Ein Entwickler muss allen AWS-Lambda-Funktionen in einer Anwendung eine benutzerdefinierte Machine-Learning-Bibliothek (derzeit 15 GB und wachsend) zur Verfügung stellen. Welcher Ansatz erfüllt diese Anforderung, sodass jede Lambda-Funktion auf die Bibliothek zugreifen kann?
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Richtige Antwort: Legen Sie die Bibliothek auf einem Amazon EFS-Dateisystem ab und mounten Sie dieses EFS-Dateisystem in jede Lambda-Funktion..
Warum dies die Antwort ist
Die Speicherung der Bibliothek auf einem Amazon EFS-Dateisystem und das Einhängen dieses EFS-Dateisystems in jede Lambda-Funktion ist die beste Lösung. EFS ermöglicht das Teilen von Dateisystemen über mehrere Lambda-Funktionen hinweg und unterstützt Dateigrößen, die weit über das Limit von 250 MB für Lambda-Bereitstellungspakete hinausgehen. Da die Bibliothek 15 GB groß ist und wächst, ist dies die einzige praktikable Option, die das Größenlimit von Lambda-Layern (250 MB entpackt) und Container-Images (10 GB) umgeht. Das Herunterladen von S3 zur Laufzeit würde zu hohen Latenzen und potenziellen Kosten führen.
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