如何在 aws 中计划 Python 脚本按计划的时间间隔运行

Question

当前场景：我们正在使用一些java代码处理40M记录，并将其作为csv文件上传到s3存储桶。

未来：我们希望将此代码移动到 AWS，为此，我们希望有一个 python 脚本来处理记录并将其作为 csv 文件加载到 aws-s3 存储桶中。你能建议最好的方法，可以触发脚本和处理数据吗？我们希望避免使用 EC2 并在服务器中托管 python 脚本。我们希望将其作为无服务器服务。

我的方法：我想过使用 AWS-Glue 执行此操作，使用触发器（基于自动/基于时间）启动作业，并将我的代码放在作业内的脚本中。

这是一个好方法吗？

Answer 1

您可以使用AWS Fargate，考虑到Lambda的最大执行时间为15分钟，它可以与Lambda集成，因此您应该使用Fargate。更多详情 https://serverless.com/blog/serverless-application-for-long-running-process-fargate-lambda/此外，您还可以使用 AWS 事件规则来安排它外观解决方案始终存在。但是有好的做法和坏的做法。如果我告诉你，你可以只用AWS lambda和AWS EventRule来做到这一点，而SQS听起来会如何。有趣？简而言之，你可以做到这一点。跟踪 lambda 中消耗的时间，当它达到 14 分钟时，向 SQS 发送一条消息，指示您已处理的行号，将处理的文件上传到 s3，然后退出。使用该 SQS 再次触发 lambda，并将一些消息保留期定为 30 秒，以再次调用相同的 lambda 并从该行号开始。完成所有处理后，您将在 S3 中拥有多个已处理的文件，请使用另一个 lambda 和 SQS 将它们合并为一个。这不是一个坏的做法，但在我看来不太好，快乐？

Answer 2

您可以使用 Cloudwatch 事件规则定期调用您定义的计划，并将 lambda 函数作为其目标。这是 AWS 文档中有关如何执行此操作的教程。