Een data-engineer beheert aangepaste Python-scripts die door meerdere AWS Lambda-functies worden gebruikt om gegevens te formatteren. Momenteel moet de engineer, wanneer de scripts wijzigen, elke Lambda-functie handmatig bijwerken. Welke aanpak vermindert de handmatige inspanning om de functies bij te werken?

Lambda Layers zijn de meest efficiënte oplossing voor het delen van code en bibliotheken tussen meerdere Lambda-functies. Door de Python-scripts in een layer te plaatsen, hoeft de data-engineer de code slechts op één plaats te updaten. Alle Lambda-functies die deze layer gebruiken, krijgen automatisch de bijgewerkte scripts, wat de handmatige inspanning aanzienlijk vermindert. Het opslaan van scripts in S3 en het verwijzen ernaar via het execution context object of omgevingsvariabelen vereist nog steeds dat elke Lambda-functie logica heeft om de scripts te downloaden en te laden, wat complexiteit toevoegt en niet de primaire functie van deze methoden is. Het toewijzen van dezelfde alias aan elke Lambda-functie helpt bij het aanroepen, maar heeft geen invloed op het beheer van gedeelde code.