以下是一些常见用例:
➡️机器学习推断(Machine Learning Inference):无需专用基础设施,即可运行机器学习模型进行实时推断。
➡️事件驱动应用(Event-driven Applications):自动响应各种事件运行代码,例如Amazon S3桶中数据的变化或DynamoDB表的更新。
➡️实时文件处理(Real-time File Processing):处理上传到S3的文件,例如图像或视频处理、数据验证或转换。
➡️实时流处理(Real-time Stream Processing):处理来自服务如Amazon Kinesis或Apache Kafka的实时流数据并进行分析。
➡️移动和Web应用后端(Back-end for Mobile and Web Applications):构建由HTTP请求触发的后端服务,使用Amazon API Gateway或其他AWS服务。
➡️物联网(IoT)后端处理(IoT Backend Processing):处理来自物联网设备的数据,并响应传感器数据执行代码。
➡️聊天机器人和虚拟助手(Chatbots and Virtual Assistants):实现响应用户输入的聊天机器人或虚拟助手。
➡️自动化和编排(Automation and Orchestrations):自动化工作流程,并响应特定触发器执行任务。
AWS Lambda等无服务器服务在AI和机器学习的应用中展现出巨大的潜力。它不仅提供了一个灵活、高效且成本可控的开发平台,更为开发者带来了前所未有的便利性和创新空间。