Varias funciones Lambda dependen de scripts de formato Python personalizados compartidos. Actualmente, el ingeniero actualiza cada Lambda individualmente cuando los scripts cambian. ¿Qué enfoque permitirá actualizar los scripts sin cambiar manualmente cada función?

Empaquetar los scripts Python personalizados en Lambda layers y aplicarlos a las funciones Lambda es la solución correcta porque las capas permiten compartir código y dependencias entre múltiples funciones Lambda. Esto centraliza la gestión de los scripts: al actualizar la capa, todas las funciones que la utilizan obtienen la nueva versión automáticamente, eliminando la necesidad de actualizar cada función individualmente. Almacenar punteros en S3 (ya sea en el contexto de ejecución o en variables de entorno) no es una práctica estándar para compartir código directamente y requeriría lógica adicional en cada Lambda para descargar y cargar los scripts, lo cual es ineficiente y propenso a errores. Asignar el mismo alias a cada función Lambda es para la gestión de versiones y enrutamiento de tráfico, no para compartir código o dependencias.