Разработчику необходимо предоставить пользовательскую библиотеку машинного обучения (в настоящее время 15 ГБ и постоянно растущую) всем функциям AWS Lambda в приложении. Какой подход удовлетворяет этому требованию, чтобы каждая функция Lambda могла получить доступ к библиотеке?

Правильный ответ — разместить библиотеку в файловой системе Amazon EFS и смонтировать ее в каждую функцию Lambda. EFS предоставляет масштабируемое, постоянное хранилище, доступное для нескольких функций Lambda одновременно, что идеально подходит для больших и растущих библиотек. Lambda layers (слои Lambda) имеют ограничение по размеру (250 МБ в распакованном виде), что делает их непригодными для библиотеки размером 15 ГБ. Хранение в Amazon S3 и загрузка во время выполнения приведет к задержкам холодного старта и неэффективному использованию ресурсов, поскольку каждая функция будет загружать одну и ту же библиотеку. Упаковка в образ контейнера Lambda имеет ограничение по размеру (10 ГБ) и требует переразвертывания всех функций при каждом обновлении библиотеки, что неэффективно для постоянно растущей библиотеки.