AWSは、S3バケットをLambda関数内にローカルファイルシステムとして直接マウントできる機能「S3 Files」を導入した。これまで/tmpディレクトリへの手動でのアップロードやダウンロードには10GBのストレージ制限と煩雑な定型コードが必要だったが、本機能により標準的なPythonのopen()などのライブラリを用いて直接読み書きが可能となった。

S3 FilesはAmazon EFSを活用しており、アクティブなデータに対してミリ秒未満のレイテンシを提供しつつ、ワーキングセットを高性能ストレージにキャッシュする。Lambda関数はVPC内でNATゲートウェイ経由の通信が必要となるが、このアーキテクチャによりサーバーレスワークフローにおけるファイルベースの連携が簡素化される。

このアップデートの有用性を示す例として、GitHubリポジトリを解析するサーバーレスコードレビューシステムが構築された。オーケストレーター関数がリポジトリを共有S3 Filesワークスペースにクローンし、並列実行されるセキュリティ・スタイルレビューエージェントがS3キーの受け渡しなしで同一データにアクセスする。エージェントはStrands Agents SDKとAmazon Bedrockを使用してコードを分析し、結果を共有ファイルシステムに書き戻す。

実装には、バージョニング有効化済みS3バケット、IAMロール、S3 Filesファイルシステム、ネットワークマウントターゲット、POSIX IDを定義するアクセスポイントの5つのリソースが必要となる。Lambdaがルートディレクトリに書き込めるよう、アクセスポイントのCreationPermissions設定が必須である。S3 Filesはclose-to-open整合性を用いるため、同時書き込みを避けるワークフロー設計が推奨される。VPC接続されたLambda関数であっても、ファイルシステムマウント状態でコールドスタート時間は2秒未満に抑えられることが確認されている。

AWSは、S3バケットをLambda関数内にローカルファイルシステムとして直接マウントできる機能「S3 Files」を導入した。これまで/tmpディレクトリへの手動でのアップロードやダウンロードには10GBのストレージ制限と煩雑な定型コードが必要だったが、本機能により標準的なPythonのopen()などのライブラリを用いて直接読み書きが可能となった。

S3 FilesはAmazon EFSを活用しており、アクティブなデータに対してミリ秒未満のレイテンシを提供しつつ、ワーキングセットを高性能ストレージにキャッシュする。Lambda関数はVPC内でNATゲートウェイ経由の通信が必要となるが、このアーキテクチャによりサーバーレスワークフローにおけるファイルベースの連携が簡素化される。

このアップデートの有用性を示す例として、GitHubリポジトリを解析するサーバーレスコードレビューシステムが構築された。オーケストレーター関数がリポジトリを共有S3 Filesワークスペースにクローンし、並列実行されるセキュリティ・スタイルレビューエージェントがS3キーの受け渡しなしで同一データにアクセスする。エージェントはStrands Agents SDKとAmazon Bedrockを使用してコードを分析し、結果を共有ファイルシステムに書き戻す。

実装には、バージョニング有効化済みS3バケット、IAMロール、S3 Filesファイルシステム、ネットワークマウントターゲット、POSIX IDを定義するアクセスポイントの5つのリソースが必要となる。Lambdaがルートディレクトリに書き込めるよう、アクセスポイントのCreationPermissions設定が必須である。S3 Filesはclose-to-open整合性を用いるため、同時書き込みを避けるワークフロー設計が推奨される。VPC接続されたLambda関数であっても、ファイルシステムマウント状態でコールドスタート時間は2秒未満に抑えられることが確認されている。