Q3 — AWS DEA-C01 第1章

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一名数据工程师维护若干自定义Python脚本，这些脚本执行许多AWS Lambda函数所共用的数据格式化流程。当该数据工程师需要修改Python脚本时，必须手动更新所有Lambda函数。 该数据工程师需要一种更少人工干预的方式来更新Lambda函数。 以下哪项解决方案可满足此要求？

• A. 在共享的Amazon S3存储桶中，将自定义Python脚本的指针存储在执行上下文对象中。
• B. 将自定义Python脚本打包为Lambda层，并将该Lambda层应用到各Lambda函数。 ✓
• C. 在共享的Amazon S3存储桶中，将自定义Python脚本的指针存储在环境变量中。
• D. 为每个Lambda函数分配相同的别名，并通过指定函数别名来调用各Lambda函数。

正确答案: B. 将自定义Python脚本打包为Lambda层，并将该Lambda层应用到各Lambda函数。

解析

为满足数据工程师对AWS Lambda函数更新自动化的需求，最佳解决方案是将自定义的Python脚本打包成Lambda层。Lambda层允许将代码或库打包并部署到多个Lambda函数中，从而简化代码的共享和管理。通过将自定义Python脚本打包为Lambda层并应用到Lambda函数中，数据工程师可以仅通过更新Lambda层来自动更新所有使用该层的Lambda函数，无需手动更新每个函数。选项B正确实现了这一点。其他选项如A、C涉及到使用S3存储桶中的指针或环境变量，但这并不直接支持代码的自动更新；D选项关于Lambda函数的别名，与代码更新无关。