AWS Lambda 访问数据每小时刷新一次
AWS Lambda access data refresh hourly
我的 AWS Lambda 函数需要访问每小时更新一次的数据,并且将通过 api 经常调用。什么是最有效且成本最低的方法?
已经每小时更新的数据是通过Lambda批处理配置的,但我不知道将这些数据存储在哪里。
每次把最新的数据放到Amazon S3最新的bucket里怎么样?或者,即使热分区有问题,存储在Amazon DynamoDB中如何,因为访问简单?我考虑过网关缓存,它每小时更新一次,但要付出代价。请指教
正如您提到的“最便宜的方式”,我建议使用 Amazon DynamoDB,因为 25GB space 是免费的(始终不是免费套餐)。现在,如果您的数据大小超过 25GB,那么您也可以使用 DynamoDB 而不是 RDS 或 S3 等需要付费的其他服务。
最简单的选择是使用 AWS Systems Manager Parameter Store。它通过 IAM 进行保护,是在 AWS Lambda 函数之间共享参数的好方法。
如果您的数据太大而无法存储在 Parameter Store 中,请考虑将其存储在 Amazon S3 中。它易于访问且成本低廉。
如果使用这些服务有问题,那么您可以考虑使用数据库,但您的问题中信息不足,请提出适当的建议。
我的 AWS Lambda 函数需要访问每小时更新一次的数据,并且将通过 api 经常调用。什么是最有效且成本最低的方法?
已经每小时更新的数据是通过Lambda批处理配置的,但我不知道将这些数据存储在哪里。
每次把最新的数据放到Amazon S3最新的bucket里怎么样?或者,即使热分区有问题,存储在Amazon DynamoDB中如何,因为访问简单?我考虑过网关缓存,它每小时更新一次,但要付出代价。请指教
正如您提到的“最便宜的方式”,我建议使用 Amazon DynamoDB,因为 25GB space 是免费的(始终不是免费套餐)。现在,如果您的数据大小超过 25GB,那么您也可以使用 DynamoDB 而不是 RDS 或 S3 等需要付费的其他服务。
最简单的选择是使用 AWS Systems Manager Parameter Store。它通过 IAM 进行保护,是在 AWS Lambda 函数之间共享参数的好方法。
如果您的数据太大而无法存储在 Parameter Store 中,请考虑将其存储在 Amazon S3 中。它易于访问且成本低廉。
如果使用这些服务有问题,那么您可以考虑使用数据库,但您的问题中信息不足,请提出适当的建议。