Een team heeft Lambda-microservices die gegevens lezen uit DynamoDB. Ontwikkelaars deployen handmatig code na tests. Ze hebben nu behoefte aan geautomatiseerde cloud-gebaseerde tests en deployment, waarbij het verkeer naar nieuwe versies incrementeel wordt verschoven na deployment. Welke aanpak voldoet aan deze vereisten en maximaliseert de ontwikkelsnelheid?

De correcte aanpak is het opzetten van een CodePipeline die automatisch start bij wijzigingen in de broncode (source pushes). Binnen deze pipeline voert CodeBuild de tests uit. Voor de deployment van de Lambda-microservices wordt CodeDeploy gebruikt, specifiek met de CodeDeployDefault.LambdaLinear10PercentEvery3Minutes optie. Deze optie zorgt voor een incrementele verschuiving van verkeer naar de nieuwe Lambda-versie, wat essentieel is voor geautomatiseerde, cloud-gebaseerde tests en deployment met minimale impact. De andere opties zijn minder optimaal: Het creëren van een CodePipeline met een post-commit hook na geslaagde tests is onnodig complex; CodePipeline kan direct op source pushes triggeren. Het gebruik van CloudFormation om een CodePipeline te triggeren na het pushen van tests is een omweg en niet de meest directe methode. Het handmatig implementeren van getimede percentage-gebaseerde deployments binnen een Lambda-functie via AWS CLI en S3-events is complexer en minder gestandaardiseerd dan het gebruik van CodeDeploy.