Хорошим вариантом IMO является использование лямбда-слоя. Вы можете создать его самостоятельно или использовать тот, который был скомпилирован и доступен публично (доступность зависит от вашего региона).
Вот два варианта:
https://github.com/lambgeo/docker-lambda
https://github.com/developmentseed/geolambda
Например, если вы хотите чтобы использовать слой из lambgeo в us-east-1
, вы можете просто добавить один из этих arn
s к вашей функции:
"layers": [
{
"name": "gdal24",
"arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:524387336408:layer:gdal24:1",
"version": 1
},
{
"name": "gdal30",
"arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:524387336408:layer:gdal30:1",
"version": 1
},
{
"name": "gdal31",
"arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:524387336408:layer:gdal31:1",
"version": 1
}
Полный список областей и arn
s см. this ссылка.
Дополнительная информация
После добавления слоя следует добавить переменные окружения в лямбду ниже информации
Вот пример использования docker -lambda.
"GDAL_DATA": "/opt/share/gdal",
"PROJ_LIB": "/opt/share/proj",
"GDAL_LIBRARY_PATH": "/opt/lib/libgdal.so.2.x.x", // Enter correct version
"GEOS_LIBRARY_PATH": "/opt/lib/libgeos_c.so.1.xx.x" // Enter correct version
Для django отредактируйте django settings.py
GDAL_LIBRARY_PATH = os.getenv('GDAL_LIBRARY_PATH')
GEOS_LIBRARY_PATH = os.getenv('GEOS_LIBRARY_PATH')