功能
功能
无需预置或管理基础设施即可运行代码。只需以 .zip 文件或容器映像的形式编写和上传代码即可。
自动响应任何规模的代码执行请求,从每天的十几个事件到每秒数十万个事件。
只需按毫秒为所用计算时间付费,而不需要为峰值容量预置基础设施,从而节省成本。
使用正确的函数内存大小优化代码执行时间和性能。使用预置并发在两位数毫秒内响应高需求。
优势
无需管理服务器
持续扩展
亚秒级计量
优势
无需管理服务器
持续扩展
亚秒级计量
工作原理
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实时文件处理
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实时流处理
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IoT 后端
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移动后端
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Web 应用程序
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机器学习
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实时文件处理
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您可以使用 Amazon S3 触发 Amazon Lambda,以便在上传数据后立即处理数据。您还可以直接连接到现有的 Amazon EFS 文件系统,从而可以进行大规模并行共享访问,实现大规模文件处理。例如,您可以使用 Lambda 实时创建图像缩略图、转换视频代码、建立文件索引、处理日志、验证内容以及聚合和筛选数据。
参考架构:示例代码
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实时流处理
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon Kinesis 来处理实时流数据,从而跟踪应用程序活动、处理事务处理顺序、分析单击流、清理数据、生成指标、筛选日志、建立索引、分析社交媒体以及遥测和计量 IoT 设备数据。
参考架构:示例代码
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IoT 后端
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon Kinesis 构建后端来进行物联网 (IoT) 设备数据遥测与分析。
参考架构:示例代码
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移动后端
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon API Gateway 构建后端来验证和处理 API 请求。Lambda 能够轻松创造丰富、个性化的应用程序体验。
参考架构:示例代码
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Web 应用程序
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通过将 Amazon Lambda 与其他亚马逊云科技服务相结合,开发人员可以构建强大 Web 应用程序,可自动纵向扩展或缩减,并跨多个数据中心在高可用配置中运行,无需在可扩展性、备份或多数据中心冗余方面执行任何管理工作。
参考架构:示例代码
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机器学习
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您可以使用 Amazon Lambda 预处理数据,然后再将其提供给机器学习模型。通过 Lambda 对 EFS 的访问,您还可以提供模型进行大规模预测,而无需预置或管理任何基础设施。
工作原理
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实时文件处理
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实时流处理
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IoT 后端
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移动后端
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Web 应用程序
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机器学习
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实时文件处理
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您可以使用 Amazon S3 触发 Amazon Lambda,以便在上传数据后立即处理数据。您还可以直接连接到现有的 Amazon EFS 文件系统,从而可以进行大规模并行共享访问,实现大规模文件处理。例如,您可以使用 Lambda 实时创建图像缩略图、转换视频代码、建立文件索引、处理日志、验证内容以及聚合和筛选数据。
参考架构:示例代码
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实时流处理
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon Kinesis 来处理实时流数据,从而跟踪应用程序活动、处理事务处理顺序、分析单击流、清理数据、生成指标、筛选日志、建立索引、分析社交媒体以及遥测和计量 IoT 设备数据。
参考架构:示例代码
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IoT 后端
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon Kinesis 构建后端来进行物联网 (IoT) 设备数据遥测与分析。
参考架构:示例代码
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移动后端
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您可以使用 Amazon Lambda 和 Amazon API Gateway 构建后端来验证和处理 API 请求。Lambda 能够轻松创造丰富、个性化的应用程序体验。
参考架构:示例代码
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Web 应用程序
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通过将 Amazon Lambda 与其他亚马逊云科技服务相结合,开发人员可以构建强大 Web 应用程序,可自动纵向扩展或缩减,并跨多个数据中心在高可用配置中运行,无需在可扩展性、备份或多数据中心冗余方面执行任何管理工作。
参考架构:示例代码
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机器学习
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您可以使用 Amazon Lambda 预处理数据,然后再将其提供给机器学习模型。通过 Lambda 对 EFS 的访问,您还可以提供模型进行大规模预测,而无需预置或管理任何基础设施。