Ja saps que una funció Lambda s’executa quan ocorre un esdeveniment (subcapítol 14.1). Però quins esdeveniments? Qui «crida» la funció? Això ho defineixen els triggers (desencadenants): les fonts que invoquen la teva Lambda. En aquest subcapítol veurem els més importants i com obren la porta a un munt d’arquitectures.

Un trigger (desencadenant) és el que fa que la teva funció s’executi. Tu connectes una font d’esdeveniments a la teva Lambda, i cada vegada que aquesta font genera un esdeveniment, AWS invoca la teva funció automàticament, passant-li les dades de l’esdeveniment.

Una mateixa funció pot tenir un o diversos triggers. Vegem els quatre més comuns.

API Gateway permet que la teva Lambda respongui a peticions HTTP, igual que una API web normal. És la manera de crear backends i APIs serverless.

Exemple del món real: una app mòbil necessita un backend que retorni la llista de productes. En comptes de muntar un servidor sempre encès (EC2), poses API Gateway + Lambda: quan l’app fa GET /productes, API Gateway invoca la teva Lambda, que retorna les dades. Si ningú fa servir l’app a la nit, no pagues res. Si de dia la fan servir milers, escala sol.

Aquest és un dels patrons serverless més populars, i la base del projecte del blog serverless que veurem al Capítol 33.

Recorda S3, l’emmagatzematge d’objectes (Capítol 5). Pots configurar un bucket perquè cada vegada que es puja (o esborra) un fitxer, dispari una Lambda.

Exemple clàssic: una web on els usuaris pugen fotos. Quan una imatge arriba al bucket de S3, es dispara una Lambda que crea automàticament una miniatura (versió petita) i la desa. L’usuari no espera: la foto es processa «sola» en segon pla. Altres usos: convertir formats, extreure text, escanejar per buscar virus, etc.

Recorda DynamoDB (subcapítol 8.3). Un DynamoDB Stream és un «registre de canvis» de la taula: cada vegada que es crea, modifica o esborra un element, pot disparar una Lambda amb el detall del canvi.

Exemple: en una botiga, quan s’insereix una nova comanda a la taula Comandes, el stream dispara una Lambda que envia un email de confirmació al client i actualitza un panell de vendes. La base de dades «avisa» dels seus propis canvis, i la lògica reacciona automàticament.

Recorda les cues (les veurem a fons al Capítol 15). Una cua SQS acumula missatges (tasques pendents), i una Lambda pot anar processant-los un a un o en lots.

Exemple: una botiga rep milers de comandes en una allau (Black Friday). En comptes de processar-les totes de cop i saturar-se, les posa en una cua SQS. Una Lambda les va traient i processant a un ritme sostenible. La cua actua d’«amortidor» (ho veurem com a desacoblament al Capítol 15).

I n’hi ha molts més: CloudWatch (tasques programades tipus «cada nit a les 2:00»), SNS (notificacions), EventBridge (esdeveniments del sistema, Capítol 15), Kinesis (streaming de dades, Capítol 29), etc.

El més important dels triggers és el patró que habiliten: les arquitectures dirigides per esdeveniments (event-driven). En comptes d’un gran programa monolític que ho fa tot, tens petites funcions que reaccionen a esdeveniments:

Cada peça és petita, independent i s’executa només quan cal. Això fa els sistemes més flexibles, desacoblats i barats. Aprofundirem en aquests patrons als Capítols 15 i 28.

• Un trigger (desencadenant) és la font que invoca la teva Lambda quan ocorre un esdeveniment; connectes la font i AWS crida la teva funció automàticament.
• API Gateway: peticions HTTP → la teva Lambda actua com a API/backend serverless.
• S3: un fitxer pujat → processar imatges, convertir formats, escanejar...
• DynamoDB Streams: un canvi a la base de dades → reaccionar (emails, estadístiques).
• SQS: missatges en una cua → processar tasques en segon pla a un ritme sostenible.
• Els triggers habiliten les arquitectures dirigides per esdeveniments: petites funcions que reaccionen a esdeveniments, més flexibles i barates que un monòlit.

Al següent subcapítol veurem un aspecte pràctic clau: com gestionar les dependències (llibreries) de la teva funció i reutilitzar codi amb les capes (Layers).