部署到 AWS lambda 达到大小限制并且包（例如 numpy）不兼容

Question

我有一个相对较小的脚本，我在其中使用以下依赖项：

firebase-admin
pandas

不过，当您安装这些依赖项时，您还会安装 60 多个附加依赖项，例如 numpy、scikit、google_cloud 等。

我在部署过程中遇到了很多问题，其中最突出的有以下几点：

1. 您很快就达到了 250MB 的大小限制。仅 numpy 就大约 100mb。
2. 某些带有编译库的包不兼容，例如numpy，所以你需要解开它们（见link）。

我现在可能花了两天时间试图解决这些问题。但是，我根本没有成功运行我的小脚本。

因此我想知道：

• 鉴于部署困难，AWS lambda 是否完全适合我的用例？如果使用上面列出的依赖项部署一个简单的脚本如此困难？
• 还有哪些其他好的做法可以克服依赖项安装？是否可以将依赖项与实际功能分开？
• 还有哪些更好（更简单）的部署到 Lambda 的方法？特别是，我发现每次压缩​​我的所有功能和站点包以进行小更新时都很麻烦。

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关于后者的注意事项：我也尝试了以下解决方案：

• zappa：在tutorial 之后，我尝试使用 zappa 进行部署。在遇到并以某种方式解决大小限制问题后，我遇到了另一个问题，即我的小脚本没有 myservice.app 格式的应用程序功能。谷歌搜索后，我发现 zappa 是为 WSGI 应用程序设计的。
• python-lambda：我也尝试了另一个经常推荐的替代方案。但是，安装后我无法调用命令lambda init。请参阅我关于该问题的问题here。
• 使用 aws sam 和图层。我在安装aws-sam-cli 后遵循README.me 并遵循所有步骤。这导致我在 S3 上上传了一个新包，我用它来创建一个新层。尽管如此，尽管我将 numpy 放入了我的 requirements.txt 并正确构建了站点包（因为它在我的 SamApp 中可见），但我仍然收到错误“numpy not found”。

Answer 1

您可以使用无服务器框架部署到 lambda 和周边服务。我将无服务器框架与 serverless-python-requirements 插件一起使用，该插件将编译和捆绑任何所需的 python 需求。在后台，它会转换为 cloudformation 模板，并将您的函数和相关资源作为堆栈部署到 AWS 中。