코드는 대상 버킷이 존재하고 해당 이름이 소스 버킷 이름의 연결과 문자열 크기를 조정한다고 가정합니다. 예를 들어 이벤트 데이터에서 식별된 소스 버킷이 예제 버킷인 경우 코드는 예제버킷크기의 대상 버킷이 있다고 가정합니다. 여기서 사용자 터치 포인트에서 추출된 모든 정보는 DynamoDB에 저장됩니다. 백 엔드에서 처리 Lambda 함수의 도움으로, 그것은 사용자의 프로필과 다양한 매개 변수를 기반으로 사용자 정의 피드를 만듭니다. 이러한 작업이 완료되면 프로젝트의 빌드/libs 디렉터리에 JAR 파일이 표시됩니다. JAR이 있으면 Lambda를 만들고 JAR을 업로드할 수 있습니다. 처음에 언급했듯이 S3 이벤트에서 Alexa 트리거, AWS SDK를 사용하는 온디맨드 트리거에 이르기까지 Lambda 함수를 호출하는 다양한 방법이 있습니다. 자세한 내용은 이 작업을 수행하는 방법에 대한 Amazon 의 우수한 설명서를 확인하는 것이 좋습니다. 다음은 이 AWS 리전에서 이미 사용할 수 있는 모든 Lambda 함수가 있는 Lambda 방문 화면입니다. Lambda 함수 이름으로 필터링하여 원하는 특정 람다 함수를 찾을 수 있습니다.

위의 아키텍처에서 SNS는 AWS Lambda가 구독자로서 메시지 배달 게시자로 작동하므로 이 서비스가 프로젝트에 적합한지 결정할 때 이러한 Lambda 기능을 고려하는 것이 유용할 수 있습니다. 여기서 Amazon S3의 이벤트 알림은 Lambda 함수로 이동하여 지정된 데이터 개체의 여러 파생 상품을 처리합니다. 이렇게 하면 S3 버킷에서 원본 이미지를 가져오고 크기를 조정한 다음 해당 요청된 키와 함께 다시 업로드하는 Lambda 함수가 트리거됩니다. 저는 최근에 이 블로그를 작성했습니다 – `AWS Lambda 가격 책정: 서버리스 애플리케이션을 실행하는 데 드는 비용은 얼마입니까?` AWS Lambda의 가격 구조, 람다 함수를 모니터링하는 방법, 비용 및 사례 연구를 최적화하기 위한 전략. AWS Lambda와 함께 작업하려면 AWS에 로그인해야 합니다. 무료 로그인을 얻는 방법에 대한 자세한 내용은 튜토리얼에서 설명합니다. AWS Lambda는 NodeJS, Java, 파이썬, C# 및 Go와 같은 언어를 지원합니다. 이러한 기술 중 초보자인 경우 이 자습서를 진행하기 전에 이러한 기술과 관련된 자습서를 진행하는 것이 좋습니다. 다음 항목에서는 API 게이트웨이를 사용하여 Lambda 함수를 호출하는 방법을 알아봅니다.