AWS 无服务器：根据请求或 HTTP API 参数强制并行执行 lambda
AWS Serverless: Force parallel lambda execution based on request or HTTP API parameters
有没有办法强制 AWS 在特定执行环境中执行来自 API 网关资源的 Lambda 请求？我们在一个用例中，我们使用一个代码库和 100-300mb 的各种模型，所以它们本身足够小以适应临时存储，但太大而不能一起玩。
目前，使用不同模型的第二次调用将使用现有的（预热的）lambda 函数，并且 运行 存储空间不足。
我希望在强制 lambda 为每个模型创建相同函数的并行版本的请求中附加类似参数的内容，这样我们就不会 运行 超过 512 MB限制和优化冷启动时间，理想情况下无需复制功能并且不必在多个地方维护功能。
我曾尝试研究 Step Machines，但我不确定那里是否有基于参数的条件性选项。 AWS 建议使用 EFS 来规避临时存储限制，但据我所知，使用 EFS 比从临时 /tmp/ 目录读取要慢很多。
据我所知：没有。您无法控制执行环境。你唯一能做的就是限制并发执行。
所以您永远不知道，如果它是一个单一的 Lambda 服务于您从 API 网关或多个 运行 并行触发的所有事件。您也无法控制哪个执行环境正在为下一个请求提供服务。
如果您的问题是 AWS Lambda 的 /temp 目录限制，为什么不试试 EFS？
有没有办法强制 AWS 在特定执行环境中执行来自 API 网关资源的 Lambda 请求？我们在一个用例中，我们使用一个代码库和 100-300mb 的各种模型，所以它们本身足够小以适应临时存储，但太大而不能一起玩。
目前，使用不同模型的第二次调用将使用现有的（预热的）lambda 函数，并且 运行 存储空间不足。
我希望在强制 lambda 为每个模型创建相同函数的并行版本的请求中附加类似参数的内容，这样我们就不会 运行 超过 512 MB限制和优化冷启动时间，理想情况下无需复制功能并且不必在多个地方维护功能。
我曾尝试研究 Step Machines，但我不确定那里是否有基于参数的条件性选项。 AWS 建议使用 EFS 来规避临时存储限制，但据我所知，使用 EFS 比从临时 /tmp/ 目录读取要慢很多。
据我所知：没有。您无法控制执行环境。你唯一能做的就是限制并发执行。
所以您永远不知道，如果它是一个单一的 Lambda 服务于您从 API 网关或多个 运行 并行触发的所有事件。您也无法控制哪个执行环境正在为下一个请求提供服务。
如果您的问题是 AWS Lambda 的 /temp 目录限制，为什么不试试 EFS？