Serverlos unter AWS
Mit Serverless können Services, Vorgehensweisen und Strategien beschrieben werden, mit denen Sie agilere Anwendungen erstellen können, wodurch Sie schneller innovieren und auf Änderungen reagieren können. Beim Serverless Computing werden Infrastrukturverwaltungsaufgaben wie die Kapazitätsbereitstellung und Patches von AWS ausgeführt, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, nur Code zu schreiben, der für Ihre Kunden nützlich ist. Serverlose Services wie AWS Lambda verfügen über eine automatische Skalierung, eine integrierte Hochverfügbarkeit sowie ein Abrechnungsmodell mit Gegenwertabrechnung. Bei Lambda handelt es sich um einen ereignisgesteuerten Rechendienst, mit dem Sie Code als Reaktion auf Ereignisse aus über 150 nativ integrierten AWS- und SaaS-Quellen ausführen können – und das ganz ohne Serververwaltung.
Serverlose Dienste unter AWS
Moderne Anwendungen werden zunächst ohne Server erstellt. Diese Strategie priorisiert die Einführung von Diensten ohne Server, sodass Sie die Flexibilität Ihres gesamten Anwendungsstapels erhöhen können. Wir haben Services Services für alle drei Ebenen Ihres Stapels entwickelt: Datenverarbeitung, Integration und Datenspeicher. Erwägen Sie den Einstieg mit diesen Services:
Datenverarbeitung
Anwendungsintegration
Datenspeicher
Anwendungsfälle
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Webanwendungen
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Datenverarbeitung
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Batch-Verarbeitung
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Ereignisaufnahme
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Webanwendungen
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Webanwendungen
App für To-Do-Listen
Die Referenzarchitektur für Webanwendungen ist ein universelles, ereignisgesteuertes Webanwendungs-Backend, das AWS Lambda sowie Amazon API Gateway für seine Geschäftslogik verwendet. Außerdem wird Amazon DynamoDB als Datenbank und Amazon Cognito für die Benutzerverwaltung verwendet. Alle statischen Inhalte werden mit der AWS Amplify-Konsole gehostet.
Diese Anwendung implementiert eine einfache Aufgaben-App, in der ein registrierter Benutzer die vorhandenen Elemente erstellen, aktualisieren, anzeigen und letztlich löschen kann.
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Datenverarbeitung
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Datenverarbeitung
Dateiverarbeitung in Echtzeit
Die Echtzeit-Referenzarchitektur für die Dateiverarbeitung ist eine universelle, ereignisgesteuerte, parallele Datenverarbeitungsarchitektur, die AWS Lambda verwendet. Diese Architektur ist ideal für Workloads, die mehr als eine Datenableitung eines Objekts benötigen.
In dieser Beispielanwendung liefern wir Notizen aus einem Interview im Markdown-Format an S3. S3-Ereignisse werden verwendet, um mehrere Verarbeitungsabläufe auszulösen – einen zum Konvertieren und Beibehalten von Markdown-Dateien in HTML und einen zum Erkennen und Beibehalten der Stimmung.
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Batch-Verarbeitung
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Batch-Verarbeitung
Transfer-Last extrahieren
Diese Referenzarchitektur demonstriert die Verwendung von AWS Step Functions zum Orchestrieren eines ETL-Workflows (Extract Transfer Load) mit AWS Lambda.
Diese Lösung verarbeitet die globalen Luftqualitätsdaten OpenAQ, die in der AWS-Registrierung für offene Daten verfügbar sind. Die minimalen, maximalen und durchschnittlichen Bewertungen für Luftqualitätsmessungen werden täglich generiert. Der ETL-Workflow muss manuell ausgelöst werden, kann jedoch mithilfe der Amazon EventBridge-Regel problemlos wiederholt ausgeführt werden. Sobald die Umwandlung abgeschlossen ist, werden Sie per E-Mail über den S3-Speicherort für die zusammengefassten Daten informiert.
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Ereignisaufnahme
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Ereignisaufnahme
Serverloses Dokumenten-Repository
Diese Anwendung verwendet Amazon ML-Service wie Comprehend und Rekognition, um Dokumente und Bilder zu indizieren, und sendet die Ergebnisse anschließend zur schnellen Indizierung an Elasticsearch.
Diese Architektur wurde für eine große Anzahl von Dokumenten entwickelt, indem Warteschlangen verwendet werden.

Aufbau
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