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. ·
Voy a agregar pruebas para el código de la lambda usando pytest, hablando de patching, fixtures y docker. ·
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 ·
Aplica la integración continua a tus aplicaciones hechas con Xamarin y publica desde GitHub Actions. ·