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AWS Lambda 层在冷启动、运行时或部署/安装时间方面是否有任何可衡量的性能优势，或者主要优势是代码的模块化和共享？

AWS Lambda 运行时：Python 3.7

我的 Lambda 附带的 Lambda 层解压后的容量接近 200MB。

我想知道这个大容量的 Lambda 层是否会影响 Lambda 机器的正常运行时间或冷启动。

我需要帮助才能将 pyarrow 作为我的 lambda 函数的 lambda 层。我正在尝试读/写镶木地板文件，但出现以下错误，“errorMessage”：“无法找到可用的引擎；尝试使用：'pyarrow'、'fastparquet'。\npyarrow 或 fastparquet 是镶木地板支持所必需的”。

我尝试通过使用以下命令在我的 ec2 中安装 pyarrow 来创建层， pip3 install pandas pyarrow -t build/python/lib/python3.7/site-packages/ --system

但是 zip 文件是用 > 300 mb 创建的，因此我不能将它作为 lambda 层。

任何建议或解决方案。

谢谢，

是否可以在 AWS Lambda 上运行 TensorFlow.js（Node.js 版本 - tfjs-node）？我尝试将 tfjs-node 部署为 AWS Lambda 层，但它超出了允许的 256 MB 大小限制。

我需要为我的lambda 函数导入pysftp库。python3.6

我创建了所需的文件夹结构，pip 将库安装到正确的文件夹中并将其压缩。据我所知，这应该可行，或者我错过了什么。顺便说一句，我在 aws Linux ec2 中创建了 layer.zip 并从那里上传。

但是 lambda 函数只是不能导入库。错误消息是：

我们在 Node.js (v10.x) 中有几个 AWS Lambda，其中一些具有一些“特定的大”依赖项，这些依赖项并非在所有它们之间共享。例如，我们有一个依赖于firebase-adminNPM 包的“Authorizer”函数，这是唯一使用它的 Lambda。

为了使其更易于维护，目前我们有一个包含所有依赖项的层。将依赖项拆分为多个层有什么好处吗？我的假设是更大的层会增加“冷启动”时间。但是，相对于层的大小，这个惩罚有多大？我在 AWS 文档中找不到任何关于此的参考。

类似的问题，但跨越不同的语言。如果我们对 Lambda 使用多种语言（例如 Node 和 Python），我可以拥有一个包含两种语言依赖项的 Lambda 层吗？我想这是一个更简单的选择，因为Node.js 代码实际上永远不会使用 Python 依赖项。但是，我想阅读一些 AWS 推荐的管理层的最佳实践。

我正在尝试将.ogv文件转换为.mp4使用AWS Lambdaffmpeg上的层。

我按照Serverless Framework 人员的教程将.mp4's 转换为GIF's，效果很好。使用相同的ffmpeg 静态构建(ffmpeg-git-amd64-static.tar.xz) 我开始将.ogv文件转换为.mp4文件。

到目前为止，我已经成功地将视频上传到 S3 存储桶，让 Lambda 检索该视频，使用ffmpeg二进制文件对视频执行某些操作，并将新文件复制到 S3。

问题：

创建的视频将不会播放。

数据点 1：函数生成的文件太小。

输入视频文件1.3MB，输出视频只有256.0KB

数据点 2： 未找到 moov atom。

将生成的视频从 S3 复制到我的本地计算机后，我尝试使用播放ffplay，但收到此错误：

据我所知，moov atom 应该包含有关.mp4文件的重要元数据。

执行：

我使用无服务器框架来设置 AWS 基础设施。

以下是ffmpeg我尝试过的一些不同的命令：

第一次尝试：

第二次尝试：

第三次尝试：

我在 Stack Overflow问题中发现了这种方法，发帖人说它对他有用。

这些作品中的每一个都在我的本地机器上膨胀。

如果我使用的 ffmpeg 二进制文件不是一个流行的二进制文件（我在多个与 Lambda 上的转码有关的网站上看到它），我的猜测是它是层的问题......也许。

任何见解将不胜感激。谢谢你。

GRPC 在这里很适合我：

我看到它在vendor/bundle/ruby/2.5.0/gems/grpc-1.27.0-universal-darwin/src/ruby/lib/grpc.rb

我正在编写一个简单的 Ruby 类来连接到 Dialogflow，而 google gem 相当繁重，有很多依赖项。我已经编写了一些测试，这些测试都在本地通过，并且在我从中提取这段代码的 Rails 应用程序的上下文中通过。我需要 Nokogiri，但 Google 似乎是 GRPC 的大用户。当我手动指定时，它只是找不到该文件。任何帮助是极大的赞赏。

我想加快我的 Lambda 开发效率。我想要的最终状态是将我的开发过程分成 2 个不同的构建：

• Lambda 层构建 - 构建我的 Lambda 层，其中包含我的项目的所有依赖项
• 应用程序代码 - 没有所有依赖项的实际应用程序

我很高兴利用serverless framework与 Lambdas 的集成，但我仍然无法弄清楚如何获取 gradle 而不是构建 FatJar，以拥有一个包含所有依赖项的文件夹/ja​​r，以及只有我的应用程序代码之一。

我在这里试过这个教程，它做了类似的事情：

但我认为spring-dependency插件搞砸了这种方法，（我正在使用spring-boot）。有没有人有一个很好的配置设置来做到这一点，我可以利用？

AWS Layer 的新手，尝试使用 Layer 作为我的 Lambda 函数的依赖项。但是敲这个问题"errorType": "Runtime.ImportModuleError"，有人能指出我的错误吗？

以下是我所做的：

1. 通过 CLI 将我的 Firebase-Admin 依赖项压缩并上传到 Lambda。在 zip 中它包含（node_modules、package-lock.json、pacakage.json）

2. 在我的 Lambda 函数中，我已设置为使用具有通过 AWS GUI 指定的版本的层。

我的 Lambda 函数上的代码

3. 使用空测试用例执行函数{}

4. 问题如下：

我还尝试将我的 lambda 函数配置为通过 CLI 使用下面的代码行，结果是"LastUpdateStatus": "Successful"