AWS re:Invent 2018發佈了很多新功能和服務，包括Lambda Layers，用於集中管理跨功能共享的代碼和數據，以及Lambda Runtime API，將AWS Lambda從JavaScript擴展到其他編程語言。
在Lambda Layers之前，需要打包和部署功能所使用的共享代碼。而有了Lambda Layers之後，開發人員將公共組件放在zip文件中，並將其作爲Lambda Layer資源上傳。
Lambda Layers通常是可預測的。例如，可以對層進行版本控制，以便更好地管理更新，並且每個版本都是不可變的。在配置函數時，它最多可以引用五個層，其中一個有可能是運行時。調用層的順序是相關的，因爲每個層都可以覆蓋上一層的功能。AWS技術佈道師Danilo Poccia解釋說：
第一層可以是運行時，第二層可以添加所需庫的特定版本。
Lambda Layers允許開發人員強制分離依賴項和自定義業務邏輯之間的關注點，讓功能代碼更加集中，從而加快部署，因爲依賴項可能可以被重用。
AWS團隊提供了一些示例層，包括非常流行的Python庫NumPy和SciPy，幫助加快開發人員在數據處理和機器學習應用程序方面的工作進展。第三方也提供了Lambda Layers，用於應用程序監控、安全和管理方面。
除了Lambda Layers之外，還有另一個更加重要的發佈，即Lambda代碼現在可以使用非JavaScript運行時。Runtime API層爲其他編程語言的代碼和Lambda環境或其他JavaScript環境（比如來自NodeSource的N|Solid Node.js Lambda Runtime環境）之間提供了通信能力。
運行時之間的通信使用基於HTTP的接口來獲取新調用的事件有效載荷，從函數中返回響應。
根據公告，目前有C++、Ruby和Rust運行時環境可用。AWS正在與其他合作伙伴合作開發其他運行時環境，包括Erlang（Alert Logic）、Elixir（Alert Logic）、Cobol（Blu Age）、Node.js（NodeSource N|Solid）和PHP（Stackery）。未來的其他語言應該使用Lambda Runtime API。
社區對Lambda Runtime的支持一直都很積極。谷歌開發人員Kelsey Hightower解釋了他的Lambda Runtime使用經歷：
在構建我的第一個自定義Lambda運行時之後，可以說，Lambda Runtime API改寫了遊戲規則。Lambda Runtime API和Lambda Layers之間的組合，讓我不再認爲添加對容器的支持會爲Lambda帶來任何額外的好處。與無服務器工作負載的容器相比，Lambda Runtime API提供了一個主要好處：一個定義良好的運行時API，可幫助我們更好地完成工作。
用戶可以通過AWS控制檯或AWS CLI使用Lambda Layers和Runtime API。AWS無服務器應用程序模型（SAM）和SAM CLI也可用於測試、部署和管理使用了這些新的Lambda功能的應用程序。