジュール等、今まで複数の Lambda ファンクションから呼び出すライブラリがあっても各ファンクションごとにパッケージングする必要がありました。 今回発表された AWS Lambda Layers を利用することで共通モジュール / 共通処理を Layer 化して複数の Lambda ファンクションから利用することができるようです。 というわけで、早速試していきます。 共通プログラム作成 今回は試しに、ロギング部分と Amazon SNS によるメッセージング部分を Layer として共通化
はじめに あの若干面倒なAWS LambdaのLayersをGithubActionsで自動更新するプロセスを組みましたので参考にしていただければ!!（備忘録も兼ねて） また、本記事内ではアクセスキーとシークレットキーを使った認証ではなく、OIDC認証で実施していますので以下の記事を参考にしていただければ問題ないかと思います。 前提 Python Pipenv環境 Lambda関数を作成済み Layersも紐づけ済み（設定オプション的に紐づけもコマンドで行けそうか？要検証） 本体 お急ぎの方もいるかと思いますので先にymlを貼っておきます。 name: Layer Update on: push: branches: - main paths: - "Pipfile" env: REGION_NAME: your-region FUNCTION_NAME: 対象のfuntion_name
#!/bin/sh export OUTPUT_DIR="python" rm -rf ${OUTPUT_DIR} && mkdir -p ${OUTPUT_DIR} docker run --rm -v $(pwd):/var/task -w /var/task lambci/lambda:build-python3.6 \ pip install -r requirements.txt -t ${OUTPUT_DIR} service: sls-example provider: name: aws runtime: python3.6 stage: dev region: us-west-2 plugins: - serverless-python-requirements package: individually: true # AWS Lambda Layers layers:
TL; DR AWS Lambda Layers の内側で AWS SDK を require してると死ぬので Lambda Layer を使ってはいけない。 AWS Lambda で nodejs 18 のサポートが始まりました これによって Runtime.NODEJS_16_X から Runtime.NODEJS_18_X にできるのですが Runtime.NODEJS_18_X からは AWS SDK for JavaScript v2 が実行環境上に存在しなくなり AWS SDK for JavaScript v3 のみが実行環境上に存在します。 そのため Lambda Layer で AWS SDK for JavaScript v2 を require する手段がなくなるので死にます。 これなら大人しく AWS Lambda ごとに esbuild などでくっつけていた方が
AWS Lambda Layersでsam buildを行うとファイルの階層が変わりimportエラーになる問題 - Qiita
概要 sam deploy刷る前にsam buildをするだけでLambda Functionからimportできなくなってしまったので原因を調べました。 対象コード Lambda Layer Template Resources: SystemSharedLayer: Type: AWS::Serverless::LayerVersion Properties: ContentUri: src/layers/system_shared CompatibleRuntimes: - python3.8 Metadata: BuildMethod: python3.8
SAM CLI の基本的な使い方については、以前 Qiita にあげたのでこちらも参照いただければと思います。 AWS SAM CLI 再入門 2019.12 https://qiita.com/hayao_k/items/7827c3778a23c514e196 簡単な例 sam init で作成できる Python 3.8 の Hello World Example を例に考えます。 $ sam init --runtime python3.8 $ cd sam-app $ tree . ├── events │ └── event.json ├── hello_world │ ├── app.py │ ├── __init__.py │ └── requirements.txt ├── README.md ├── template.yaml └── tests └── unit ├─
AWS Lambda LayersをServerless Frameworkでつかってみた。#reinvent | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 AWS Lambda LayersをServerlesFrameworkで使う方法の紹介です。 Layer層の作成 今回はjqを含んだLayerを作成し、そのLayerをServerless Frameworkのアプリに組み込みたいと思います。 jqを含んだLayer構築のシェルはこちら。 #!/bin/bash -eu if [ $# -ne 1 ]; then echo "指定された引数は$#個です。" 1>&2 echo "実行するには1個の引数が必要です。" 1>&2 echo "$0 [AWS CLI Profile]" exit 1 fi profile=$1 mkdir bin curl https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.6/jq-linu
{ "Content": { "Location": "https://awslambda-ap-ne-1-layers.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/snapshots/~省略~", "CodeSha256": "jJt9jC8XuEbR2lfbSfnxngEVvg9dsosvOpk4UkKiAUo=", "CodeSize": 1379245 }, "LayerArn": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:123456789012:layer:my-layer", "LayerVersionArn": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:123456789012:layer:my-layer:1", "Description": "aws4auth(requests-aws4auth, elasti
[アップデート] Amazon Inspector が AWS Lambda と AWS Lambda Layers の脆弱性をスキャンに対応しました #reinvent | DevelopersIO
はじめに こんにちは、CX事業本部、re:Invent 2022 現地参加組の田中孝明です。 対応内容 Amazon Inspector は脆弱性管理サービスで、Amazon EC2、Amazon ECRに存在するコンテナ イメージを継続的にスキャンします。 今日からAWS Lambda関数と AWS Lambda Layers に対応しました。 今まで、AWS Lambda を脆弱性診断したい場合は、AWS とサードパーティツールを使用する必要がありました。 この機能をアクティブ化すると、Amazon Inspector は選択したアカウントを自動的にスキャンします。 Amazon Inspector は AWS のネイティブ サービスであるため、AWS Lambda または AWS Lambda Layers にライブラリまたはエージェントをインストールする必要がありません。 Java
チュートリアル: Amazon S3 で AWS Lambda を使用するで、Lambda Layersを使ってみた - Qiita
チュートリアル: Amazon S3 で AWS Lambda を使用するで、Lambda Layersを使ってみたAWSlambdaLambda-Layers やったこと AWS公式のLambdaチュートリアルをベースに、画像変換ライブラリ"sharp"の依存関係を、Lambda Layersに切り出してみました。 Lambda Layersを使用することで、Lambda関数をマネジメントコンソール上で改修できるので便利ですね。 チュートリアル: Amazon S3 で AWS Lambda を使用する https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/with-s3-example.html ※補足 チュートリアルでは、Lambda関数と画像変換ライブラリ"sharp"をデプロイパッケージで管理していて、Lambda関数をマネジメント
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
ゴール Lambda上でNode.jsのライブラリ(今回はaws-sdk)を使用できるようにする 前提 ・LambdaのランタイムはNode.js 14.x ・OSはWindows(10 Pro) やることたち ①node_modulesのライブラリをDL ②ZipしてLambda layersに登録 ①node_modulesのライブラリをDL ・コマンドプロンプトを開く ・「nodejs」という名前のディレクトリを作成
AWS Lambda Layersのアップデート手順を確認してみた #reinvent | DevelopersIO
AWS Lambda Layersのアップデート時の更新手順を確認しました。AWS Lambda Layersの狙い通り、Lambda関数本体のコード修正は不要で、Layerの更新を行なうだけで作業は完了します。 はじめに re:Invent 2018で発表された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。 Lambda関数の運用フェーズでLambda Layerをアップデートしたい時、どのような作業が発生するのか確認してみました。 結論からいえば Lambda Layerをアップデートし Lambda関数に紐づくLambda Layerを新しいバージョンに付け替える だけの想定通りの手順です。 作業の流れ Lambda のランタイムには Python 3.7 を利用し、Lambda Layer には request
[アップデート] AWS LambdaのコンソールがLambda Layersの一括更新に対応しました | DevelopersIO
マネージメントコンソールで複数のLambda関数に関連付いているLambda Layersのバージョンを一気に変更できるようになりました Lambda Layersを更新後にLambda関数側で新しいバージョンを指定するの面倒だな こんにちは、のんピ(@non____97)です。 Lambda関数に関連づいているLambda Layersのバージョンを更新する作業が面倒だなと思ったことはありますか? 私はあります。 Layerを更新すると新しいバージョンが発行されます。Lambda関数で新しいバージョンのLayerを使用する際は、そのバージョンをLambda関数で指定してあげる必要があります。 Layerを使っているLambda関数が一つであれば更新の手間は大したことないですが、Lambda Layersは複数のLambda関数でライブラリを共有するための仕組みであるので、複数のLambd
![[アップデート] AWS LambdaのコンソールがLambda Layersの一括更新に対応しました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25fe5c76b0259f67cfbb0286bc1fd48c715f810f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-lambda.png)
AWS Lambda Layersを用いてLambda関数から外部ライブラリを読み込む。Amazon Linux 2のPython環境も整います。（Python3.6、Anaconda） - Qiita
AWS Lambda Layersを用いてLambda関数から外部ライブラリを読み込む。Amazon Linux 2のPython環境も整います。（Python3.6、Anaconda）PythonLinuxAWSlambda AWS Consoleにログインし、EC2からAmazon Linux 2を立てます。 インスタンスタイプはt2.microで、確認と作成ボタンをクリックします。※後述しますが、t2.mediumにしてください。 セキュリティーグループは各自で設定してください。SSH接続用に22番ポートを開けておきます。 既存のキーペアを選択、なければ新規作成してください。SSH接続する際に必要です。 インスタンスの作成中です。インスタンスの表示をクリックします。 インスタンスの状態がrunning、ステータスチェックが2/2のチェックになったら完了です。 インスタンスの作成が完了
aws lambda layers でライブラリをアップロードするときは決まったディレクトリ構成でなければならない - Qiita
概要 aws lambda layers でライブラリをアップロードするときは決まったディレクトリ構成でなければいけません。 解説 例えば、nodejs の場合だと、nodejsディレクトリにnode_modulesディレクトリを入れます。 zipのファイル名は何でもokです。
SpringCloudFunctionとAWS Lambda/Lambda Layers/ServerlessFrameworkを試す - Qiita
SpringCloudFunctionとAWS Lambda/Lambda Layers/ServerlessFrameworkを試すAWSlambdaspringframeworkSpringBootServerlessFramework この記事はaratana advent calendar 23日目の記事です。 動機 Serverless(AWS Lambda)+Java AWS Lambdaは、アクセスされる度実行されるため、初回起動時間が短いnode.jsやpythonが一般的かと思いますが、関数の数が増えてくる、結構な規模のアプリケーションになってくると今度は型がない言語であることが辛くなってきます。 起動が遅い問題については、serverless-plugin-warmupなどで解決可能なので、Javaなどの静的型付け言語は現実的な解となりうるのではないかと思いました。 S
はじめに Lambda関数でサードパーティのライブラリーを使用したいときは、下記のいずれかの方法を使って、対象のライブラリーを追加する必要がある。 追加したいライブラリーを含んだパッケージデプロイ Lambda Layersを使って追加 今回は「Lambda Layersを使って追加」についてまとめていく。 Lambda Layersを使った追加方法 環境 Windows / Mac Dockerが使えること。 ここではDockerのインストール方法は省略するが、ローカルの場合はDocker Desktopを使うと簡単。 Linuxサーバー等にインストールする場合は下記記事記事を参照。 https://qiita.com/subretu/items/549bc720165004bca3c3 やってみて分かったこと Layerにアップロードするライブラリーは、AmazonLinux環境で作成
import * as childProcess from 'child_process'; import * as fs from 'fs-extra'; import * as path from 'path' const nodeModulesPath = './bundle-node_modules'; const commonModulesPath = './bundle-common'; export const NODE_LAMBDA_LAYER_DIR = path.resolve(process.cwd(), nodeModulesPath); export const COMMON_LAMBDA_LAYER_DIR = path.resolve(process.cwd(), commonModulesPath); const NODE_LAMBDA_LAYER_RUNT
Dockerを用いてAWS Lambda Layersのzipファイルを作成すーる（Windows 10、Python 3.8、arm64） - Qiita
はじめに Windows環境でDockerからAWS Lambda Layers（arm64、Python3.8）のzipファイルを作っていきます 開発環境 Windows 10 Python 3.8 Docker 導入 1．Dockerをインストール コマンドプロンプトを開き
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AWS SAM CLI で Lambda Layers が ビルドできるようになったよ - Qiita
Serverless Framework - AWS Lambda Layers
AWS Lambda Layers作成から紐付けまでさらっと解説 - Qiita
AWS Lambda LayersへZenpyをデプロイしてみる - Qiita
【AWS】Lambda Layersで共通関数活用 - Qiita
AWS Lambda Layers でライブラリを共通化する - サーバーワークスエンジニアブログ
AWS Lambda Layersを自動更新するGitHub Actions - Qiita
Serverless Frameworkで AWS Lambda Layersを作る - Qiita
node で AWS Lambda Layers 使ってる奴は今すぐ作り直せ - Qiita
AWS SAM CLI で Lambda Layers が ビルドできるようになったよ - Qiita
AWS Lambda Layersのアーカイブファイルをダウンロードする - ヤマムギ
AWS Lambda Layersを他アカウントと共有する #reinvent | DevelopersIO
Lambda layersでAWS SDKを使用できるようにする - Qiita
AWS Lambda Layersを使ったPythonライブラリーの追加 - Qiita
aws-cdk v2でlambda layers を扱ったメモ - Qiita