【速報】Lambdaのパッケージフォーマットとしてコンテナイメージがサポートされるようになりました！！ #reinvent | DevelopersIO
後述しますが、全てのアプリケーションがそのまま動作するわけではなく、いくつか満たすべき要件があるため注意が必要です。詳細については公式ドキュメントもご参照ください。 Lambda requirements for container images OCI準拠のコンテナイメージをサポート コンテナイメージの形式としてはDocker Image Manifest V2 Schema 2もしくはOCI v1.0以上がサポートされます。AWS公式のベースイメージがDockerHubおよびECRから提供されるので、このベースイメージに開発したアプリケーションを追加してビルドするのが基本になりますが、前述のイメージフォーマットに準拠していれば、自分で1からビルドしたコンテナイメージを利用することも可能です。 コンテナイメージの要件 Lambda実行環境で正常動作させるためにコンテナイメージには以下の要
Introducing the AWS Lambda Telemetry API | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Introducing the AWS Lambda Telemetry API This blog post is written by Anton Aleksandrov, Principal Solution Architect and Shridhar Pandey, Senior Product Manager Today AWS is announcing the AWS Lambda Telemetry API. This provides an easier way to receive enhanced function telemetry directly from the Lambda service and send it to custom destinations. This makes it easier for develo
この記事はBASEアドベントカレンダーの5日目の記事です。 こんにちは！BASEのCRM３チームでバックエンド開発を担当している オリバ(@toshi_oliver)です。2022年11月に入社したので、今回が初のブログとなります。 はじめに 前提 環境構築 デプロイ おわりに はじめに devblog.thebase.in さて、今回はAWSのサーバレスサービスを代表すると言っても過言ではない、AWS Lambda（以下、Lambda）に関する記事を投稿します。 BASEのバックエンドの大部分はPHPで開発されており、システムの一部にLambdaを使用しているのですが、Lambdaのランタイムでサポートされている言語は以下となっております。 Node.js Python Ruby Java Go .NET Core ご覧の通り、PHPはサポートされておりません。 では、PHPの使用は断念
Processing user-generated content using AWS Lambda and FFmpeg | Amazon Web Services
AWS for M&E Blog Processing user-generated content using AWS Lambda and FFmpeg In this post, we introduce a workflow to process media files stored in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) using AWS Lambda that doesn’t require copying files to Lambda’s local storage. Lambda is equipped with temporary storage space of 512 MB, which is often not sufficient for media processing. At the same time,
Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Using AWS CodePipeline for deploying container images to AWS Lambda Functions AWS Lambda launched support for packaging and deploying functions as container images at re:Invent 2020. In the post working with Lambda layers and extensions in container images, we demonstrated packaging Lambda Functions with layers while using container images. This post will t
Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB May 2025: This post was reviewed for accuracy. Modern software systems frequently rely on remote calls to other systems across networks. When failures occur, they can cascade across multiple services causing service disruptions. One technique for mitigating this risk is the circuit breaker pattern, wh
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーは一野瀬翔吾さんで、テーマは「AWS Lambda入門」（1）です。 サーバレスでコードを実行するサービスであるAWS（Amazon Web Services） Lambdaでは、自分の好きな言語を動かすことができます。今回は、Perlを使ってシンプルなアクセスカウンタを作ってみましょう。 本稿のサンプルコードは、本誌サポートサイトから入手できます。 AWS Lambda ── サーバレスでコードを実行するサービス AWS Lambdaはサーバレスでコードを実行するサービスです。 単にAWSでコードを実行するサービスと言えば、Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）が第一に挙がるでしょう。Amazon EC2は非常に自由度が高く、物理サーバとほぼ同じことが実現できます。その反面、O
Working with Lambda layers and extensions in container images | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Working with Lambda layers and extensions in container images In this post, I explain how to use AWS Lambda layers and extensions with Lambda functions packaged and deployed as container images. Previously, Lambda functions were packaged only as .zip archives. This includes functions created in the AWS Management Console. You can now also package and deploy Lambda functions as con
Understanding and Remediating Cold Starts: An AWS Lambda Perspective | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Understanding and Remediating Cold Starts: An AWS Lambda Perspective Cold starts are an important consideration when building applications on serverless platforms. In AWS Lambda, they refer to the initialization steps that occur when a function is invoked after a period of inactivity or during rapid scale-up. While typically brief and infrequent, cold starts can introduce addition
Parsing in GoLet’s examine how Go parses JSON, XML, and YAML. Go’s standard library provides JSON and XML parsers but not a YAML parser, for which there are several third-party alternatives. For our analysis, we’ll focus on: encoding/json version go1.24.1encoding/xml version go1.24.1yaml.v3 version 3.0.1 (the most popular third-party Go YAML library)We’ll use JSON in our following examples, but al
Kappa Architecture is Mainstream Replacing Lambda - Kai Waehner
Real-time data beats slow data. That’s true for almost every use case. Nevertheless, enterprise architects build new infrastructures with the Lambda architecture that includes separate batch and real-time layers. This blog post explores why a single real-time pipeline, called Kappa architecture, is the better fit. Real-world examples from companies such as Disney, Shopify, Uber, and Twitter explor
MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker | Amazon Web Services
Artificial Intelligence MLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMaker As enterprise businesses embrace machine learning (ML) across their organizations, manual workflows for building, training, and deploying ML models tend to become bottlenecks to innovation. To overcome this, enterprises needs to shape a clear operating model defining how multiple personas, such as data scientist
How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps | Amazon Web Services
Artificial Intelligence How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores, i
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AWS LambdaをPHPで
使うためのベストな方法 - BASEプロダクトチームブログ
第75回 AWS Lambda入門 サーバレスでもPerlを活用しよう！（1） | gihyo.jp
Unexpected security footguns in Go's parsers