Nozioni di base di AWS Lambda
Scegli il tuo percorso
AWS Lambda è un servizio di elaborazione serverless che esegue codice in risposta a eventi e gestisce automaticamente le risorse di elaborazione, consentendo di creare con facilità applicazioni che rispondono rapidamente alle nuove informazioni.
Non importa se non conosci AWS Lambda o se hai già in mente un caso d'uso, scegli il tuo percorso e segui i passaggi di apprendimento curati per iniziare con AWS Lambda.
Percorso 1: Microservizi o applicazioni interattivi basati su Web e API
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Usa AWS Lambda da solo o in combinazione con altri servizi AWS per creare potenti applicazioni Web, microservizi e API che ti aiutano a guadagnare agilità, ridurre la complessità operativa, ridurre i costi e scalare automaticamente.
Fase 1: Inizia a usare Lambda HTTP
Scopri come creare una pagina Web dinamica da una singola funzione Lambda. Inizierai assegnando endpoint HTTPS alla tua funzione Lambda, che utilizza un URL di funzione Lambda per chiamare direttamente la tua funzione senza dover imparare, configurare e gestire servizi aggiuntivi. È ideale per microservizi a funzione singola. Ulteriori informazioni
Fase 2: Usa Lambda con Gateway Amazon API
Successivamente, utilizzerai Gateway Amazon API per creare una REST API e una risorsa (Amazon DynamoDB). Quando si chiama l'API tramite un endpoint HTTPS, Gateway API richiama la funzione Lambda. È ideale per microservizi con più funzioni, poiché sfrutta Gateway Amazon API per mappare ciascuna funzione agli endpoint, ai metodi e alle risorse API. Ulteriori informazioni
Fase 3: Crea un'applicazione Web di base
Ora sei pronto per creare una semplice applicazione Web utilizzando AWS Lambda, Gateway Amazon API, Amazon DynamoDB e la console AWS Amplify. In primo luogo creerai un'applicazione Web statica in cui viene visualizzata la pagina "Hello World". Quindi scopri come aggiungere funzionalità all'applicazione Web in modo che il testo visualizzato si basi sull'input fornito. Ulteriori informazioni
Fase 4: Crea un'applicazione Web con più microservizi
Infine, creerai un'applicazione Web serverless con più microservizi. Ospiterai un sito Web statico, gestirai l'autenticazione degli utenti e creerai un backend serverless utilizzando la console AWS Amplify, Amazon Cognito, AWS Lambda, Gateway Amazon API e Amazon DynamoDB. Ulteriori informazioni
Architetture di riferimento
Questa architettura di riferimento Web illustra come utilizzare AWS Lambda insieme ad altri servizi AWS per creare un'applicazione Web serverless. Questo repository contiene il codice di esempio per tutte le funzioni Lambda che compongono il back-end dell'applicazione. Ulteriori informazioni
Percorso 2: Applicazioni di elaborazione dati
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Serverless consente di acquisire, elaborare e analizzare elevati volumi di dati in modo rapido ed efficiente. Scopri come creare una soluzione scalabile per l'elaborazione dei dati serverless. Usa Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per attivare l'elaborazione dei dati o caricare modelli di machine learning (ML) da Amazon Elastic File System (EFS) ad AWS Lambda per eseguire l'inferenza ML in tempo reale.
Fase 1: Utilizza un trigger Amazon S3 per creare immagini in miniatura
Inizia creando una funzione Lambda e configura un trigger per Amazon S3. Per ogni file di immagine caricato in un bucket S3, Amazon S3 richiama una funzione che legge l'oggetto immagine dal bucket S3 di origine e crea un'immagine in miniatura da salvare in un bucket S3 di destinazione. Ulteriori informazioni
Fase 2: Elaborazione parallela dei dati su larga scala
Inoltre, scopri come orchestrare carichi di lavoro paralleli su larga scala che convertono i file .mp4 e .mov da S3 in più animazioni GIF per lo scrubbing della timeline. Con la mappa distribuita di AWS Step Functions, i lavori aumentano verticalmente in modo rapido richiamando migliaia di funzioni Lambda parallele in grado di completare i lavori più velocemente. Ulteriori informazioni
Fase 3: Workshop pratico sull'elaborazione delle immagini serverless
Successivamente, scoprirai come creare un flusso di lavoro di elaborazione delle immagini in risposta a un'immagine caricata su Amazon S3 utilizzando un servizio semplice, potente e completamente gestito, AWS Step Functions, insieme ad AWS Lambda, Amazon DynamoDB e Amazon Simple Notification Service (SNS). Ulteriori informazioni
Fase 4: Creazione di applicazioni scalabili per l'elaborazione dei dati
In questa serie di blog, scopri di più su come progettare e implementare applicazioni serverless progettate in base ai modelli di architettura da Amazon S3 ad AWS Lambda. Le soluzioni presentate utilizzano i servizi AWS per creare architetture serverless scalabili, utilizzando un codice personalizzato minimo. Ulteriori informazioni
Fase 5: Inferenza di machine learning con pagamento in base al consumo con AWS Lambda
Scopri come implementare modelli di machine learning per l'inferenza in tempo reale utilizzando le funzioni AWS Lambda che ora possono montare un Amazon Elastic File System (EFS). Con questo, puoi creare una funzione Lambda che carica i pacchetti e il modello Python da EFS ed esegue la previsione in base a un evento di test. Ulteriori informazioni
Architetture di riferimento
Questa architettura di riferimento di elaborazione dei file in tempo reale è un'architettura di elaborazione dei dati parallela generica, basata su eventi, che utilizza AWS Lambda. Questa architettura è l'ideale per i carichi di lavoro che richiedono di più di un derivato dei dati di un oggetto. Ulteriori informazioni
Percorso 3: Applicazioni in streaming in tempo reale
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I dati in streaming consentono di raccogliere informazioni analitiche e agire di conseguenza, ma presentano anche una serie unica di sfide progettuali e architettoniche. Scopri come raggiungere diversi obiettivi generali di carichi di lavoro di dati in streaming utilizzando AWS Lambda e Amazon Kinesis per acquisire i messaggi, elaborare e aggregare i record e infine caricare i risultati in altri sistemi downstream per l'analisi o un'ulteriore elaborazione.
Fase 1: Utilizza AWS Lambda con Amazon Kinesis
Amazon Kinesis è un servizio che semplifica la raccolta, l'elaborazione e l'analisi di flussi di video e dati in tempo reale. Inizierai creando una funzione Lambda per utilizzare gli eventi di un flusso Kinesis. Ulteriori informazioni
Fase 2: Workshop pratico sull'elaborazione dei dati in streaming
Successivamente, potrai creare un'applicazione completa di elaborazione dati serverless per elaborare flussi di dati in tempo reale utilizzando Amazon Kinesis per creare i flussi di dati e AWS Lambda per elaborare i flussi in tempo reale. Ulteriori informazioni
Fase 3: Creazione di applicazioni serverless con dati in streaming
Infine, leggi questa serie di blog per scoprire come creare un backend di dati in streaming per un sistema di home fitness utilizzando un approccio serverless. Imparerai i concetti chiave dello streaming e come gestirli in un carico di lavoro serverless. Ulteriori informazioni
Architetture di riferimento
Questa architettura di riferimento utilizza AWS Lambda e Amazon Kinesis per elaborare dati in streaming in tempo reale a scopo di monitoraggio delle attività dell'applicazione, elaborazione degli ordini di transazione, analisi dei dati di clickstream, pulizia dei dati, generazione di parametri, filtraggio di log, indicizzazione, analisi di social media e telemetria e misurazione di dispositivi IoT. Ulteriori informazioni
Percorso 4: Nessun caso d'uso in mente? Inizia con AWS Lambda 101
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Sei nuovo su AWS Lambda? Segui i passaggi di questo percorso e crea la tua prima funzione Lambda operativa con un trigger di eventi.
Fase 1: Accedi al tuo account AWS
Innanzitutto, accedi alla Console di gestione AWS e configura l'account root. Con il Piano gratuito AWS, ricevi 1 milione di richieste gratuite al mese.
Fase 2: Crea la tua prima funzione Lambda
Successivamente, sarai pronto per creare e implementare una semplice funzione Hello World serverless utilizzando la console Lambda e per rivedere i parametri di output. Ulteriori informazioni
Fase 3: Configura i trigger per Lambda
Infine, configura un trigger di eventi per Amazon S3 che richiamerà la funzione Lambda quando si verifica un evento. Ulteriori informazioni