因應容器化的服務，AWS雲上也產生了相對應的服務-Lambda，讓我們可以不用顧及作業系統底層惱人的config設定問題，專注於應用的開發。

1. Lambda應用價值

如前所述，Lambda可以實現容器化服務的應用概念，讓我們不需要花費額外時間去處理底層的作業系統與硬體的配置。

2. Lambda應用架構

2.1.1 Lambda的服務流

當外在使用者對於Lambda服務有網路request時，這些requests被定義為Event。此時，Lambda內配置的Trigger，將接收這些Event，並按照Event的內容，去驅動相對應的Lambda服務。Lambda如同程式開發內的function一樣，在完成runtime的設定後(例如python)，可編寫程式碼，定義明確的執行任務。以下兩個情境，是Lambda需要外部其他資源來完成任務時，可以完成的配置:

1. 安裝Runtime以外的套件:
   Lambda內設有Layer，讓我們在開發過程當中，可以新增其他套件，優化整體程式開發。
2. 介接AWS的其他服務資源:
   當Lambda內特定任務需要透過其他AWS雲端資料一起來完成時，也可以設置IAM Role，讓Lambda可以接收來自其他AWS服務的資源。例如，當任務需要存放於S3上的資料來進行分析或交叉比對時，我們便可以設置一個讓Lambda可以存取S3服務的IAM Role，讓Lambda可以順利取得S3上的資料來做運算。
   

2.1.2 版本控制

開發Lambda過程，就像是開發Function過程，隨著需求與測試的結果，我們會有不同的階段的程式碼內容。有鑑於此，Lambda提供版控服務，並按照開發需求，提供Alisa的版控命名服務，讓整版控可以更彈性和精準的來去做管理。

2.1.3 收費依據

又到了很重要的一個環節，Lambda服務這麼好，費用怎麼收呢?Lambda收費主要根據兩項指標來計價:運行時間和記憶體大小。記憶體開得越大、運行時間越長，當然就會越貴。