Serverless architectures are application designs that incorporate third-party “Backend as a Service” (BaaS) services, and/or that include custom code run in managed, ephemeral containers on a “Functions as a Service” (FaaS) platform. By using these ideas, and related ones like single-page applications, such architectures remove much of the need for a traditional always-on server component. Serverl
Dear Friends, As some of you may have already heard, I’m leaving CMU to join Amazon, effective July 1, 2016. There I will be in charge of Amazon’s Cloud Machine Learning Platform with the task to make machine learning as easy to use and widespread as it could possibly be. This is a terrific task and it was an offer that I could not turn down. Our lab will be in the Bay Area and we will strive to t
はじめに AWS Lambdaで処理時間が掛かることが想定される場合、どのような対応策があるでしょうか?Lambdaを諦める?(これも1つの選択肢だと思います)、一回のデータ処理量を減らして処理時間を短くする、など色々な方法が考えつくと思います。 今回は1つの対応策として、処理時間が掛かる処理を複数に分割して別Lambda関数として動かす事を考えてみました。処理を分割してQueueに登録し、Queue毎に別Lambda関数を起動するサンプルを作成してみたので、それを中心に書きたいと思います。尚、実装言語はPythonとなります。 処理概要 今回の処理概要を図にすると以下のようになります。 Pythonにより実装したLambda関数、SQS、DynamoDBを組み合わせました。一番左の「main.py」がタスクをQueueに分割してSQSに登録します。定期的に動いている「consumer.p
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