AWS Lambda Layers 终极指南：如何用 awesome-layers 加速无服务器开发

【免费下载链接】awesome-layers λ A curated list of awesome AWS Lambda Layers. Sponsored by https://cloudash.dev 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-layers

AWS Lambda Layers 是一种可包含任意代码和数据的新型构件，可被多个函数同时引用，实现跨函数共享通用依赖，如 SDK、框架和运行时，大幅提升无服务器开发效率。awesome-layers 作为精选的 AWS Lambda Layers 列表，汇集了丰富的现成图层资源，能帮助开发者快速构建高效的无服务器应用。

什么是 Lambda Layers？

Lambda Layers 是 AWS Lambda 提供的一种代码共享机制，允许开发者将通用的代码和依赖打包成图层，供多个 Lambda 函数重复使用。这不仅减少了函数代码的体积，还便于集中管理和更新共享组件，是无服务器开发中的重要优化手段。

Lambda Layers 是一种新型的构件，可以包含任意代码和数据，并且可以同时被零个、一个或多个函数引用。无服务器应用中的 Lambda 函数通常共享诸如 SDK、框架等常见依赖，现在运行时也可以共享。通过图层，您可以跨多个函数集中管理通用组件，实现更好的代码复用。

— https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2018/11/aws-lambda-now-supports-custom-runtimes-and-layers/

如何创建和使用 Lambda Layers？

多种创建方式

1. 使用 Serverless Framework：通过 Serverless Framework 可以轻松创建和发布 Lambda Layers，简化配置和部署流程。
2. 使用 SAM：AWS Serverless Application Model (SAM) 提供了定义 LayerVersion 的模板语法，方便集成到 SAM 应用中。
3. 使用 AWS 控制台：通过 AWS 管理控制台直观地创建和管理 Lambda Layers，适合初学者操作。
4. 使用 AWS CLI：通过命令行工具可以自动化创建和管理图层，适合集成到 CI/CD 流程中，例如 tutorial。
5. 使用 Stackery：Stackery 提供了可视化的方式来创建和管理 Lambda Layers，进一步简化开发流程。

快速使用步骤

1. 从 awesome-layers 中选择合适的图层，获取其 ARN 或链接。
2. 在创建或编辑 Lambda 函数时，添加该图层的 ARN。
3. 函数即可直接使用图层中包含的代码和依赖，无需重复打包和部署。

如何共享 Lambda Layers 公开？

公开共享方法

要公开共享 Lambda Layers，可以参考 Tutorial with CLI examples。通过 AWS CLI 可以将图层设置为公开访问，让其他开发者能够方便地引用和使用您创建的图层，促进社区共享和协作。

awesome-layers 精选图层分类

运行时（Runtimes）

Name	ARN / Link	Compatible Runtimes	Latest Version
C++ (official)	Link: awslabs/aws-lambda-cpp	provided	Self publish
Rust (official)	Link: awslabs/aws-lambda-rust-runtime	provided	Self publish
Bash	ARN: arn:aws:lambda:<region>:744348701589:layer:bash:<version> Link: gkrizek/bash-lambda-layer	provided
Node.js v12	ARN: arn:aws:lambda:<region>:553035198032:layer:nodejs12:<version> Link: lambci/node-custom-lambda	provided
Python 3.8	可通过 keithrozario/Klayers 获取，包含 requests 等常用 Python 包	python3.8	...

实用工具（Utilities）

Name	ARN / Link	Compatible Runtimes	Latest Version
AWS CLI	Link: aws-samples/aws-lambda-layer-awscli	all	Self publish
FFmpeg/FFprobe	ARN: arn:aws:lambda:us-east-1:145266761615:layer:ffmpeg:4 Link: serverlesspub/ffmpeg-aws-lambda-layer	all	Self publish
Git + SSH	ARN: arn:aws:lambda:<region>:553035198032:layer:git:<version> Link: lambci/git-lambda-layer	all
OpenAI	Link: erenyasarkurt/OpenAI-AWS-Lambda-Layer OpenAI Python packages and the required dependencies	python3.7 python3.8 python3.9	Self publish

监控（Monitoring）

Name	ARN / Link	Compatible Runtimes	Latest Version
Datadog	ARN: arn:aws:lambda:<region>:464622532012:layer:Datadog-Python37:1 Link: Datadog's Lambda Layer	python2.7, python3.6, python3.7,
Lumigo Node	ARN: arn:aws:lambda:YOUR-REGION:724777057400:layer:lumigo-node-tracer:<version> Link: Lumigo Node Layer	nodejs8.10, nodejs10.X

AWS 官方 Lambda 图层

如何开始使用 awesome-layers？

要开始使用 awesome-layers 加速您的无服务器开发，只需执行以下步骤：

1. 克隆仓库：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-layers
2. 浏览 README.md 文件，了解图层的分类和详细信息。
3. 根据您的项目需求，选择合适的图层 ARN。
4. 在 AWS Lambda 函数配置中添加该图层 ARN，即可享受图层带来的便利。

通过合理利用 awesome-layers 中的资源，您可以显著减少重复劳动，专注于核心业务逻辑的开发，快速构建高效、可维护的无服务器应用。赶快行动起来，体验 Lambda Layers 带来的开发新方式吧！ 🚀

【免费下载链接】awesome-layers λ A curated list of awesome AWS Lambda Layers. Sponsored by https://cloudash.dev 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-layers