问题描述
我需要定期在 aws 平台上运行一些 python 代码（可能每天一次）。程序工作是连接到 S3，从存储桶下载一些文件，做一些计算，将结果上传回 S3。该程序运行了大约 1 小时，因此我无法使用 Lambda 函数，因为它的最长执行时间为 900 秒（15 分钟）。
我正在考虑使用 EC2 来完成这项任务。我计划将 python 代码设置为启动并在 EC2 实例启动后立即执行它。一旦任务完成，它还会关闭实例。此 EC2 的定期重启将由 lambda 函数处理。
虽然这不是最好的方法，但我想知道 aws 平台（EC2 以外的服务）中的任何替代方案，可以最适合这项工作。
自从
解决方法
如果您正在寻找除 lambda 和 EC2（取决于它适合的场景）之外的其他解决方案，您可以使用 ECS (Fargate)。
这是微服务或小任务的绝佳选择。您使用代码（Python、节点等）构建 Docker 映像，标记它，然后将映像推送到 AWS ECR。然后，您为此构建一个集群，并使用 cloudwatch 通过 Cloudwatch 安排任务，或者您可以使用 CLI 或其他 AWS 资源直接调用任务。
- 您没有 lambda 那样的时间限制
- 您也不必设置实例，因为您的依赖项由 Dockerfile 管理
- 而且，如果需要，您可以利用附加到 ECS（20-30GB 根）的 EBS 卷并从中增加，还可以使用 EFS 处理任务。
我可以指出其他解决方案，但它们对于您计划的任务来说太复杂了，目标始终是为工作使用正确的服务
希望这会有所帮助！
,使用 EC2 或 Fargate 可能会显得有些矫枉过正。创建一个由 Lambda 函数（每天运行一次）触发的简单 AWS Glue 作业来执行此操作（从 S3 拉取，打开选定的文件（如果需要），对文件内容进行一些计算，然后将结果推送回 S3 ) 使用 Python 和 AWS boto3 库（以及其他标准 Python 文件读取库，如有必要）很可能是您最简单的方法。
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祝你好运！