Zwei Lambda-Funktionen verwenden dieselbe große Python-Bibliothek, und beide Bereitstellungspakete nähern sich der maximalen Größe für gezippte Dateien. Was sollte der Entwickler tun, um die Paketgröße mit dem geringsten Betriebsaufwand zu reduzieren?

Ein Lambda-Layer ist die effektivste Lösung, um die Paketgröße zu reduzieren und den Betriebsaufwand zu minimieren. Er ermöglicht es, gemeinsame Bibliotheken, Laufzeiten oder andere Abhängigkeiten zu isolieren und von mehreren Lambda-Funktionen gemeinsam nutzen zu lassen, ohne sie in jedes Bereitstellungspaket aufnehmen zu müssen. Dadurch werden die Bereitstellungspakete kleiner und die Verwaltung der Abhängigkeiten zentralisiert. Die Option, jede Bibliothek in einer eigenen .zip-Datei zu verpacken, erhöht den Betriebsaufwand, da jede Funktion eine eigene Kopie der Bibliothek enthält und die Paketgröße nicht reduziert wird. Das Zusammenführen der Funktionen zu einer einzigen Funktion widerspricht dem Microservices-Prinzip von Lambda und kann die Komplexität erhöhen. Das Hochladen der Bibliothek auf S3 und das Verweisen zur Laufzeit ist keine Standardmethode für die Bereitstellung von Bibliotheken für Lambda-Funktionen und kann die Startzeit der Funktion (Kaltstart) erheblich verlängern.