我正在开发一个托管在 AWS Lambda 上的 Flask Python 后端（使用 Zappa 自动部署到 Lambda 和 API Gateway）。我的一个端点需要大约 30-60 秒才能执行，这导致我的 API 网关有时会由于 CloudFront 限制而超时。
我正在考虑以异步方式重新实现此端点像这样。但是，我担心调用单独的 AWS Lambda 函数来运行长时间运行的任务（在从初始 Lambda 函数排队之后）并不是解决此问题的正确方法。我的理由是，Lambda 函数适用于无状态、非常快速的进程，因此使用它来执行长时间运行的端点任务似乎是错误的。有没有更好的方法来做到这一点（特别是在我现在使用的 Flask/Zappa/AWS 系统中）？
感谢您的帮助！
Lambda 是唯一可以做到以下功能的服务：
如果长时间运行的任务可以在 Lambda 15 分钟最大超时内完成，则使用 Lambda。请注意，随着 RAM 的增加，Lambda 函数可以获得更多分配的 CPU 和网络带宽，因此它们可以在 15 分钟内完成更多工作。
如果需要的时间超过 15 分钟，是否可以将其拆分为多个子任务，每个子任务在 15 分钟内完成？如果是这样，请查看具有多个并发或串行 Lambda 函数的 Step Functions。
否则，听起来您可能需要不同的计算解决方案，例如 ECS 或 EC2。然而，EC2 和基于 ECS 的持久解决方案都会产生一些持续成本。
对于不适合 Lambda 15 分钟超时的任务，另一个选择可能是考虑创建一些编排，可以在新启动的 EC2 实例上运行您的任务，该实例在任务完成时自动终止，因此您只需付费需要时用于 EC2。这个选项有点复杂，因为你必须编排它，例如通过触发 Lambda 函数来启动 EC2 实例，将任务规范传递给该 EC2 实例（例如，在启动时用户数据脚本中或通过 SMS 运行命令），监控是否成功，收集输出，完成时自动终止实例，并处理重试/失败。