问题描述
是一名新手 DevOps 工程师，他创建了一个转换器，希望部署它。这个转换器可以将一个 3D 模型从一种格式转换为另一种格式，用户可以在平台上查看输出文件，并在需要时下载文件。在进行性能基准测试时，他发现当处理大文件时，转换过程最长可达 1 分钟。他先在 Azure 上进行开发，然后本周迁移到了 AWS。目前，转换器一次只能处理一个文件，它使用 Blender 的 Python 库和一个 C++ 库（当尝试使用 Docker 时，这些库已构建在容器内）。他最初尝试创建了一个 Docker 容器，用于处理重型二进制大对象（Blob），但发现 Docker 并不适用于读取本地文件。他正在寻找适合部署这个转换器的合适模型，他想知道 Docker 是否是一个好的解决方案，如果不是，是否还有其他方法可以实现。
解决方案
请注意以下操作可能会受到云平台和工具的版本差异。在执行操作前请确保已备份数据。
使用 AWS Lambda 进行部署
考虑到转换器的性能要求和无需手动管理基础设施的需求，AWS Lambda 是一个值得考虑的解决方案。Lambda 是 AWS 提供的无服务器计算服务，它可以根据事件触发执行代码，而且可以自动进行横向扩展以处理多个请求。
以下是使用 AWS Lambda 部署转换器的步骤：
- 打开 AWS 控制台，导航到 Lambda 服务。
- 点击“创建函数”，选择“从头开始”。
- 输入函数名称、运行时环境（Python）和执行角色。
- 在函数代码部分，上传你的转换器代码或在在线编辑器中编写代码。
- 配置触发器，可以选择根据 S3 存储桶事件触发 Lambda 函数。
- 配置内存和超时等资源。
- 点击“创建函数”。
使用 Lambda 部署的好处是，它会根据实际请求量自动扩展，无需手动管理服务器，同时还能够与其他 AWS 服务无缝集成，比如 S3 存储桶用于存储输入和输出文件。
使用 AWS ECS 进行部署
如果你更倾向于使用容器化部署，AWS ECS（Elastic Container Service）也是一个选择。ECS 可以管理容器化应用程序的部署、扩展和运行。
以下是使用 AWS ECS 部署转换器的步骤：
- 打开 AWS 控制台，导航到 ECS 服务。
- 创建一个 ECS 集群，选择 Fargate 或 EC2 模式。
- 创建任务定义，配置容器、映像和依赖。
- 创建服务，指定所使用的任务定义，配置实例数量等。
- 配置网络和负载均衡等。
ECS 提供了更多的灵活性，可以自定义容器环境，适用于更多的应用场景。
结论
根据你的需求和偏好，AWS Lambda 和 AWS ECS 都可以作为部署转换器的有效方式。Lambda 提供了无服务器的自动扩展特性，而 ECS 则提供更多的自定义选项。在做出决策之前，建议根据实际情况进行性能测试，并考虑云平台和工具的版本差异。同时，你还可以考虑其他云提供商的解决方案，以便做出更好的选择。