Inżynier danych zarządza niestandardowymi skryptami Pythona używanymi przez wiele funkcji AWS Lambda do formatowania danych. Obecnie, gdy skrypty ulegają zmianie, inżynier musi ręcznie aktualizować każdą funkcję Lambda. Które podejście zmniejszy ręczny nakład pracy związany z aktualizacją funkcji?

Poprawna odpowiedź to spakowanie niestandardowych skryptów Pythona w warstwy Lambda i zastosowanie ich do funkcji. Warstwy AWS Lambda umożliwiają współdzielenie kodu, bibliotek i innych zależności między wieloma funkcjami Lambda. Po zaktualizowaniu skryptów wystarczy zaktualizować warstwę, a wszystkie powiązane funkcje automatycznie użyją nowej wersji, co znacznie zmniejsza ręczny nakład pracy. Przechowywanie skryptów w Amazon S3 i używanie wskaźnika w obiekcie kontekstu wykonania lub zmiennych środowiskowych wymagałoby od funkcji pobierania skryptów przy każdym wywołaniu, co zwiększa opóźnienia i złożoność. Przypisanie tego samego aliasu do funkcji Lambda nie rozwiązuje problemu aktualizacji kodu; aliasy służą do zarządzania wersjami i routingu ruchu, a nie do współdzielenia kodu.