Category: AWS Lambda

В серии «Используем AWS Lambda» я затрагиваю несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Часть 1 рассказывает про преимущества событийно-ориентированной архитектуры, и то, как она может повысить пропускную способность, масштабируемость и расширяемость. В части 2 описываются некоторые принципы проектирования и лучшие практики, которые помогут разработчикам использовать преимущества Lambda при разработке приложений. В этой части рассматриваются типовые антипаттерны в архитектуре, управляемой событиями.

В серии “Используем AWS Lambda” я затрону несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Часть 1 рассказывает про преимущества событийно-ориентированной архитектуры, и то, как она может повысить пропускную способность, масштабируемость и расширяемость. В этой статье описываются некоторые принципы проектирования и лучшие практики, которые помогут разработчикам использовать преимущества Lambda при разработке приложений.

В серии “Используем AWS Lambda” я затрону несколько тем, важных для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые работают с приложениями, использующими AWS Lambda. Эта серия из трёх статей познакомит вас с событийно-управляемой архитектурой, и покажет, как она связана с бессерверными приложениями.

Первая часть посвящена преимуществам событийно-управляемой архитектуры, и тому, как она позволяет повысить производительность, улучшить масштабируемость и расширяемость, и в то же время снизить сложность и количество кода в приложении.

В серии из трёх постов «Эксплуатация Lambda» я раскрою важные темы для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые управляют и обслуживают AWS Lambda-приложения. Часть 1 показывает, как работать с лимитами сервиса (Service Quotas), когда запрашивать их расширение, и как проектировать приложения с учётом этих лимитов. Часть 2 раскрывает аспекты масштабирования, а также двух видов параллелизма: «по-запросу» (on-demand) […]

Оригинал статьи: ссылка (James Beswick, Senior Developer Advocate) В серии из трёх постов «Эксплуатация Lambda» я раскрою важные темы для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые управляют и обслуживают AWS Lambda-приложения. Часть 1 Первая часть показывает, как работать с лимитами сервиса (Service Quotas), когда запрашивать их расширение, и как проектировать приложения с учётом этих лимитов. Этот […]

В серии из трёх постов «Эксплуатация Lambda» я раскрою важные темы для разработчиков, архитекторов и системных администраторов, которые управляют и обслуживают AWS Lambda-приложения.
Первая часть показывает, как работать с лимитами сервиса (Service Quotas), когда запрашивать их расширение, и как проектировать приложения с учётом этих лимитов. Также я расскажу, как управлять трафиком для нижестоящих в потоке обработки ресурсов.

Распространённый функционал в Amazon SQS – это очереди необрабатываемых сообщений (DLQ). DLQ используется для хранения сообщений, которые не могут быть обработаны потребителем. Данный пост описывает как добавить отказоустойчивости в автоматизированном режиме к вашим SQS очередям. Этот механизм мониторит DLQ и отправляет сообщения обратно в основную очередь, чтобы проверить возможность их повторной обработки.

Из этой статьи вы узнаете, как развернуть приложение на Laravel с использованием бессерверного подхода. Laravel – это фреймворк с открытым исходным кодом для веб-приложений на языке PHP.

Теперь, когда самостоятельно установленная Kafka поддерживается в качестве источника событий для AWS Lambda, вы можете обрабатывать сообщения из топиков (topics) в функциях Lambda. Это облегчает интеграцию ваших самостоятельно установленных кластеров Kafka с последующими бессерверными процессами обработки данных. В этой статье я объясню, как самостоятельно установить кластер Apache Kafka на Amazon EC2 и настроить ключевые элементы сетевой конфигурации. Я также покажу, как создать функцию Lambda для обработки сообщений из топика Kafka.

В этом посте мы поговорим о новой функциональности, которая позволяет упаковывать и разворачивать Lambda-функции в виде образов контейнеров размером до 10 ГБ. Мы посмотрим, как это работает на практике на нескольких примерах. В первом мы будем использовать образ для Node.js, предоставляемый AWS, а во втором – соберём свой собственный образ для Python.