Plusieurs fonctions Lambda s'appuient toutes sur des scripts de formatage Python personnalisés partagés. Actuellement, l'ingénieur met à jour chaque fonction Lambda individuellement lorsque les scripts changent. Quelle approche permettra de mettre à jour les scripts sans modifier manuellement chaque fonction ?

La bonne réponse est de packager les scripts Python personnalisés dans des couches Lambda et de les appliquer aux fonctions Lambda. Les couches Lambda permettent de gérer les dépendances et le code personnalisé de manière centralisée, ce qui facilite le partage de code entre plusieurs fonctions. Lorsque les scripts partagés sont mis à jour, il suffit de mettre à jour la couche, et toutes les fonctions qui l'utilisent recevront automatiquement la nouvelle version sans nécessiter de modification individuelle. Stocker un pointeur dans un compartiment S3 n'est pas une solution car Lambda ne peut pas exécuter directement des scripts depuis S3 sans un mécanisme de chargement et d'exécution au sein de la fonction, ce qui complexifierait le code de chaque fonction. Attribuer le même alias à chaque fonction Lambda ne résout pas le problème de la mise à jour des scripts partagés ; les alias sont utilisés pour la gestion des versions et le routage du trafic, pas pour le partage de code.