AWS Lambda – Mise en route

Utilisez AWS Lambda seul ou en combinaison avec d’autres services AWS pour créer des applications Web, des microservices et des API puissants qui vous aident à gagner en agilité, à réduire la complexité opérationnelle et les coûts ainsi qu’à effectuer une mise à l’échelle automatique.

Apprenez à créer une page Web dynamique à partir d’une fonction Lambda unique. Vous allez commencer par attribuer des points de terminaison HTTPS à votre fonction Lambda, qui utilise une URL de fonction Lambda pour appeler directement votre fonction sans que vous ayez à apprendre, à configurer ni à exploiter des services supplémentaires. Cette solution est idéale pour les microservices à fonction unique. En savoir plus

Vous allez ensuite utiliser Amazon API Gateway pour créer une API REST et une ressource (Amazon DynamoDB). Lorsque vous appelez l’API via un point de terminaison HTTPS, API Gateway invoque la fonction Lambda. Cette solution est idéale pour les microservices dotés de multiples fonctions, car elle tire parti d’Amazon API Gateway pour mapper chaque fonction aux points de terminaison, aux méthodes et aux ressources relatives à l’API. En savoir plus

Vous êtes maintenant prêt à créer une application Web simple à l’aide d’AWS Lambda, d’Amazon API Gateway, d’Amazon DynamoDB et de la console AWS Amplify. Vous commencerez par créer une application Web simple affichant « Hello World ». Vous apprendrez ensuite à ajouter des fonctionnalités à l'application Web afin que le texte affiché soit basé sur votre propre saisie. En savoir plus

Enfin, vous allez créer une application Web sans serveur à multiples microservices. Vous allez héberger un site Web statique, gérer l’authentification des utilisateurs et créer un service dorsal sans serveur à l’aide de la console AWS Amplify, d’Amazon Cognito, d’AWS Lambda, d’Amazon API Gateway et d’Amazon DynamoDB. En savoir plus

Cette architecture de référence Web explique comment utiliser AWS Lambda avec d’autres services AWS pour créer une application Web sans serveur. Ce référentiel contient un exemple de code pour toutes les fonctions Lambda qui constituent le back-end de l'application. En savoir plus

La technologie sans serveur vous permet d’ingérer, de traiter et d’analyser de grands volumes de données de manière rapide et efficace. Découvrez comment créer une solution évolutive de traitement des données sans serveur. Utilisez Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour déclencher le traitement des données ou chargez des modèles de machine learning (ML) d’Amazon Elastic File System (EFS) vers AWS Lambda afin d’effectuer une inférence ML en temps réel.

Commencez par créer une fonction Lambda et configurez un déclencheur pour Amazon S3. Pour chaque fichier image chargé dans un compartiment S3, Amazon S3 invoque une fonction qui lit l’objet image à partir du compartiment S3 source et crée une image miniature à enregistrer dans un compartiment S3 cible. En savoir plus

Apprenez également à orchestrer des charges de travail parallèles à grande échelle qui convertissent les fichiers .mp4 et .mov de S3 en plusieurs animations Gif à des fins de nettoyage de la chronologie. Grâce à la carte distribuée d’AWS Step Functions, les tâches font l’objet d’une augmentation verticale rapide en invoquant des milliers de fonctions Lambda parallèles pour accélérer l’exécution des tâches. En savoir plus

Vous allez ensuite apprendre à créer un flux de travail de traitement d’images en réponse à une image chargée sur Amazon S3 à l’aide d’un service simple, puissant et entièrement géré AWS Step Functions, en combinaison avec AWS Lambda, Amazon DynamoDB et Amazon Simple Notification Service (SNS). En savoir plus

Dans cette série d’articles de blogs, découvrez comment concevoir et déployer des applications sans serveur adaptées aux modèles d’architecture Amazon S3 vers AWS Lambda. Les solutions présentées utilisent les services AWS pour créer des architectures évolutives sans serveur, à l’aide d’un minimum de code personnalisé. En savoir plus

Découvrez comment déployer des modèles de machine learning pour l’inférence en temps réel à l’aide des fonctions AWS Lambda, qui permettent désormais de monter un Amazon Elastic File System (EFS). Vous pouvez ainsi créer une fonction Lambda qui charge les packages et le modèle Python à partir d’EFS et effectue la prédiction sur la base d’un événement de test. En savoir plus

Cette architecture de référence pour le traitement des fichiers en temps réel est une architecture de traitement de données parallèle, à usage général et pilotée par les événements, qui utilise AWS Lambda. Cette architecture est idéale pour les charges de travail qui nécessitent plus d'une dérivée de données d'un objet. En savoir plus

Les données en streaming vous permettent de recueillir et d’exploiter des informations analytiques, mais présentent également un ensemble unique de défis de conception et d’architecture. Découvrez comment atteindre plusieurs objectifs généraux en matière de charges de travail de données en streaming en utilisant AWS Lambda et Amazon Kinesis pour recueillir les messages, traiter et agréger les enregistrements et enfin charger les résultats dans d’autres systèmes en aval à des fins d’analyse ou de traitement ultérieur.

Amazon Kinesis est un service qui facilite la collecte, le traitement et l’analyse de flux vidéo et de données en temps réel. Vous allez commencer par créer une fonction Lambda pour consommer les événements d’un flux Kinesis. En savoir plus

Vous allez ensuite créer une application complète de traitement de données sans serveur afin de traiter les flux de données en temps réel en utilisant Amazon Kinesis pour créer des flux de données et AWS Lambda pour traiter les flux en temps réel. En savoir plus

Enfin, lisez cette série d’articles de blogs pour découvrir comment créer un service dorsal de données en streaming pour un système de fitness à domicile en utilisant une approche sans serveur. Vous apprendrez les concepts clés du streaming et leur gestion dans une charge de travail sans serveur. En savoir plus

Cette architecture de référence utilise AWS Lambda et Amazon Kinesis pour traiter en temps réel les données en streaming dans les cas suivants : suivi des activités des applications, traitement d’ordres de transaction, analyse de parcours de navigation, nettoyage de données, génération de métriques, filtrage de journaux, indexation, analyse de données de réseaux sociaux, télémétrie et mesure des données d’appareils d’IoT. En savoir plus

Vous êtes nouveau sur AWS Lambda ? Suivez les étapes décrites dans ce parcours et créez votre première fonction Lambda fonctionnelle à l’aide d’un déclencheur d’événements.

Pour commencer, connectez-vous à la console de gestion AWS et configurez votre compte racine. Avec l’offre gratuite d’AWS, vous bénéficiez d’un million de demandes gratuites par mois.

Vous serez ensuite prêt à créer et à déployer une fonction Hello World simple et sans serveur à l’aide de la console Lambda, et à examiner vos métriques de sortie. En savoir plus

Enfin, configurez un déclencheur d’événement pour Amazon S3 qui invoque votre fonction Lambda lorsqu’un événement se produit. En savoir plus