AWS Lambda 入門

選擇自己的道路

AWS Lambda 是一種無伺服器運算服務，可執行程式碼來回應事件並自動為您管理基礎運算資源，讓您更輕鬆地建置可快速回應新資訊的應用程式。

無論您是 AWS Lambda 新手還是已經有了一個使用案例，都可以選擇自己的路徑，並按照經策管的學習步驟開始使用 AWS Lambda。

Page Topics

路徑 1：互動式 Web 和 API 型微型服務或應用程式 路徑 2：資料處理應用程式 路徑 3：即時串流應用程式 路徑 4：您還沒有使用案例嗎？ AWS Lambda 101

路徑 1：互動式 Web 和 API 型微型服務或應用程式

單獨使用 AWS Lambda 或結合其他 AWS 服務，建置強大的 Web 應用程式、微型服務和 API，協助您享有靈活性、降低操作複雜性、降低成本並自動擴展。

了解如何透過單一 Lambda 函數建立動態網頁。首先，您會將 HTTPS 端點指派給 Lambda 函數，該函數使用 Lambda 函數 URL 直接調用您的函數，而無需學習、設定和操作其他服務。這是單功能微型服務的理想選擇。進一步了解

接下來，您將透過 Amazon API Gateway 建立 REST API 和一項資源 (Amazon DynamoDB)。當您透過 HTTPS 端點呼叫 API 時，API 閘道會調用 Lambda 函數。這是多功能微型服務的理想選擇，利用 Amazon API Gateway 將每個函數對應到 API 端點、方法和資源。進一步了解

現在，您已準備好透過 AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon DynamoDB 和 AWS Amplify 主控台建立基本的 Web 應用程式。首先，您會建立呈現 "Hello World" 的靜態 Web 應用程式。 接著您會學習如何對 Web 應用程式新增互動性，成為根據您提供的自訂輸入顯示文字。進一步了解

最後，您將建立具多項微型服務的無服務器 Web 應用程式。您將使用 AWS Amplify 主控台、Amazon Cognito、AWS Lambda、Amazon API Gateway 和 Amazon DynamoDB 來託管靜態網站、管理使用者驗證並建立無伺服器後端。進一步了解

這個 Web 參考架構示範如何使用 AWS Lambda 搭配其他 AWS 服務，以建立無伺服器 Web 應用程式。這個儲存庫包含組成應用程式後端所有 Lambda 函數的範本程式碼。進一步了解

路徑 2：資料處理應用程式

無伺服器的特性可讓您快速有效地擷取、處理和分析大量資料。了解如何建立可擴展無伺服器資料處理解決方案。使用 Amazon Simple Storage Service ( Amazon S3) 觸發資料處理，或將機器學習 (ML) 模型從 Amazon Elastic File System (EFS) 載至 AWS Lambda，以即時執行 ML 推論。

首先建立 Lambda 函數，並為 Amazon S3 設定觸發程式。針對上傳至 S3 儲存貯體的影像檔案，Amazon S3 會調用函數，從來源 S3 儲存貯體讀取影像物件，並建立縮圖影像儲存在目標 S3 儲存貯體。進一步了解

此外，了解如何協調大規模平行工作負載，這些工作負載將 S3 的 .mp4 和 .mov 檔案轉為多個 Gif 動畫，以清除時間軸。藉由 AWS Step Functions 的分散式映射，系統可以快速擴展工作，調用數千個平行 Lambda 函數，以更快速地完成工作。進一步了解

接下來，您將學習如何使用簡單、強大、全受管的 AWS Step Functions 與 AWS Lambda、Amazon DynamoDB 和 Amazon Simple Notification Service (SNS) 建立影像處理工作流程，以回應上傳到 Amazon S3 的影像。進一步了解

從部落格系列文章中，進一步了解如何設計和部署根據 Amazon S3 到 AWS Lambda 架構模式所設計的無伺服器應用程式。此處提供的解決方案使用 AWS 服務和最少量的自訂程式碼來建立可擴展無伺服器架構。進一步了解

了解如何使用 AWS Lambda 函數部署即時推論的機器學習模型；這些函數現在可以掛載 Amazon Elastic File System (EFS)。如此一來，您就能建立 Lambda 函數，從 EFS 載入 Python 套件和模型，並根據測試事件執行預測。進一步了解

此即時檔案處理參考架構是使用 AWS Lambda 的通用事件驅動型平行資料處理架構。對於需要多個物件資料衍生的工作負載，此架構是理想的選擇。進一步了解

路徑 3：即時串流應用程式

串流資料可讓您收集分析洞見並據以採取行動，但也帶來一系列特殊的設計和架構挑戰。了解如何使用 AWS Lambda 和 Amazon Kinesis 來擷取訊息、處理和彙總記錄、最後將結果載入其他下游系統進行分析或進一步處理，進而實現串流資料工作負載的一般目標。

Amazon Kinesis 是一項服務，可以輕鬆即時收集、處理以及分析影片和資料串流。您將先建立 Lambda 函數以從 Kinesis 串流中使用事件。進一步了解

接下來，您將建立全面的無伺服器資料處理應用程式，以透過 Amazon Kinesis 建立資料流，並使用 AWS Lambda 即時處理資料串流。進一步了解

最後，請閱讀本部落格系列文章，了解如何使用無伺服器方法為居家健身系統建立串流資料後端。您將學習重要串流概念，以及如何在無伺服器工作負載中實用這些概念。進一步了解

這個參考架構將使用 AWS Lambda 和 Amazon Kinesis 處理即時串流資料，以便追蹤應用程式活動、處理交易訂單、處理點擊串流、分析點擊串流、清理資料、產生指標、篩選記錄、編製索引，以及物聯網裝置遙測和量測。進一步了解

路徑 4：您還沒有使用案例嗎？ AWS Lambda 101

第一次使用 AWS Lambda 嗎？ 遵循路徑中的步驟，並透過事件觸發程式建立第一個功能性 Lambda 函數。

首先，登入 AWS 管理主控台並設定根帳戶。透過 AWS 免費方案，每月享有 100 萬個免費要求。

接下來，您將準備使用 Lambda 控制台建立和部署簡單的無伺服器 Hello World 函數，並檢視輸出指標。進一步了解

最後，設定 Amazon S3 事件觸發程式，發生事件時調用您的 Lambda 函數。進一步了解