Un ingegnere dei dati gestisce script Python personalizzati utilizzati da più funzioni AWS Lambda per formattare i dati. Attualmente, quando gli script cambiano, l'ingegnere deve aggiornare manualmente ogni funzione Lambda. Quale approccio riduce lo sforzo manuale per aggiornare le funzioni?

L'opzione corretta è impacchettare gli script Python personalizzati in Lambda layers e applicarli alle funzioni Lambda. I Lambda layers consentono di gestire le dipendenze del codice e le librerie in modo centralizzato. Quando gli script cambiano, l'ingegnere deve solo aggiornare il layer, e tutte le funzioni Lambda che utilizzano quel layer riceveranno automaticamente la versione aggiornata, riducendo significativamente lo sforzo manuale. Archiviare gli script in un bucket S3 e usare un puntatore (sia nel contesto di esecuzione che nelle variabili d'ambiente) richiederebbe alle funzioni Lambda di scaricare e caricare gli script ad ogni invocazione, aumentando la latenza e la complessità. Assegnare lo stesso alias a ogni funzione Lambda non risolve il problema dell'aggiornamento del codice sottostante; gli alias servono per la gestione delle versioni e il routing del traffico, non per la distribuzione delle dipendenze.