Un ingeniero de datos gestiona scripts personalizados de Python utilizados por varias funciones de AWS Lambda para formatear datos. Actualmente, cuando los scripts cambian, el ingeniero debe actualizar cada función Lambda manualmente. ¿Qué enfoque reduce el esfuerzo manual para actualizar las funciones?

Empaquetar los scripts personalizados de Python en Lambda layers y aplicarlas a las funciones Lambda es la solución más eficiente. Lambda layers permiten compartir código y dependencias entre múltiples funciones Lambda, centralizando la gestión. Cuando los scripts cambian, solo se actualiza la layer, y todas las funciones que la utilizan obtienen automáticamente la nueva versión, reduciendo significativamente el esfuerzo manual. Almacenar scripts en S3 con punteros en el contexto de ejecución o variables de entorno requeriría que cada función descargue el script en tiempo de ejecución, lo que añade latencia y complejidad. Asignar el mismo alias a cada función Lambda no aborda el problema de la actualización del código subyacente; los alias se usan para gestionar versiones de funciones, no para compartir código.