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测试和监控以确保成功部署
部署后，通过查看 GitHub Actions 日志或 AWS 控制台来验证是否成功。
我们还使用 AWS CloudWatch 来监控功能指标，例如错误率和执行时间。
您可以根据监控结果调整函数设置，从而优化函数性能。

自动化的最佳实践和注意事项
为了有效地实现自动化，您需要一种机制来管理每个环境中的不同变量。
使用 GitHub Secrets 或 Terraform 变量安全地管理凭据和环境配置。
定期进行代码审查和监控以维护自动化脚本的质量也很重要。

容器化 Go Lambda 函数时选择最佳执行环境
在容器化您的 Lambda 函数时，选择正确的执行环境会对性能和成本效益产生重大影响。
Go 轻量且快速，使其成为运行 Lambda 的理想选择，但正确的运行时和图像配置至关重要。
本节讲解如何使用Go语言搭建一个最优的执行环境。

利用官方 AWS Lambda 基础镜像
AWS 提供了包含官方 Lambda 运行时的基础映像。
该镜像预先集成了 Lambda 运行时 API，允许开发人员通过简单地实现必要的处理程序功能来快速开始使用。
特别地，Go运行时的官方镜像针对Lambda的特性进行了优化，只需简单的配置即可运行。

Alpine Linux 被称为轻量级、快速的操作系统，可以显著减少容器镜像的大小。
当您将 Alpine 与 Lambda 函数一起使 贝宁电报数据 用时，您可以通过最小化所需的依赖项来缩短启动时间并降低存储成本。
但是，某些 Go 包可能与 Alpine 不兼容，因此您应该事先检查兼容性。

为 Lambda 环境配置资源
Lambda 函数根据内存大小动态分配 CPU 资源。
因此根据功能的特点设置合适的内存大小很重要。
例如，如果您有大量的 I/O 操作，添加更多内存可以提高 CPU 性能并减少处理时间。
我们建议利用 AWS CloudWatch 来监控运行时指标并找到最佳资源配置。

选择并实现自定义运行时
如果您有标准运行时无法满足的要求，则可以使用自定义运行时。
对于使用 Go 语言的自定义运行时，您可以通过结合 AWS Lambda Runtime API 和 Runtime Interface Client (RIC) 来构建自己的环境。
这使您可以创建与特定框架和库集成的自定义环境。