AWS Lambda es un servicio de computación sin servidor que ejecuta su código en respuesta a diferentes eventos y administra los recursos de computación automáticamente por usted, lo que facilita la creación de aplicaciones que responden rápidamente a información nueva.
Independientemente de si no conoce AWS Lambda o ya tiene un caso de uso en mente, elija su propio camino y siga los pasos de aprendizaje específicos para comenzar a usar AWS Lambda.
Utilice AWS Lambda por sí solo o combinado con otros servicios de AWS para crear aplicaciones web, microservicios y API potentes que ayuden a conseguir agilidad, reducir la complejidad operativa, disminuir los costos y escalar automáticamente.
Aprenda a crear una página web dinámica a partir de una única función de Lambda. Para comenzar, asignará puntos de conexión HTTPS a la función de Lambda, que utiliza una URL de función de Lambda para llamar directamente a la función sin tener que aprender, configurar ni operar servicios adicionales. Esto resulta ideal para microservicios de una sola función. Más información
A continuación, utilizará Amazon API Gateway para crear una API REST y un recurso (Amazon DynamoDB). Cuando se llama a la API a través de un punto de conexión HTTPS, API Gateway invoca la función de Lambda. Esto es ideal para microservicios con varias funciones, ya que se aprovecha Amazon API Gateway para asignar cada función a recursos, métodos y puntos de conexión de API. Más información
Ahora está listo para crear una aplicación web sencilla con AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB y la Consola de AWS Amplify. Primero creará una aplicación Web estática “Hola mundo”. Luego, aprenderá cómo agregar una funcionalidad a la aplicación web para que el texto visualizado sea en función de una entrada personalizada que proporcione. Más información
Por último, creará una aplicación web sin servidor con varios microservicios. Alojará un sitio web estático, administrará la autenticación de usuarios y creará un backend sin servidor con la Consola de AWS Amplify, Amazon Cognito, AWS Lambda, Amazon API Gateway y Amazon DynamoDB. Más información
Esta arquitectura web de referencia muestra cómo utilizar AWS Lambda junto con otros servicios de AWS para crear una aplicación web sin servidor. Este repositorio contiene un código de muestra para todas las funciones de Lambda que componen el backend de la aplicación. Más información
La tecnología sin servidor permite ingestar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. Aprenda a crear una solución escalable de procesamiento de datos sin servidor. Utilice Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para activar el procesamiento de datos o cargar modelos de machine learning (ML) desde Amazon Elastic File System (EFS) a AWS Lambda para realizar inferencias de ML en tiempo real.
Para comenzar, cree una función de Lambda y configure un activador para Amazon S3. Para cada archivo de imagen cargado en un bucket de S3, Amazon S3 invoca una función que lee el objeto de imagen del bucket de S3 de origen y crea una imagen en miniatura para guardarla en un bucket de S3 de destino. Más información
Además, aprenderá a orquestar cargas de trabajo paralelas a gran escala que convierten archivos .mp4 y .mov de S3 en múltiples animaciones Gif para el escrutinio de la línea de tiempo. Al utilizar la asignación distribuida de AWS Step Functions, los trabajos se escalan verticalmente de forma rápida al invocar miles de funciones de Lambda paralelas para completar los trabajos con mayor rapidez. Más información
A continuación, aprenderá a crear un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes en respuesta a una imagen cargada en Amazon S3 mediante un servicio sencillo, potente y completamente administrado, AWS Step Functions, junto con AWS Lambda, Amazon DynamoDB y Amazon Simple Notification Service (SNS). Más información
En esta serie de publicaciones en el blog, obtendrá más información sobre cómo diseñar e implementar aplicaciones sin servidor diseñadas en torno a los patrones de arquitectura de Amazon S3 a AWS Lambda. Las soluciones presentadas utilizan servicios de AWS para crear arquitecturas escalables sin servidor, con un mínimo de código personalizado. Más información
Obtenga información sobre cómo implementar modelos de machine learning para realizar inferencias en tiempo real mediante las funciones de AWS Lambda, que ahora pueden montar un sistema de archivos de Amazon Elastic File System (EFS). Con esto, podrá crear una función de Lambda que cargue los paquetes de Python y el modelo desde EFS, y realice la predicción basada en un evento de prueba. Más información
Esta arquitectura de referencia de procesamiento de archivos en tiempo real es una arquitectura de procesamiento de datos de uso general, basada en eventos y paralela que utiliza AWS Lambda. Esta arquitectura es ideal para cargas de trabajo que necesitan más de un derivado de datos de un objeto. Más información
Los datos de streaming permiten recopilar información de análisis y actuar en consecuencia, pero además presentan un conjunto único de desafíos de diseño y arquitectura. Aprenda a alcanzar varios objetivos generales de las cargas de trabajo de datos de streaming mediante AWS Lambda y Amazon Kinesis para capturar los mensajes, procesar y agregar los registros y, por último, cargar los resultados en otros sistemas posteriores para su análisis o procesamiento subsiguiente.
Amazon Kinesis es un servicio que facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de secuencias de datos y video en tiempo real. Para empezar, se creará una función de Lambda para consumir eventos de una secuencia de Kinesis. Más información
A continuación, creará una aplicación completa de procesamiento de datos sin servidor para procesar secuencias de datos en tiempo real mediante Amazon Kinesis para crear secuencias de datos y AWS Lambda para procesar secuencias en tiempo real. Más información
Por último, lea esta serie de publicaciones en el blog para aprender a crear un backend de datos de streaming para un sistema de ejercicio en casa mediante un enfoque sin servidor. Aprenderá conceptos clave de streaming y cómo manejarlos en una carga de trabajo sin servidor. Más información
Esta arquitectura de referencia utilizará AWS Lambda y Amazon Kinesis para procesar datos de streaming en tiempo real para el seguimiento de la actividad de las aplicaciones, el procesamiento de pedidos de transacciones, el análisis de secuencias de clics, la limpieza de datos, la generación de métricas, el filtrado de registros, la indexación, el análisis de redes sociales y la telemetría y medición de datos de dispositivos de IoT. Más información
¿Es nuevo en AWS Lambda? Siga los pasos que se indican en esta ruta y cree su primera función de Lambda operativa con un activador de eventos.
En primer lugar, inicie sesión en la Consola de administración de AWS y configure la cuenta raíz. Con el nivel gratuito de AWS, obtendrá 1 millón de solicitudes gratuitas al mes.
A continuación, estará listo para crear e implementar una simple función sin servidor Hello World mediante la consola de Lambda, y revisar las métricas de salida. Más información
Por último, configure un activador de eventos para Amazon S3 que invoque la función de Lambda cuando se produzca un evento. Más información