Este guia explicará as diferenças entre a AWS Batch e Lambda.
O que é AWS Lote?
O lote da AWS permitiu cientistas, engenheiros, desenvolvedores, etc. Para realizar com eficiência milhares de trabalhos de computação em lote na AWS. Este serviço carrega algumas das maiores cargas de trabalho já executadas na nuvem. Para trabalhar em lote, o usuário precisa interagir com os pontos de extremidade do serviço da AWS em lote para especificar ou enviar empregos/ itens de trabalho:
Recursos do lote da AWS
Recursos importantes do lote da AWS são mencionados abaixo:
O que é AWS Lambda?
Os desenvolvedores preferem criar aplicativos/software responsivos para que seus consumidores obtenham uma resposta melhor com menos latência e tempo de inatividade. A AWS Lambda lhes permite construir, executar e implantar código para seu software e depois anexar gatilhos, camadas, etc. Tudo isso em um serviço sem servidor na nuvem usando a AWS Lambda, o que significa que os desenvolvedores não precisam se preocupar em gerenciar seus aplicativos:
Recursos de Lambda
Os recursos essenciais da AWS Lambda estão escritos abaixo:
Lambda vs. Lote
O AWS Batch é um serviço gerenciado que permite ao usuário manusear big data e executar trabalhos/ cargas de trabalho em computação em lote. Enquanto a AWS Lambda é um serviço de computação sem servidor para criar códigos de back-end, testar e implantar tarefas orientadas por eventos. Ambos os serviços pertencem ao domínio da computação e executam suas tarefas na nuvem.
Isso é tudo sobre as diferenças entre a AWS em lote e lambda.
Conclusão
Em resumo, os serviços Lambda e Lote são de alguma forma diferentes um do outro em seu trabalho e empregos na nuvem da AWS. O Lambda é usado para criar ambientes para diferentes linguagens de programação para criar código de back -end para os aplicativos. Considerando que o lote é um serviço gerenciado para lidar com enormes quantidades de trabalhos de computação em lote usando ferramentas de análise de big data. Este guia explicou as diferenças entre a AWS Batch e Lambda.