AWS announces AWS Interconnect – multicloud (preview), providing simple, resilient, high-speed private connections to other cloud service providers. AWS Interconnect - multicloud is easy to configure and provides high-speed, resilient connectivity with dedicated bandwidth, enabling customers to interconnect AWS networking services such as AWS Transit Gateway, AWS Cloud WAN, and Amazon VPC to other cloud service providers with ease.
我应该将所有业务逻辑保留在 AWS Lambda 函数服务中的层中吗？
【以下的问题经过翻译处理】 我正在设计一个应用程序，之前我没有接触过Lambda。当前，我已经实现了服务存储库模式，并在一个Express HTTP服务器上运行我的应用程序。
现在的设计模式-
模型-使用Sequelize模型调用数据库方法
存储库层-通过模型与数据库通信
服务层-调用存储库层并实现业务逻辑
控制层-调用服务层函数并发送JSON响应
现在我想迁移到AWS Lambda函数。我遇到了在Lambda中使用图层共享代码的情况。
把我的所有存储库、服务和模型都放在层中，并只实例化相关类，然后从Lambda调用函数是好的设计吗(这样Lambda将像我的当前设计中的控制器一样工作)？或者我应该将我的全部业务逻辑都移到Lambda函数中？这个问题是由于我看到的一篇博客引起的，我知道每次新的图层部署都要重新部署所有的Lambda。
请帮忙！
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【以下的回答经过翻译处理】 虽然两种方法都可以工作，但我建议将所有代码放入 Lambda 函数中。影响冷启动时间的因素之一是软件包大小。软件包大小包括所有层。将所有代码放在一层中并将其包含在所有函数中，你需要为所有函数支付额外的冷启动时间。你应该创建只包含所需内容的较小函数。此外，如果在一个组件中更改业务逻辑，则需要更新所有函数，这只会增加复杂性。
你应该将诸如通用第三方库之类的内容放在层中，这些内容需要在所有函数中使用。如监控等。
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