AWS：Lambda 通过 Python boto3 客户端提交批处理作业，但在收到响应之前超时

Question

我有一个 Lambda 函数，它有一个 Python 处理程序，可通过客户端向 AWS Batch 提交作业boto3：

client = boto3.client('batch', 'us-east-1')

def handle_load(event, context):

    hasher = hashlib.sha1()
    hasher.update(str(time.time()).encode())
    job_name = f"job-{hasher.hexdigest()[:10]}"
    job_queue = os.environ.get("job_queue")
    job_definition = os.environ.get("job_definition")

    logger.info(f"Submitting job named '{job_name}' to queue '{job_queue}' "
                f"with definition '{job_definition}'")

    response = client.submit_job(
        jobName=job_name,
        jobQueue=job_queue,
        jobDefinition=job_definition,
    )

    logger.info(f"Submission successful, job ID: {response['jobId']}")

我可以看到此 Lambda 函数在 CloudWatch 日志中提交批处理作业，但在响应返回之前它总是超时。我从来没有看到这些作业出现在队列中，所以我不确定它们提交后会去哪里，似乎 Lambda 总是在响应返回之前超时，我没有什么可继续的。

我已使用 Lambda 的 Python 代码中使用的相同队列和定义 ARN，通过 AWS CLI 成功将作业添加到队列中。该作业可以在可运行选项卡下的队列中看到（大概该作业将在不久的将来的某个时刻启动）。

使用 AWS CLI 提交的作业会立即返回，因此 Lambda 配置中一定存在问题，导致作业无法提交。也许我没有为提交作业的 Lambda 使用正确的角色，或者有一些其他权限错误导致超时？Lambda 有权对batch:SubmitJob所有资源执行允许的操作。

Answer 1

如果 AWS Lambda 函数未连接到 VPC，则默认情况下它会连接到 Internet。这意味着它可以调用驻留在互联网上的AWS API函数。

如果您的 Lambda 函数配置为使用 VPC，则默认情况下它将无法访问 Internet。这对于连接到 VPC 中的其他资源很有用，但如果您希望与 AWS 服务通信，您可以：

• 公有子网中的NAT 网关，其中 Lambda 函数连接到具有指向 NAT 网关的路由表规则的私有子网，或者
• 连接到所需服务的VPC 终端节点。不幸的是，AWS Batch 没有 VPC 终端节点。

因此，如果您的 Lambda 函数不需要连接到 VPC 中的其他资源，您可以断开连接，它应该可以工作。否则，请使用NAT 网关。