一位資料工程師負責管理多個 AWS Lambda 函數用於格式化資料的自訂 Python 腳本。目前，當腳本變更時，工程師必須手動更新每個 Lambda 函數。哪種方法可以減少更新函數所需的手動工作？

將自訂 Python 腳本打包成 Lambda layers 是最有效的方法，因為 Lambda layers 專為共享程式碼和依賴項而設計。透過將腳本放在 layer 中，當腳本更新時，只需更新 layer，所有使用該 layer 的 Lambda 函數將自動獲得最新版本，大幅減少手動更新的工作量。 將腳本儲存在 S3 儲存桶中並使用指標或環境變數，雖然可以共享腳本，但 Lambda 函數在執行時仍需要額外的邏輯來下載和載入這些腳本，增加了複雜性和潛在的延遲，且不如 layers 的整合性高。 為每個 Lambda 函數指派相同的別名與減少腳本更新的手動工作無關，別名主要用於版本管理和流量路由。