Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 出典 AWS Lmabda 開発者ガイド まとめ AWSの代表的なFaaS サーバレスアーキテクチャにおける主な計算リソース 入力としてeventと呼ばれるオブジェクトを受け取り、呼び出し元へ値を返す eventはその他のAWSサービスあらゆるところから飛ばして、lambdaを呼び出して返り値を利用できる仕組み オフィシャルのランタイムがある この辺抑えておけばとりあえずは メモリ タイムアウト ロギング（CloudWatch logs） 同時実行数とスロットリング・スケーリング 権限周り バージョニング・エイリアス 呼び出しタイプ 同

RDSは停止しても7日経つと自動で起動してしまいます。 なので、RDSを監視して自動で停止してほしいです。 このサイトのやり方でRDSを自動停止するLambdaを作る 実行権限を作成する 自動停止の対象と停止時間を設定できるようにするためにRDSにAutoStopタグを追加します。 Lambda関数を作成します。 関数を実装します。 実装の参考サイト 関数を動かしてみます。 Lambda関数を実行するトリガーを作成します。 CloudWatch Eventsにイベントを登録します。 失敗したこと CloudWatch Eventsの[スケジュール式]の書き方を間違えた Lambda関数でCloudWatch Logsに書き込むための権限がなかった。 describe_db_instancesを実行する権限がなかった。 「rds:DescribeDBInstances」はリソースを限定できな

$ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.5 BuildVersion: 18F132 $ docker --version Docker version 19.03.1, build 74b1e89 詳細今回作ったコード類は以下に整理した。 17number/aws-lambda-docker-practice docker-lambda とはAWS Lambda Function を開発するための環境。 AWS Lambda Function は、中身は Amazon Linux なので Mac などのローカル環境で開発すると、環境差分でうまく動かないことがある(らしい)。 そこで「Amazon Linux の環境を Docker で構築して、Docker 内で各種パッケージをインストールして、それらをまとめて zip

要約 AWS Lambda の Function を実装するときは docker-lambda を使用すると開発スピードが上がる。 Docker コンテナが提供されているので、導入に手間がない。 AWS Lambda の Function 実行だけでなく、 Deploy package の作成にも便利。 はじめに AWS Lambda を使用することが増えてきたのですが、イチイチ AWS アカウントの設定や、 AWS Lambda へのデプロイが手間だと感じていました。そこで、ローカル開発環境上で実行できる方法を探したところ、 docker-lambda なるものの存在を知ったのでお試ししてみました。 概要 本記事の概要は次の通りです。 書くこと docker-lambda の導入方法 docker-lambda の実行方法（Node.js版） AWS Lambda へのデプロイ用パッケー

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AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Transform: AWS::Serverless-2016-10-31 Description: Example of processing messages on an SQS queue with Lambda Resources: MySQSQueueFunction: Type: AWS::Serverless::Function Properties: Handler: handler Runtime: runtime Events: MySQSEvent: Type: SQS Properties: Queue: !GetAtt MySqsQueue.Arn BatchSize: 10 MySqsQueue: Type: AWS::SQS::Queue

指定したURLのスクリーンショットへの保存を API Gateway + Lambda + S3で実現する為のテンプレートを利用して CloudFormationのテンプレートについて学習した際の記録になります。 スタックを作成してみる https://serverless.com/blog/building-a-serverless-screenshot-service-with-lambda/ から「Launch Stack」を押下するとアイルランドリージョン(eu-west-1)で CloudFormationのスタック作成画面が表示されます。 各画面で以下を実施し パラメータのScreenshotBucketNameにS3のバケット名を入力 「AWS CloudFormation によって IAM リソースが作成される場合があることを承認します。」にチェックを付与 作成ボタンを押下

Lambdaを実装しているとき、ふと「ログのレベルって決めてたっけ？」となりました。 個人の基準はあってもチームとしては曖昧だったので（開発者のさじ加減）、チームで話し合って明文化してみました。 前提 対象はLambdaのログです ERRORレベルのログがあるとき、Slackに通知する仕組みがあります この通知を元に開発者が確認を行い、必要に応じて対処します AWSの環境は3つです development staging production ログを残す理由 Lambdaの処理で何かあったことを認識するため 何らかの対応（暫定・恒久）を行うとき、参考情報とするため CloudWatch AlarmでLambdaのエラー監視をすればLambdaの実行が失敗したことは分かりますが、適切なログが無ければ、「何をしようとして失敗したのか？」「その時のパラメータは何か？」などが分かりません。 また、

サーバー構築と設定 ～初心者にも分かりやすく解説～ サーバーの構築方法や設定手順、ミドルウェアのインストール手順・トラブル対応などをコマンド付きで詳しく解説します。 AWS Lambda には、VPC にデプロイ（配置）する機能があります。 基本的には「非 VPC」環境での利用がオススメですが、 EC2 や RDS などの VPC リソースと連携する場合には必要となってくる機能です。 AWS Lambda を VPC に配置することによるメリットと活用方法・注意点について解説します。 Lambda を VPC に配置するメリット VPC に配置することにより、大きく3つのメリットが得られます。 逆に考えると、以下の3要素が不要な場合は非 VPC 環境で実行する方が良いでしょう。 VPC 内にあるリソースを活用できる VPC に配置済みのリソースへアクセスできます。 Lambda から直接

非同期処理とは一部のコードを別々のスレッドで実行させる手法です。アプリケーションのパフォーマンスを向上させる目的でこの手法を用います。 Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

きっかけ 久しぶりにlambdaを触ろうと思ったら記憶はないし昔と大分違っているので改めて記事にまとめます やりたいこと ある時刻になったらRDSを自動起動・停止したいです。 lambdaとは サーバーレスでコードを実行できるサービス。 サーバーがいらないのでサーバーを立てるよりやすい！ 色々制約がありますが、今回は1日1回自動でRDSを停止させるだけなので、特に気にしません。 ちょくちょくアップデートされているようで、2018年にまた色々と変わったようです。そのためタイトルに「2018年版」とつけました。 lambda実行に必要な操作 lambdaを実行できる状態にするには以下の操作が必要です。 ロールの作成 lambdaの実装 デプロイ 今回は上記の操作を経てlambdaを実行できる状態を作り、cloudwatchで定期的にlambdaを実行します。 ロールの作成 lambdaを実行す

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この記事は AWS Advent Calendar 2019 16日目の記事でした。 2020/7/21 に AWS SAM CLI が General Available となっため、v1.0.0 時点の情報に更新しました。 2021/8/24 に v1.29.0 時点の情報に更新しました。 はじめに 2018年の5月にaws-sam-local 改め aws-sam-cli の新機能 sam init を試すという記事を投稿しました。 AWS SAM CLI は GitHub 上で開発が行われていますが、リリースのペースが早く日々機能追加や改善が行われています。結果として上記の記事の内容は一部古いものとなっています。本記事では2021年8月22日時点の最新バージョンである v1.29.0 までのリリースを踏まえた使い方をご紹介します。 AWS SAM と AWS SAM CLI Ser

おはようございます、もきゅりんです。 タイトル通りですが、CodePipelineを利用したLambdaのCD(Continuous Deployment)をCloudFormation(以下CFn)で構築してみたのでまとめました。 Lambdaを手元でわちゃわちゃやった後に、デプロイしたいときはリポジトリにプッシュすればよろしおす、便利よね、ということでCFnにしてみました。 色々なやり方があるとは思いますが、元ネタはこちらです。 AWS CodePipeline を使用して Lambda アプリケーションの継続的な配信パイプラインを構築する この例では、CodeCommitのGitリポジトリを利用します。 前提条件 CodeCommitが利用できる状態であること AWS CLIインストール＆設定済み CodeCommitリポジトリの作成については、『CodeCommit ユーザーガイド

前回まではCodeDeployを用いてEC2インスタンスへのデプロイを学習しました。 今回はデプロイ対象をlambdaでやってみたいと思います。CodeDeployのアプリケーション作成画面でlambdaを選択できるので同じ要領かと思っていましたが、SAMというやつを一緒に使うみたいです。 公式チュートリアルは普通に分かりやすいです。なので、今回はテンプレートyamlファイルの設定項目をここで指定していきましょう。 contents AWS SAM AWS CloudFormation 公式チュートリアル実施時の備忘録/トラブルシューティング template.ymlの解読(本題) AWS SAM AWS Serverless Application Model(AWS SAM)は、yaml形式で記述したテンプレートを元にして種々のAWSリソースを用いたアプリケーションを構築することができ

久しぶりにAWSについての投稿です。AWS CodeBuildでGitHubと連携してPythonアプリケーションをビルドする方法を整理しました。 CodeBuild CodeBuildはその名の通り、アプリケーションをビルドするためのAWSマネージドサービスです。 CodeCommit - CodeBuild - CodeDeployのCode三銃士の一角です 他製品で言えばCircle CIやJenkinsのビルド部分のみを担当するようなイメージです 最大の特徴はオートスケールによる従量課金で、他の開発者とのリソース競合を気にしなくて良い点です aws.amazon.com サンプルアプリケーション お試し用にサンプルアプリケーション (codebuild) を作りました。 アプリケーションコードはmain.pyのみ pipenvで環境を保持 pytestでテストコード (test_m

はじめに awsのCodeBuildを使ってlambda(node.js環境)をテスト→デプロイする方法について記載する。 CodeBuildとはビルド、テスト、デプロイを目的としたサーバー環境をクラウド上に用意してくれるawsフルマネージドサービスで、awsの各種サービスと連携しやすいように作られたJenkinsサーバ的なイメージ。 CodeBuildを使ったデプロイ動作の流れ CodeBuildを使った動作の流れは以下の通り。 ソースリポジトリからコードを取得 ビルド テスト デプロイ 以下詳細を説明する。 今回は、 ソースリポジトリはaws CodeCommit、 テストはmocha、 デプロイはaws cli経由でaws CloudFormationを使用する。 以下作業の順に説明する。 （１）CodeCommitにリポジトリを用意する （２）CodeBuildのプロジェクト（テス

CircleCIなどを使ってEC2に乗っかったWebアプリケーションの更新はよく記事を見かけるのですが、時代はやはりサーバーレスなのでLambdaへのデプロイも自動化できたら嬉しいですよね 現在、私が携わっているサービスである RODEM はユーザーがストレスなくサービスを利用していただくためにいかに早く処理を行うか、安定に提供できるかのためサーバーレス化に取り組んでいます。 「RODEM」って何？って思う方は以下のリンクから https://rodem.valwebservices.com/ LambdaへのデプロイはCloudFormationの利用をします。 CodePipeLineにおけるCloudFormationへのデータのやり取りがかなり手間取ったので、今後使われる方のための参考になればと思っています。 AWSが掲げるLambdaへのデプロイフローはここにある通り、以下を構築

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