AWS re:Invent 2018发布了很多新功能和服务，包括Lambda Layers，用于集中管理跨功能共享的代码和数据，以及Lambda Runtime API，将AWS Lambda从JavaScript扩展到其他编程语言。

在Lambda Layers之前，需要打包和部署功能所使用的共享代码。而有了Lambda Layers之后，开发人员将公共组件放在zip文件中，并将其作为Lambda Layer资源上传。

Lambda Layers通常是可预测的。例如，可以对层进行版本控制，以便更好地管理更新，并且每个版本都是不可变的。在配置函数时，它最多可以引用五个层，其中一个有可能是运行时。调用层的顺序是相关的，因为每个层都可以覆盖上一层的功能。AWS技术布道师Danilo Poccia解释说：

第一层可以是运行时，第二层可以添加所需库的特定版本。

Lambda Layers允许开发人员强制分离依赖项和自定义业务逻辑之间的关注点，让功能代码更加集中，从而加快部署，因为依赖项可能可以被重用。

AWS团队提供了一些示例层，包括非常流行的Python库NumPy和SciPy，帮助加快开发人员在数据处理和机器学习应用程序方面的工作进展。第三方也提供了Lambda Layers，用于应用程序监控、安全和管理方面。

除了Lambda Layers之外，还有另一个更加重要的发布，即Lambda代码现在可以使用非JavaScript运行时。Runtime API层为其他编程语言的代码和Lambda环境或其他JavaScript环境（比如来自NodeSource的N|Solid Node.js Lambda Runtime环境）之间提供了通信能力。

运行时之间的通信使用基于HTTP的接口来获取新调用的事件有效载荷，从函数中返回响应。

根据公告，目前有C++、Ruby和Rust运行时环境可用。AWS正在与其他合作伙伴合作开发其他运行时环境，包括Erlang（Alert Logic）、Elixir（Alert Logic）、Cobol（Blu Age）、Node.js（NodeSource N|Solid）和PHP（Stackery）。未来的其他语言应该使用Lambda Runtime API。

社区对Lambda Runtime的支持一直都很积极。谷歌开发人员Kelsey Hightower解释了他的Lambda Runtime使用经历：

在构建我的第一个自定义Lambda运行时之后，可以说，Lambda Runtime API改写了游戏规则。Lambda Runtime API和Lambda Layers之间的组合，让我不再认为添加对容器的支持会为Lambda带来任何额外的好处。与无服务器工作负载的容器相比，Lambda Runtime API提供了一个主要好处：一个定义良好的运行时API，可帮助我们更好地完成工作。

用户可以通过AWS控制台或AWS CLI使用Lambda Layers和Runtime API。AWS无服务器应用程序模型（SAM）和SAM CLI也可用于测试、部署和管理使用了这些新的Lambda功能的应用程序。

查看英文原文：AWS Lambda Layers and Runtime API: beyond JavaScript

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超越 JavaScript：亚马逊发布 Lambda Layers 和 Runtime API