Déployer des fonctions Lambda en Python avec des images conteneurs

Il existe trois méthodes pour créer une image de conteneur pour une fonction Lambda Python :

• Utilisation d'une image AWS de base pour Python

  Les images de base AWS sont préchargées avec une exécution du langage, un client d’interface d’exécution pour gérer l’interaction entre Lambda et votre code de fonction, et un émulateur d’interface d’exécution pour les tests locaux.

• Utilisation d'une image de base AWS uniquement pour le système d'exploitation

  AWS Les images de base réservées au système d'exploitation contiennent une distribution Amazon Linux et l'émulateur d'interface d'exécution. Ces images sont couramment utilisées pour créer des images de conteneur pour les langages compilés, tels que Go et Rust, et pour une langue ou une version linguistique pour laquelle Lambda ne fournit pas d’image de base, comme Node.js 19. Vous pouvez également utiliser des images de base uniquement pour le système d’exploitation pour implémenter un environnement d’exécution personnalisé. Pour rendre l’image compatible avec Lambda, vous devez inclure le client d’interface d’exécution pour Python dans l’image.

• Utilisation d'une image non AWS basique

  Vous pouvez utiliser une autre image de base à partir d’un autre registre de conteneur, comme Alpine Linux ou Debian. Vous pouvez également utiliser une image personnalisée créée par votre organisation. Pour rendre l’image compatible avec Lambda, vous devez inclure le client d’interface d’exécution pour Python dans l’image.

Astuce

Pour réduire le temps nécessaire à l’activation des fonctions du conteneur Lambda, consultez Utiliser des générations en plusieurs étapes (français non garanti) dans la documentation Docker. Pour créer des images de conteneur efficaces, suivez la section Bonnes pratiques pour l’écriture de Dockerfiles (français non garanti).

Cette page explique comment créer, tester et déployer des images de conteneur pour Lambda.

AWS images de base pour Python

AWS fournit les images de base suivantes pour Python :

Balises	Environnement d’exécution	Système d’exploitation	Dockerfile	Obsolescence
3.13	Python 3.13	Amazon Linux 2023	Dockerfile pour Python 3.13 sur GitHub	30 juin 2029
3,12	Python 3.12	Amazon Linux 2023	Dockerfile pour Python 3.12 sur GitHub	31 octobre 2028
3,11	Python 3.11	Amazon Linux 2	Dockerfile pour Python 3.11 sur GitHub	30 juin 2026
3,10	Python 3.10	Amazon Linux 2	Dockerfile pour Python 3.10 sur GitHub	30 juin 2026
3.9	Python 3.9	Amazon Linux 2	Dockerfile pour Python 3.9 sur GitHub	3 novembre 2025

Référentiel Amazon ECR : gallery.ecr. aws/lambda/python

Les images de base de Python 3.12 et versions ultérieures sont basées sur l’image de conteneur minimale Amazon Linux 2023. Les images de base Python 3.8-3.11 sont basées sur l'image Amazon Linux 2. AL2Les images basées sur la version 023 présentent plusieurs avantages par rapport à Amazon Linux 2, notamment un encombrement de déploiement réduit et des versions mises à jour de bibliothèques telles que. glibc

AL2Les images basées sur le format 023 sont utilisées microdnf (en lien symbolique commednf) comme gestionnaire de packages au lieu deyum, qui est le gestionnaire de packages par défaut dans Amazon Linux 2. microdnfest une implémentation autonome de. dnf Pour obtenir la liste des packages inclus dans les images AL2 basées sur la version 023, reportez-vous aux colonnes Conteneur minimal de la section Comparaison des packages installés sur les images de conteneurs Amazon Linux 2023. Pour plus d'informations sur les différences entre AL2 023 et Amazon Linux 2, consultez Présentation du runtime Amazon Linux 2023 AWS Lambda sur le blog AWS Compute.

Note

Pour exécuter des images AL2 basées sur 023 localement, y compris avec AWS Serverless Application Model (AWS SAM), vous devez utiliser Docker version 20.10.10 ou ultérieure.

Chemin de recherche des dépendances dans les images de base

Lorsque vous utilisez une instruction import dans votre code, l’exécution Python recherche les répertoires dans son chemin de recherche jusqu’à ce qu’elle trouve le module ou le package. Par défaut, l’exécution recherche d’abord dans le répertoire {LAMBDA_TASK_ROOT}. Si vous ajoutez une version d’une bibliothèque incluse dans l’exécution dans votre image, votre version aura la priorité sur la version incluse dans l’exécution.

Les autres étapes du chemin de recherche dépendent de la version de l’image de base Lambda pour Python que vous utilisez :

• Python 3.11 et versions ultérieures : Les bibliothèques incluses dans l’exécution et les bibliothèques installées par pip sont installées dans le répertoire /var/lang/lib/python3.11/site-packages. Ce répertoire a la priorité sur /var/runtime dans le chemin de recherche. Vous pouvez remplacer le kit SDK en utilisant pip pour installer une version plus récente. Vous pouvez utiliser pip pour vérifier que le kit SDK inclus dans l’’exécution et ses dépendances sont compatibles avec tous les packages que vous installez.

• Python 3.8-3.10 : Les bibliothèques incluses dans l’exécution sont installées dans le répertoire /var/runtime. Les bibliothèques installées par PIP sont installées dans le répertoire /var/lang/lib/python3.x/site-packages. Le répertoire /var/runtime a la priorité sur /var/lang/lib/python3.x/site-packages dans le chemin de recherche.

Vous pouvez voir le chemin de recherche complet de votre fonction Lambda en ajoutant l’extrait de code suivant.

import sys
      
search_path = sys.path
print(search_path)

Utilisation d'une image AWS de base pour Python

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

• AWS CLI version 2

• Docker (version minimale 25.0.0)

• Le plugin Docker Buildx.

• Python

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

• AWS CLI version 2

• Docker (version minimale 25.0.0)

• Le plugin Docker Buildx.

• Python

Création d’une image à partir d’une image de base

Pour créer une image de conteneur à partir d'une image AWS de base pour Python

1. Créez un répertoire pour le projet, puis passez à ce répertoire.

   mkdir example
   cd example

2. Créez un nouveau fichier appelé lambda_function.py. Vous pouvez ajouter l’exemple de code de fonction suivant au fichier pour le tester, ou utiliser le vôtre.

   Exemple Fonction Python

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Créez un nouveau fichier appelé requirements.txt. Si vous utilisez l’exemple de code de fonction de l’étape précédente, vous pouvez laisser le fichier vide, car il n’y a pas de dépendances. Sinon, répertoriez chaque bibliothèque requise. Par exemple, voici à quoi votre fichier requirements.txt doit ressembler si votre fonction utilise AWS SDK for Python (Boto3) :

   Exemple requirements.txt

   boto3

4. Créez un nouveau Dockerfile avec la configuration suivante :

   • Définir la propriété FROM sur l’URI de l’image de base.

   • Utilisez la commande COPY pour copier le code de la fonction et les dépendances de l’environnement d’exécution dans {LAMBDA_TASK_ROOT}, une variable d’environnement définie par Lambda.

   • Définir l’argument CMD pour le gestionnaire de la fonction Lambda.

   Notez que l’exemple de Dockerfile n’inclut pas d’instruction USER. Lorsque vous déployez une image de conteneur sur Lambda, Lambda définit automatiquement un utilisateur Linux par défaut disposant d’autorisations de moindre privilège. Ceci est différent du comportement standard de Docker qui est défini par défaut par l’utilisateur root lorsqu’aucune instruction USER n’est fournie.

   Exemple Dockerfile

   FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
   
   # Copy requirements.txt
   COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Install the specified packages
   RUN pip install -r requirements.txt
   
   # Copy function code
   COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Générez l’image Docker à l’aide de la commande docker build. L’exemple suivant nomme l’image docker-image et lui donne la balise test. Pour rendre votre image compatible avec Lambda, vous devez utiliser l'--provenance=falseoption.

   docker buildx build --platform linux/amd64 --provenance=false -t docker-image:test .

   Note

   La commande spécifie l’option --platform linux/amd64 pour garantir la compatibilité de votre conteneur avec l’environnement d’exécution Lambda, quelle que soit l’architecture de votre machine de génération. Si vous avez l'intention de créer une fonction Lambda à l'aide de l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à modifier la commande pour utiliser l'--platform linux/arm64option à la place.

Création d’une image à partir d’une image de base

Pour créer une image de conteneur à partir d'une image AWS de base pour Python

1. Créez un répertoire pour le projet, puis passez à ce répertoire.

   mkdir example
   cd example

2. Créez un nouveau fichier appelé lambda_function.py. Vous pouvez ajouter l’exemple de code de fonction suivant au fichier pour le tester, ou utiliser le vôtre.

   Exemple Fonction Python

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Créez un nouveau fichier appelé requirements.txt. Si vous utilisez l’exemple de code de fonction de l’étape précédente, vous pouvez laisser le fichier vide, car il n’y a pas de dépendances. Sinon, répertoriez chaque bibliothèque requise. Par exemple, voici à quoi votre fichier requirements.txt doit ressembler si votre fonction utilise AWS SDK for Python (Boto3) :

   Exemple requirements.txt

   boto3

4. Créez un nouveau Dockerfile avec la configuration suivante :

   • Définir la propriété FROM sur l’URI de l’image de base.

   • Utilisez la commande COPY pour copier le code de la fonction et les dépendances de l’environnement d’exécution dans {LAMBDA_TASK_ROOT}, une variable d’environnement définie par Lambda.

   • Définir l’argument CMD pour le gestionnaire de la fonction Lambda.

   Notez que l’exemple de Dockerfile n’inclut pas d’instruction USER. Lorsque vous déployez une image de conteneur sur Lambda, Lambda définit automatiquement un utilisateur Linux par défaut disposant d’autorisations de moindre privilège. Ceci est différent du comportement standard de Docker qui est défini par défaut par l’utilisateur root lorsqu’aucune instruction USER n’est fournie.

   Exemple Dockerfile

   FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
   
   # Copy requirements.txt
   COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Install the specified packages
   RUN pip install -r requirements.txt
   
   # Copy function code
   COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Générez l’image Docker à l’aide de la commande docker build. L’exemple suivant nomme l’image docker-image et lui donne la balise test. Pour rendre votre image compatible avec Lambda, vous devez utiliser l'--provenance=falseoption.

   docker buildx build --platform linux/amd64 --provenance=false -t docker-image:test .

   Note

   La commande spécifie l’option --platform linux/amd64 pour garantir la compatibilité de votre conteneur avec l’environnement d’exécution Lambda, quelle que soit l’architecture de votre machine de génération. Si vous avez l'intention de créer une fonction Lambda à l'aide de l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à modifier la commande pour utiliser l'--platform linux/arm64option à la place.

(Facultatif) Testez l'image localement

1. Démarrez votre image Docker à l’aide de la commande docker run. Dans cet exemple, docker-image est le nom de l’image et test est la balise.

   docker run --platform linux/amd64 -p 9000:8080 docker-image:test

   Cette commande exécute l’image en tant que conteneur et crée un point de terminaison local à localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Note

   Si vous avez créé l'image Docker pour l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à utiliser l'--platform linux/arm64option au lieu de--platform linux/amd64.

2. À partir d’une nouvelle fenêtre de terminal, publiez un événement au point de terminaison local.

   Linux/macOS

   Sous Linux et macOS, exécutez la commande curl suivante :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Dans PowerShell, exécutez la Invoke-WebRequest commande suivante :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

3. Obtenez l’ID du conteneur.

   docker ps

4. Utilisez la commande docker kill pour arrêter le conteneur. Dans cette commande, remplacez 3766c4ab331c par l’ID du conteneur de l’étape précédente.

   docker kill 3766c4ab331c

(Facultatif) Testez l'image localement

1. Démarrez votre image Docker à l’aide de la commande docker run. Dans cet exemple, docker-image est le nom de l’image et test est la balise.

   docker run --platform linux/amd64 -p 9000:8080 docker-image:test

   Cette commande exécute l’image en tant que conteneur et crée un point de terminaison local à localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Note

   Si vous avez créé l'image Docker pour l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à utiliser l'--platform linux/arm64option au lieu de--platform linux/amd64.

2. À partir d’une nouvelle fenêtre de terminal, publiez un événement au point de terminaison local.

   Linux/macOS

   Sous Linux et macOS, exécutez la commande curl suivante :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Dans PowerShell, exécutez la Invoke-WebRequest commande suivante :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

3. Obtenez l’ID du conteneur.

   docker ps

4. Utilisez la commande docker kill pour arrêter le conteneur. Dans cette commande, remplacez 3766c4ab331c par l’ID du conteneur de l’étape précédente.

   docker kill 3766c4ab331c

Déploiement de l’image

Pour charger l’image sur Amazon RIE et créer la fonction Lambda

1. Exécutez la get-login-passwordcommande pour authentifier la CLI Docker auprès de votre registre Amazon ECR.

   • Définissez la --region valeur à l' Région AWS endroit où vous souhaitez créer le référentiel Amazon ECR.

   • 111122223333Remplacez-le par votre Compte AWS identifiant.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Créez un référentiel dans Amazon ECR à l’aide de la commande create-repository.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Note

   Le référentiel Amazon ECR doit être Région AWS identique à la fonction Lambda.

   En cas de succès, vous obtenez une réponse comme celle-ci :

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Copiez le repositoryUri à partir de la sortie de l’étape précédente.

4. Exécutez la commande docker tag pour étiqueter votre image locale dans votre référentiel Amazon ECR en tant que dernière version. Dans cette commande :

   • docker-image:test est le nom et la balise de votre image Docker. Il s’agit du nom et de la balise de l’image que vous avez spécifiés dans la commande docker build.

   • Remplacez <ECRrepositoryUri> par l’repositoryUri que vous avez copié. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Exemple :

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Exécutez la commande docker push pour déployer votre image locale dans le référentiel Amazon ECR. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI du référentiel.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Créez un rôle d’exécution pour la fonction, si vous n’en avez pas déjà un. Vous aurez besoin de l’Amazon Resource Name (ARN) du rôle à l’étape suivante.

7. Créez la fonction Lambda. Pour ImageUri, indiquez l’URI du référentiel mentionné précédemment. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Note

   Vous pouvez créer une fonction en utilisant une image d'un autre AWS compte, à condition que l'image se trouve dans la même région que la fonction Lambda. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Autorisations entre comptes Amazon ECR.

8. Invoquer la fonction.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Vous devriez obtenir une réponse comme celle-ci :

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Pour voir la sortie de la fonction, consultez le fichier response.json.

Pour mettre à jour le code de fonction, vous devez créer à nouveau l'image, télécharger la nouvelle image dans le référentiel Amazon ECR, puis utiliser la update-function-codecommande pour déployer l'image sur la fonction Lambda.

Lambda résout l’étiquette d’image en hachage d’image spécifique. Cela signifie que si vous pointez la balise d’image qui a été utilisée pour déployer la fonction vers une nouvelle image dans Amazon ECR, Lambda ne met pas automatiquement à jour la fonction pour utiliser la nouvelle image.

Pour déployer la nouvelle image sur la même fonction Lambda, vous devez utiliser la update-function-codecommande, même si la balise d'image dans Amazon ECR reste la même. Dans l’exemple suivant, l’option --publish crée une version de la fonction à l’aide de l’image du conteneur mise à jour.

aws lambda update-function-code \
  --function-name hello-world \
  --image-uri 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
  --publish

Déploiement de l’image

Pour charger l’image sur Amazon RIE et créer la fonction Lambda

1. Exécutez la get-login-passwordcommande pour authentifier la CLI Docker auprès de votre registre Amazon ECR.

   • Définissez la --region valeur à l' Région AWS endroit où vous souhaitez créer le référentiel Amazon ECR.

   • 111122223333Remplacez-le par votre Compte AWS identifiant.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Créez un référentiel dans Amazon ECR à l’aide de la commande create-repository.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Note

   Le référentiel Amazon ECR doit être Région AWS identique à la fonction Lambda.

   En cas de succès, vous obtenez une réponse comme celle-ci :

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Copiez le repositoryUri à partir de la sortie de l’étape précédente.

4. Exécutez la commande docker tag pour étiqueter votre image locale dans votre référentiel Amazon ECR en tant que dernière version. Dans cette commande :

   • docker-image:test est le nom et la balise de votre image Docker. Il s’agit du nom et de la balise de l’image que vous avez spécifiés dans la commande docker build.

   • Remplacez <ECRrepositoryUri> par l’repositoryUri que vous avez copié. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Exemple :

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Exécutez la commande docker push pour déployer votre image locale dans le référentiel Amazon ECR. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI du référentiel.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Créez un rôle d’exécution pour la fonction, si vous n’en avez pas déjà un. Vous aurez besoin de l’Amazon Resource Name (ARN) du rôle à l’étape suivante.

7. Créez la fonction Lambda. Pour ImageUri, indiquez l’URI du référentiel mentionné précédemment. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Note

   Vous pouvez créer une fonction en utilisant une image d'un autre AWS compte, à condition que l'image se trouve dans la même région que la fonction Lambda. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Autorisations entre comptes Amazon ECR.

8. Invoquer la fonction.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Vous devriez obtenir une réponse comme celle-ci :

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Pour voir la sortie de la fonction, consultez le fichier response.json.

Pour mettre à jour le code de fonction, vous devez créer à nouveau l'image, télécharger la nouvelle image dans le référentiel Amazon ECR, puis utiliser la update-function-codecommande pour déployer l'image sur la fonction Lambda.

Lambda résout l’étiquette d’image en hachage d’image spécifique. Cela signifie que si vous pointez la balise d’image qui a été utilisée pour déployer la fonction vers une nouvelle image dans Amazon ECR, Lambda ne met pas automatiquement à jour la fonction pour utiliser la nouvelle image.

Pour déployer la nouvelle image sur la même fonction Lambda, vous devez utiliser la update-function-codecommande, même si la balise d'image dans Amazon ECR reste la même. Dans l’exemple suivant, l’option --publish crée une version de la fonction à l’aide de l’image du conteneur mise à jour.

aws lambda update-function-code \
  --function-name hello-world \
  --image-uri 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
  --publish

Utilisation d’une autre image de base avec le client d’interface d’exécution

Si vous utilisez une image de base uniquement pour le système d’exploitation ou une autre image de base, vous devez inclure le client d’interface d’exécution dans votre image. Le client d’interface d’exécution étend leUtilisation de l’API de l’environnement d’exécution Lambda pour des environnements d’exécution personnalisés, qui gère l’interaction entre Lambda et votre code de fonction.

Installez le client d’interface d’exécution pour Python à l’aide du gestionnaire de packages pip :

pip install awslambdaric

Vous pouvez également télécharger le client d'interface d'exécution Python depuis GitHub.

L'exemple suivant montre comment créer une image de conteneur pour Python à l'aide d'une image non AWS basique. L’exemple Dockerfile utilise une image de base Python officielle. Le Dockerfile inclut le client d’interface d’exécution pour Python.

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

• AWS CLI version 2

• Docker (version minimale 25.0.0)

• Le plugin Docker Buildx.

• Python

Prérequis

Pour exécuter la procédure indiquée dans cette section, vous devez satisfaire aux exigences suivantes :

• AWS CLI version 2

• Docker (version minimale 25.0.0)

• Le plugin Docker Buildx.

• Python

Création d’une image à partir d’une image de base alternative

Pour créer une image de conteneur à partir d'une image non AWS basique

1. Créez un répertoire pour le projet, puis passez à ce répertoire.

   mkdir example
   cd example

2. Créez un nouveau fichier appelé lambda_function.py. Vous pouvez ajouter l’exemple de code de fonction suivant au fichier pour le tester, ou utiliser le vôtre.

   Exemple Fonction Python

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Créez un nouveau fichier appelé requirements.txt. Si vous utilisez l’exemple de code de fonction de l’étape précédente, vous pouvez laisser le fichier vide, car il n’y a pas de dépendances. Sinon, répertoriez chaque bibliothèque requise. Par exemple, voici à quoi votre fichier requirements.txt doit ressembler si votre fonction utilise AWS SDK for Python (Boto3) :

   Exemple requirements.txt

   boto3

4. Créez un nouveau fichier Docker. Le Dockerfile suivant utilise une image de base Python officielle au lieu d’une image de base AWS. Le Dockerfile inclut le client d’interface d’exécution, ce qui rend l’image compatible avec Lambda. L’exemple de fichier Docker suivant utilise une génération en plusieurs étapes.

   • Définissez la propriété FROM sur l’image de base.

   • Définissez le ENTRYPOINT sur le module que vous souhaitez que le conteneur Docker exécute lorsqu’il démarre. Dans ce cas, le module est le client d’interface d’exécution.

   • Définissez le CMD sur le gestionnaire de la fonction Lambda.

   Notez que l’exemple de Dockerfile n’inclut pas d’instruction USER. Lorsque vous déployez une image de conteneur sur Lambda, Lambda définit automatiquement un utilisateur Linux par défaut disposant d’autorisations de moindre privilège. Ceci est différent du comportement standard de Docker qui est défini par défaut par l’utilisateur root lorsqu’aucune instruction USER n’est fournie.

   Exemple Dockerfile

   # Define custom function directory
   ARG FUNCTION_DIR="/function"
   
   FROM python:3.12 AS build-image
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   
   # Copy function code
   RUN mkdir -p ${FUNCTION_DIR}
   COPY . ${FUNCTION_DIR}
   
   # Install the function's dependencies
   RUN pip install \
       --target ${FUNCTION_DIR} \
           awslambdaric
   
   # Use a slim version of the base Python image to reduce the final image size
   FROM python:3.12-slim
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   # Set working directory to function root directory
   WORKDIR ${FUNCTION_DIR}
   
   # Copy in the built dependencies
   COPY --from=build-image ${FUNCTION_DIR} ${FUNCTION_DIR}
   
   # Set runtime interface client as default command for the container runtime
   ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/python", "-m", "awslambdaric" ]
   # Pass the name of the function handler as an argument to the runtime
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Générez l’image Docker à l’aide de la commande docker build. L’exemple suivant nomme l’image docker-image et lui donne la balise test. Pour rendre votre image compatible avec Lambda, vous devez utiliser l'--provenance=falseoption.

   docker buildx build --platform linux/amd64 --provenance=false -t docker-image:test .

   Note

   La commande spécifie l’option --platform linux/amd64 pour garantir la compatibilité de votre conteneur avec l’environnement d’exécution Lambda, quelle que soit l’architecture de votre machine de génération. Si vous avez l'intention de créer une fonction Lambda à l'aide de l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à modifier la commande pour utiliser l'--platform linux/arm64option à la place.

Création d’une image à partir d’une image de base alternative

Pour créer une image de conteneur à partir d'une image non AWS basique

1. Créez un répertoire pour le projet, puis passez à ce répertoire.

   mkdir example
   cd example

2. Créez un nouveau fichier appelé lambda_function.py. Vous pouvez ajouter l’exemple de code de fonction suivant au fichier pour le tester, ou utiliser le vôtre.

   Exemple Fonction Python

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Créez un nouveau fichier appelé requirements.txt. Si vous utilisez l’exemple de code de fonction de l’étape précédente, vous pouvez laisser le fichier vide, car il n’y a pas de dépendances. Sinon, répertoriez chaque bibliothèque requise. Par exemple, voici à quoi votre fichier requirements.txt doit ressembler si votre fonction utilise AWS SDK for Python (Boto3) :

   Exemple requirements.txt

   boto3

4. Créez un nouveau fichier Docker. Le Dockerfile suivant utilise une image de base Python officielle au lieu d’une image de base AWS. Le Dockerfile inclut le client d’interface d’exécution, ce qui rend l’image compatible avec Lambda. L’exemple de fichier Docker suivant utilise une génération en plusieurs étapes.

   • Définissez la propriété FROM sur l’image de base.

   • Définissez le ENTRYPOINT sur le module que vous souhaitez que le conteneur Docker exécute lorsqu’il démarre. Dans ce cas, le module est le client d’interface d’exécution.

   • Définissez le CMD sur le gestionnaire de la fonction Lambda.

   Notez que l’exemple de Dockerfile n’inclut pas d’instruction USER. Lorsque vous déployez une image de conteneur sur Lambda, Lambda définit automatiquement un utilisateur Linux par défaut disposant d’autorisations de moindre privilège. Ceci est différent du comportement standard de Docker qui est défini par défaut par l’utilisateur root lorsqu’aucune instruction USER n’est fournie.

   Exemple Dockerfile

   # Define custom function directory
   ARG FUNCTION_DIR="/function"
   
   FROM python:3.12 AS build-image
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   
   # Copy function code
   RUN mkdir -p ${FUNCTION_DIR}
   COPY . ${FUNCTION_DIR}
   
   # Install the function's dependencies
   RUN pip install \
       --target ${FUNCTION_DIR} \
           awslambdaric
   
   # Use a slim version of the base Python image to reduce the final image size
   FROM python:3.12-slim
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   # Set working directory to function root directory
   WORKDIR ${FUNCTION_DIR}
   
   # Copy in the built dependencies
   COPY --from=build-image ${FUNCTION_DIR} ${FUNCTION_DIR}
   
   # Set runtime interface client as default command for the container runtime
   ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/python", "-m", "awslambdaric" ]
   # Pass the name of the function handler as an argument to the runtime
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Générez l’image Docker à l’aide de la commande docker build. L’exemple suivant nomme l’image docker-image et lui donne la balise test. Pour rendre votre image compatible avec Lambda, vous devez utiliser l'--provenance=falseoption.

   docker buildx build --platform linux/amd64 --provenance=false -t docker-image:test .

   Note

   La commande spécifie l’option --platform linux/amd64 pour garantir la compatibilité de votre conteneur avec l’environnement d’exécution Lambda, quelle que soit l’architecture de votre machine de génération. Si vous avez l'intention de créer une fonction Lambda à l'aide de l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à modifier la commande pour utiliser l'--platform linux/arm64option à la place.

(Facultatif) Testez l’image localement

Utilisez l’émulateur d’interface d’exécution pour tester l’image localement. Vous pouvez intégrer l’émulateur dans votre image ou utiliser la procédure suivante pour l’installer sur votre machine locale.

Pour installer et exécuter l’émulateur d’interface d’exécution sur votre ordinateur local

1. Depuis le répertoire de votre projet, exécutez la commande suivante pour télécharger l'émulateur d'interface d'exécution (architecture x86-64) GitHub et l'installer sur votre machine locale.

   Linux/macOS

   mkdir -p ~/.aws-lambda-rie && \
       curl -Lo ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie && \
       chmod +x ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie

   Pour installer l'émulateur arm64, remplacez l'URL du GitHub référentiel dans la commande précédente par la suivante :

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

   PowerShell

   $dirPath = "$HOME\.aws-lambda-rie"
   if (-not (Test-Path $dirPath)) {
       New-Item -Path $dirPath -ItemType Directory
   }
         
   $downloadLink = "https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie"
   $destinationPath = "$HOME\.aws-lambda-rie\aws-lambda-rie"
   Invoke-WebRequest -Uri $downloadLink -OutFile $destinationPath

   Pour installer l’émulateur arm64, remplacez $downloadLink par ce qui suit :

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

2. Démarrez votre image Docker à l’aide de la commande docker run. Remarques :

   • docker-image est le nom de l’image et test est la balise.

   • /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler est le ENTRYPOINT suivi du CMD depuis votre Dockerfile.

   Linux/macOS

   docker run --platform linux/amd64 -d -v ~/.aws-lambda-rie:/aws-lambda -p 9000:8080 \
       --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie \
       docker-image:test \
           /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   PowerShell

   docker run --platform linux/amd64 -d -v "$HOME\.aws-lambda-rie:/aws-lambda" -p 9000:8080 `
   --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie `
   docker-image:test `
       /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   Cette commande exécute l’image en tant que conteneur et crée un point de terminaison local à localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Note

   Si vous avez créé l'image Docker pour l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à utiliser l'--platform linux/arm64option au lieu de--platform linux/amd64.

3. Publiez un événement au point de terminaison local.

   Linux/macOS

   Sous Linux et macOS, exécutez la commande curl suivante :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Dans PowerShell, exécutez la Invoke-WebRequest commande suivante :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

4. Obtenez l’ID du conteneur.

   docker ps

5. Utilisez la commande docker kill pour arrêter le conteneur. Dans cette commande, remplacez 3766c4ab331c par l’ID du conteneur de l’étape précédente.

   docker kill 3766c4ab331c

(Facultatif) Testez l’image localement

Utilisez l’émulateur d’interface d’exécution pour tester l’image localement. Vous pouvez intégrer l’émulateur dans votre image ou utiliser la procédure suivante pour l’installer sur votre machine locale.

Pour installer et exécuter l’émulateur d’interface d’exécution sur votre ordinateur local

1. Depuis le répertoire de votre projet, exécutez la commande suivante pour télécharger l'émulateur d'interface d'exécution (architecture x86-64) GitHub et l'installer sur votre machine locale.

   Linux/macOS

   mkdir -p ~/.aws-lambda-rie && \
       curl -Lo ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie && \
       chmod +x ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie

   Pour installer l'émulateur arm64, remplacez l'URL du GitHub référentiel dans la commande précédente par la suivante :

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

   PowerShell

   $dirPath = "$HOME\.aws-lambda-rie"
   if (-not (Test-Path $dirPath)) {
       New-Item -Path $dirPath -ItemType Directory
   }
         
   $downloadLink = "https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie"
   $destinationPath = "$HOME\.aws-lambda-rie\aws-lambda-rie"
   Invoke-WebRequest -Uri $downloadLink -OutFile $destinationPath

   Pour installer l’émulateur arm64, remplacez $downloadLink par ce qui suit :

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

2. Démarrez votre image Docker à l’aide de la commande docker run. Remarques :

   • docker-image est le nom de l’image et test est la balise.

   • /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler est le ENTRYPOINT suivi du CMD depuis votre Dockerfile.

   Linux/macOS

   docker run --platform linux/amd64 -d -v ~/.aws-lambda-rie:/aws-lambda -p 9000:8080 \
       --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie \
       docker-image:test \
           /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   PowerShell

   docker run --platform linux/amd64 -d -v "$HOME\.aws-lambda-rie:/aws-lambda" -p 9000:8080 `
   --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie `
   docker-image:test `
       /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   Cette commande exécute l’image en tant que conteneur et crée un point de terminaison local à localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Note

   Si vous avez créé l'image Docker pour l'architecture du jeu ARM64 d'instructions, veillez à utiliser l'--platform linux/arm64option au lieu de--platform linux/amd64.

3. Publiez un événement au point de terminaison local.

   Linux/macOS

   Sous Linux et macOS, exécutez la commande curl suivante :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Dans PowerShell, exécutez la Invoke-WebRequest commande suivante :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Cette commande invoque la fonction avec un événement vide et renvoie une réponse. Si vous utilisez votre propre code de fonction plutôt que l’exemple de code de fonction, vous pouvez invoquer la fonction avec une charge utile JSON. Exemple :

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

4. Obtenez l’ID du conteneur.

   docker ps

5. Utilisez la commande docker kill pour arrêter le conteneur. Dans cette commande, remplacez 3766c4ab331c par l’ID du conteneur de l’étape précédente.

   docker kill 3766c4ab331c

Déploiement de l’image

Pour charger l’image sur Amazon RIE et créer la fonction Lambda

1. Exécutez la get-login-passwordcommande pour authentifier la CLI Docker auprès de votre registre Amazon ECR.

   • Définissez la --region valeur à l' Région AWS endroit où vous souhaitez créer le référentiel Amazon ECR.

   • 111122223333Remplacez-le par votre Compte AWS identifiant.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Créez un référentiel dans Amazon ECR à l’aide de la commande create-repository.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Note

   Le référentiel Amazon ECR doit être Région AWS identique à la fonction Lambda.

   En cas de succès, vous obtenez une réponse comme celle-ci :

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Copiez le repositoryUri à partir de la sortie de l’étape précédente.

4. Exécutez la commande docker tag pour étiqueter votre image locale dans votre référentiel Amazon ECR en tant que dernière version. Dans cette commande :

   • docker-image:test est le nom et la balise de votre image Docker. Il s’agit du nom et de la balise de l’image que vous avez spécifiés dans la commande docker build.

   • Remplacez <ECRrepositoryUri> par l’repositoryUri que vous avez copié. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Exemple :

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Exécutez la commande docker push pour déployer votre image locale dans le référentiel Amazon ECR. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI du référentiel.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Créez un rôle d’exécution pour la fonction, si vous n’en avez pas déjà un. Vous aurez besoin de l’Amazon Resource Name (ARN) du rôle à l’étape suivante.

7. Créez la fonction Lambda. Pour ImageUri, indiquez l’URI du référentiel mentionné précédemment. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Note

   Vous pouvez créer une fonction en utilisant une image d'un autre AWS compte, à condition que l'image se trouve dans la même région que la fonction Lambda. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Autorisations entre comptes Amazon ECR.

8. Invoquer la fonction.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Vous devriez obtenir une réponse comme celle-ci :

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Pour voir la sortie de la fonction, consultez le fichier response.json.

Pour mettre à jour le code de fonction, vous devez créer à nouveau l'image, télécharger la nouvelle image dans le référentiel Amazon ECR, puis utiliser la update-function-codecommande pour déployer l'image sur la fonction Lambda.

Lambda résout l’étiquette d’image en hachage d’image spécifique. Cela signifie que si vous pointez la balise d’image qui a été utilisée pour déployer la fonction vers une nouvelle image dans Amazon ECR, Lambda ne met pas automatiquement à jour la fonction pour utiliser la nouvelle image.

Pour déployer la nouvelle image sur la même fonction Lambda, vous devez utiliser la update-function-codecommande, même si la balise d'image dans Amazon ECR reste la même. Dans l’exemple suivant, l’option --publish crée une version de la fonction à l’aide de l’image du conteneur mise à jour.

aws lambda update-function-code \
  --function-name hello-world \
  --image-uri 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
  --publish

Déploiement de l’image

Pour charger l’image sur Amazon RIE et créer la fonction Lambda

1. Exécutez la get-login-passwordcommande pour authentifier la CLI Docker auprès de votre registre Amazon ECR.

   • Définissez la --region valeur à l' Région AWS endroit où vous souhaitez créer le référentiel Amazon ECR.

   • 111122223333Remplacez-le par votre Compte AWS identifiant.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Créez un référentiel dans Amazon ECR à l’aide de la commande create-repository.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Note

   Le référentiel Amazon ECR doit être Région AWS identique à la fonction Lambda.

   En cas de succès, vous obtenez une réponse comme celle-ci :

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Copiez le repositoryUri à partir de la sortie de l’étape précédente.

4. Exécutez la commande docker tag pour étiqueter votre image locale dans votre référentiel Amazon ECR en tant que dernière version. Dans cette commande :

   • docker-image:test est le nom et la balise de votre image Docker. Il s’agit du nom et de la balise de l’image que vous avez spécifiés dans la commande docker build.

   • Remplacez <ECRrepositoryUri> par l’repositoryUri que vous avez copié. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Exemple :

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Exécutez la commande docker push pour déployer votre image locale dans le référentiel Amazon ECR. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI du référentiel.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Créez un rôle d’exécution pour la fonction, si vous n’en avez pas déjà un. Vous aurez besoin de l’Amazon Resource Name (ARN) du rôle à l’étape suivante.

7. Créez la fonction Lambda. Pour ImageUri, indiquez l’URI du référentiel mentionné précédemment. Assurez-vous d’inclure :latest à la fin de l’URI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Note

   Vous pouvez créer une fonction en utilisant une image d'un autre AWS compte, à condition que l'image se trouve dans la même région que la fonction Lambda. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Autorisations entre comptes Amazon ECR.

8. Invoquer la fonction.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Vous devriez obtenir une réponse comme celle-ci :

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Pour voir la sortie de la fonction, consultez le fichier response.json.

Pour mettre à jour le code de fonction, vous devez créer à nouveau l'image, télécharger la nouvelle image dans le référentiel Amazon ECR, puis utiliser la update-function-codecommande pour déployer l'image sur la fonction Lambda.

Lambda résout l’étiquette d’image en hachage d’image spécifique. Cela signifie que si vous pointez la balise d’image qui a été utilisée pour déployer la fonction vers une nouvelle image dans Amazon ECR, Lambda ne met pas automatiquement à jour la fonction pour utiliser la nouvelle image.

Pour déployer la nouvelle image sur la même fonction Lambda, vous devez utiliser la update-function-codecommande, même si la balise d'image dans Amazon ECR reste la même. Dans l’exemple suivant, l’option --publish crée une version de la fonction à l’aide de l’image du conteneur mise à jour.

aws lambda update-function-code \
  --function-name hello-world \
  --image-uri 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
  --publish

Pour un exemple de création d’une image Python à partir d’une image de base Alpine, consultez Prise en charge des images conteneurs pour Lambda sur le blog AWS .