Бессерверные вычисления на AWS
Разрабатывайте и запускайте приложения без забот о серверах
Обзор
AWS предлагает технологии для запуска кода, управления данными и интеграции приложений без управления серверами. Бессерверные технологии обеспечивают автоматическое масштабирование, встроенную высокую доступность и оплату по мере использования, чтобы повысить гибкость и оптимизировать затраты. Эти технологии избавляют от таких задач по управлению инфраструктуры, как предоставление ресурсов и исправлений, и вы можете сконцентрироваться на написании кода, который обслуживает клиентов.
Прочтите публикацию в блоге с квартальным обзором бессерверных технологий
Преимущества бессерверных вычислений на AWS
Переходите от идеи к рынку быстрее
Сократите свои затраты
Адаптация в любом масштабе
Создавайте лучшие приложения быстрее
Бессерверные сервисы на AWS
Современные приложения создаются по бессерверной технологии. Эта стратегия, в которой приоритет отдается бессерверным сервисам, чтобы вы могли повышать гибкость во всем стеке приложений. Мы разработали бессерверные сервисы для всех трех уровней вашего стека: вычислений, интеграции и хранилищ данных. Рекомендуем начать с указанных ниже сервисов.
Примеры использования
Создание интернет-приложений
Создайте простое интернет-приложение со списком задач, которое позволяет зарегистрированному пользователю создавать, обновлять, просматривать и удалять элементы. Управляемое событием интернет-приложение может использовать AWS Lambda и API шлюз Amazon для бизнес-логики, Amazon DynamoDB в качестве базы данных и консоль AWS Amplify для хостинга статического контента.

Обработка данных практически в любом масштабе
Передавайте заметки из интервью в формате Markdown в Amazon S3. Используйте события S3 для включения нескольких потоков обработки: один – для преобразования и сохранения файлов Markdown в HTML, другой – для обнаружения и сохранения данных о настроении.

Автоматическая пакетная обработка
Регулярно планируйте рабочие процессы с помощью правила Amazon EventBridge. Например, можно генерировать минимальные, максимальные и средние оценки для измерения качества воздуха, оркестрируя рабочий процесс извлечения, передачи, загрузки (ETL) с помощью функций AWS Step Functions и AWS Lambda.

Автоматически индексируйте и храните документы и изображения
Используйте сервисы машинного обучения (ML) Amazon, такие как Amazon Comprehend и Amazon Rekognition, чтобы извлекать информацию из неструктурированных данных и отправлять результаты в Amazon OpenSearch (преемник сервиса Amazon Elasticsearch) для быстрой индексации. Подобные шаблоны хорошо подходят для задач персонализированного взаимодействия с клиентами в приложениях интернет-коммерции, например для анализа истории посещений.

Начало работы с бессерверными вычислениями на AWS
Нашли то, что искали сегодня?
Скажите, как улучшить качество контента на наших страницах