Une entreprise développe une API serverless à l'aide d'API Gateway et de Lambda. Les fonctions Lambda partagent des bibliothèques communes et des classes personnalisées. Un architecte de solutions doit simplifier les déploiements et maximiser la réutilisation du code. Quelle solution répond à ces exigences ?

La bonne réponse est d'empaqueter les bibliothèques, les classes et le code de la fonction Lambda dans une image Docker, de la pousser vers Amazon ECR et de configurer chaque fonction Lambda pour utiliser cette image. Cette approche utilise les images de conteneurs Lambda, qui permettent de regrouper le code et les dépendances dans une image Docker, simplifiant ainsi les déploiements et maximisant la réutilisation du code. Les autres options sont incorrectes car : Utiliser S3 pour stocker une image Docker n'est pas la méthode standard pour les images de conteneurs Lambda, qui nécessitent ECR. Créer une couche Lambda à partir d'une image Docker n'est pas la bonne approche ; les couches sont généralement des archives zip. Déployer des bibliothèques dans un conteneur Docker sur ECS Fargate est une solution d'exécution distincte, non une méthode pour les couches Lambda.