Lambda Layers och distributionspaket

Om du vill skapa ett lager paketerar du beroendena i rätt katalogstruktur för din runtime (till exempel python/lib/python3.12/site-packages/ för Python), komprimerar dem till en ZIP-fil och publicerar den. När lagret har publicerats får det ett version-ARN. Referera till detta ARN när du kopplar lagret till en funktion. En ny version skapas varje gång du uppdaterar lagret. Funktionerna fortsätter att använda den version som de konfigurerades med tills du uttryckligen uppdaterar dem.

Lägg till lager i en funktion med parametern --layers när du skapar eller uppdaterar en funktion. Lambda monterar alla kopplade lager i /opt innan funktionen startar. Python-paket under /opt/python finns automatiskt i Pythons sökväg, och Node.js-moduler under /opt/nodejs/node_modules hittas automatiskt. Funktionskoden kan import-era eller require-a paket från lager som om de vore installerade lokalt.

AWS publicerar officiella lager som du kan använda utan att bygga egna. Exempel är lagret AWS Lambda Powertools (strukturerad loggning, spårning och funktionsflaggor), lager med datab asdrivrutiner samt lagret AWS Parameters and Secrets Lambda Extension för lokal cachning av värden från SSM/Secrets Manager. Tredjepartsleverantörer som Datadog och New Relic publicerar också offentliga lager för sina övervakningsagenter. Kontrollera Serverless Application Repository och Lambda-konsolen för tillgängliga offentliga lager.

Lambda Extensions körs som separata processer bredvid funktionskoden i samma körningsmiljö. De kopplar in sig på Lambdas livscykelhändelser (initiering, anrop och avstängning) för att utföra uppgifter som insamling av telemetri, säkerhetsskanning eller cachning av konfiguration. Tillägg distribueras som Lambda-lager. AWS tillhandahåller tilläggen CloudWatch Lambda Insights och AWS AppConfig, och leverantörer tillhandahåller anpassade övervakningsagenter som tillägg.

Lambda stöder två distributionsformat:

• ZIP (upp till 50 MB komprimerat och 250 MB efter uppackning): snabb uppladdning, stöd för lager och fungerar med alla runtime-miljöer.
• Container Image (upp till 10 GB): lagras i Amazon ECR, använder standardverktyg för Docker, saknar stöd för lager och passar bra för mycket stora beroenden (ML-modeller och stora binärfiler).

Containeravbildningar måste implementera Lambda Runtime Interface (med hjälp av basavbildningarna som AWS tillhandahåller) så att Lambda vet hur din hanterare ska anropas.

Att bygga och distribuera en Lambda-containeravbildning följer ett standardiserat containerarbetsflöde: bygg med docker build, skicka avbildningen till Amazon ECR och ange avbildningens URI när du skapar eller uppdaterar Lambda-funktionen. Containeravbildningar är oföränderliga – varje avbildningstagg motsvarar en specifik funktionsversion. Lambda cachar containeravbildningar i sin infrastruktur, så efterföljande kalla starter går snabbare än den första.

Lambdas versioner är oföränderliga ögonblicksbilder av funktionskoden och konfigurationen. Varje gång du publicerar en version låser Lambda distributionspaketet, miljövariablerna och lagren. Alias är namngivna pekare till specifika versioner – prod kan exempelvis peka på version 5 och staging på version 6. Du kan även använda viktade alias för att dirigera en procentandel av trafiken till en ny version vid canary-distributioner (till exempel 10 % till v6 och 90 % till v5).

Lager versionshanteras också. När du publicerar en ny lagerversion fortsätter befintliga funktioner att använda sin låsta version tills du uppdaterar dem. Det innebär att du säkert kan uppdatera ett delat lager utan att bryta alla funktioner samtidigt – distribuera den nya versionen stegvis. Så småningom bör du fasa ut gamla lagerversioner för att minska lagrings- och underhållsbehovet. Lambda behåller lagerversioner även om du tar bort dem från konsolen, tills ingen funktion längre refererar till dem.

Använd lager när den totala storleken efter uppackning understiger 250 MB, när du vill dela beroenden mellan flera funktioner och när du vill kunna iterera snabbt (uppdatera lagret en gång så drar alla funktioner nytta av det). Använd containeravbildningar när beroendena överstiger 250 MB, när du behöver använda anpassade OS-paket, när du redan har Docker-arbetsflöden eller när du vill paketera stora tillgångar (ML-modeller och referensdatabaser). Containeravbildningar är inte kompatibla med Lambda-lager, men ger större flexibilitet.

I den här lektionen har du lärt dig att Lambda-lager paketerar delade beroenden separat från funktionskoden, vilket minskar paketstorleken och möjliggör återanvändning mellan flera funktioner, att containeravbildningar (upp till 10 GB via ECR) är rätt val när beroendena överstiger ZIP-gränsen på 250 MB eller när Docker-arbetsflöden redan används, samt att versionshantering och alias möjliggör oföränderliga releaser och canary-distributioner med viktad trafikfördelning. Härnäst utforskar vi Lambda@Edge och händelsestyrda mönster.