Optimizando Docker – Bot con AWS Lambda: P8
Voy a reducir el tamaño de la imagen hecha con Docker, una reducción de más de 50% para reducir costos y hacer más eficiente nuestro pipeline. ·
Voy a reducir el tamaño de la imagen hecha con Docker, una reducción de más de 50% para reducir costos y hacer más eficiente nuestro pipeline. ·
Vamos a usar GitHub actions para automatizar el provisionamiento de recursos con Terraform y la publicación de nuevas versiones de nuestra lambda. ·
Vamos a generar la infraestructura necesaria para la lambda, incluyendo un repositorio de ECR y Eventos de CloudWatch para llamar a la ejecución de la función ·
Vamos a empaquetar nuestro código en Python dentro de un contenedor para que AWS lo use al ejecutar la lambda. ·
Vamos a mejorar un poco la apariencia del mapa usando algunas configuraciones específicas de GeoPandas y Seaborn ·
Vamos realizar la implementación en Python para consutar una API, generar un mapa con GeoPandas y tuitear con Twython ·
Vamos a hablar sobre algunos detalles “administrativos” de conseguir y almacenar los secretos necesarios para que esta pequeña aplicación funcione ·
I will talk you through how is it possible to use pytest to test a real world app, using fixtures, patches and even mocking AWS. ·
I will try to guide you when you are about to create a function that operates under the serverless paradigm. ·
I will try to guide you when you are about to create a function that operates under the serverless paradigm. ·