Solucionar errores de salida de AWS Lambda para IronBarcode

Curtis Chau

Updated: 22 de abril de 2026

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  # Solucionar errores de salida de AWS Lambda para IronBarcode Si encuentras el siguiente error, es muy probable que el problema esté relacionado con una asignación insuficiente de memoria: ```txt RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed ``` ## Razón Este error suele ocurrir cuando la aplicación intenta ejecutar una tarea que supera la memoria disponible en la máquina host o en el entorno del contenedor. Cuando el consumo de memoria alcanza el límite del sistema, el proceso se termina forzosamente, resultando en el mensaje "signal: killed". ## Solución Para aumentar la memoria de una función de AWS Lambda: 1. Ve a la Consola de Administración de AWS. 2. Navega a Lambda > Functions. 3. Selecciona la función que experimenta el problema. 4. En la pestaña 'Configuración', elige 'Configuración general' y haz clic en 'Editar'. 5. Ajusta la asignación de memoria y guarda.

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Si encuentras el siguiente error, es muy probable que el problema esté relacionado con una asignación insuficiente de memoria:

RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed

RequestId: 48ace8f3-1391-40ea-bc0e-aa864de3a8e2 Error: Runtime exited with error: signal: killed

Razón

Este error suele ocurrir cuando la aplicación intenta ejecutar una tarea que supera la memoria disponible en la máquina host o en el entorno del contenedor. Cuando el consumo de memoria alcanza el límite del sistema, el proceso se termina forzosamente, resultando en el mensaje "signal: killed".

Solución

Para aumentar la memoria de una función de AWS Lambda:

1. Ve a la Consola de Administración de AWS.
2. Navega a Lambda > Functions.
3. Selecciona la función que experimenta el problema.
4. En la pestaña 'Configuración', elige 'Configuración general' y haz clic en 'Editar'.
5. Ajusta la asignación de memoria y guarda.

Curtis Chau

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Escritor Técnico

Curtis Chau tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación (Carleton University) y se especializa en el desarrollo front-end con experiencia en Node.js, TypeScript, JavaScript y React. Apasionado por crear interfaces de usuario intuitivas y estéticamente agradables, disfruta trabajando con frameworks modernos y creando manuales bien estructurados y visualmente atractivos.

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