aws 람다 예제

예를 들어 사용자가 S3 버킷에 저장된 이미지를 업로드하는 워크플로는 Lambda 함수 1을 트리거합니다. 이 함수는 이미지에 표시된 대로 상태 함수 워크플로를 호출합니다. 다음 단계는 처리기를 구성하는 것입니다. 기본 처리기 함수의 이름과 결합된 처리기 함수의 패키지 및 클래스 이름입니다. 예제 프로젝트를 사용하는 경우 처리기는 com.echovue.myFirstLambda.MyFirstLambda::handle요청 큐 또는 데이터 스트림을 생성하는 서비스의 경우 Lambda에서 이벤트 소스 매핑을 만들고 Lambda에서 다른 서비스에 액세스할 수 있는 권한을 부여합니다. 실행 역할입니다. Lambda는 다른 서비스의 데이터를 읽고 이벤트를 만들고 함수를 호출합니다. 따라서 환경이 준비되었으므로 이제 Lambda Function을 AWS에 배포하고 AWS 콘솔에서 테스트할 것입니다. Lambda 콘솔로 돌아가서 함수 페이지를 클릭합니다.

만들기 함수를 클릭합니다. 이전과 마찬가지로 처음부터 Lambda를 만들 것이므로 처음부터 작성자 옵션을 선택합니다. 새 이름을 입력하고 Node.js 런타임을 선택하면 파이썬 기반 람다에 대해 만든 역할을 다시 사용할 수 있습니다. 예를 들어 지정된 음성 명령에 대한 응답으로 Lambda 함수를 호출하는 간단하고 기본적인 기능을 만들 수 있습니다. 다음은 이 예제 프로젝트를 업로드하는 동안 캡처한 스크린 샷입니다. 그러면 Lambda 함수가 업로드되고 배포됩니다. 이전에는 이러한 워크플로에 Lambdas를 포함할 수 없었습니다. 이러한 함수를 조정하고, 연결하며, 수행할 작업을 결정하기 위한 조건을 확인하는 것은 개발자의 책임이었습니다. 예를 들어 데이터 로그를 보내는 수천 개의 IoT 장치가 있습니다. 경우에 따라 조건이 일치할 때 작업을 실행해야 하는 경우도 있습니다. 또한 Dubsmash가 2억 명의 사용자를 위해 확장하는 동안 Kinesis + Lambda를 어떻게 사용했는지 확인해 보세요. Alexa에서 생성된 이벤트에 응답하도록 Lambda 함수를 설정할 수도 있지만 이 문서의 범위를 훨씬 벗어납니다.

두 개의 버킷을 만듭니다. 대상 버킷 이름은 소스 다음에 크기조정이어야 하며, 여기서 소스는 원본에 사용할 버킷의 이름입니다. 예를 들어, 마이버킷과 마이버킷크기. AWS Lambda 및 Amazon Polly를 사용하면 생생한 음성 합성 애플리케이션의 강력한 성능을 활용할 수 있습니다. Amazon Polly는 고급 딥 러닝 기술을 사용하여 인간의 목소리와 유사한 음성을 합성합니다. Kinesis Stream을 만들고 웹 사이트에서 데이터를 캡처하도록 구성합니다. Kinesis는 1샤드의 데이터 볼륨 처리를 용이하게 합니다: 1 함수 기준은 샤드당 특정 데이터 제한에 도달하자마자 병렬 처리를 제한합니다. Lambda 함수 인스턴스 수는 스트림의 배율이 조정될 때 자동으로 확장됩니다. 데이터베이스에 대해 DynamoDB 스트림을 사용하도록 설정하면 넣기, 업데이트 및 삭제와 같은 변경 내용 레코드를 유지합니다.

Posted in Uncategorized