Category: Serverless

Теперь, когда самостоятельно установленная Kafka поддерживается в качестве источника событий для AWS Lambda, вы можете обрабатывать сообщения из топиков (topics) в функциях Lambda. Это облегчает интеграцию ваших самостоятельно установленных кластеров Kafka с последующими бессерверными процессами обработки данных. В этой статье я объясню, как самостоятельно установить кластер Apache Kafka на Amazon EC2 и настроить ключевые элементы сетевой конфигурации. Я также покажу, как создать функцию Lambda для обработки сообщений из топика Kafka.

В этом посте мы поговорим о новой функциональности, которая позволяет упаковывать и разворачивать Lambda-функции в виде образов контейнеров размером до 10 ГБ. Мы посмотрим, как это работает на практике на нескольких примерах. В первом мы будем использовать образ для Node.js, предоставляемый AWS, а во втором – соберём свой собственный образ для Python.

В этом посте, я приведу пример архитектуры на основе событий, и покажу как её построить на основе Amazon SNS FIFO топиков и Amazon SQS FIFO очередей. Бывает, что события должны передаваться всем приложениям-адресатам в строгом порядке. При помощи Amazon SNS FIFO топиков и Amazon SQS FIFO очередей, вы можете построить приложение, с требованиями по строгой очередности доставки сообщений, фильтрации, дедупликации и шифрованию.

В этом блоге мы расскажем как можно комбинировать сервисы сообщений для решения некоторых проблем в распределённых архитектурах. Используя специфичный функционал каждого сервиса, можно создавать довольно продвинутые архитектурные паттерны при минимальном объёме кода. Такие комбинации могут сделать ваши приложения более отказоустойчивыми, масштабируемыми и помогут снизить объём дополнительной логики и архитектурной сложности в ваших рабочих нагрузках.

В этой статье мы рассмотрим три наиболее полезные паттерна обмена сообщениями, используемые разработчиками бессерверных приложений, – это очереди, модель «издатель – подписчик» (Pub/Sub) и шина событий. В AWS, эти паттерны реализованы в соответствующих сервисах: Amazon SQS, Amazon SNS и Amazon EventBridge. Все эти сервисы являются полностью управляемыми и высоко-доступными, без необходимости управлять базовой инфраструктурой.

Из этой статьи вы узнаете, как создавать приложения на PHP без необходимости использования веб-сервера. Мы покажем, как настроить Amazon CloudFront, чтобы безопасно обслуживать запросы пользователей и кэшировать статические файлы из приватного бакета Amazon S3. Динамические запросы направляются в Amazon API Gateway, а из него – в функцию AWS Lambda. Комбинация этих сервисов используется для замены традиционного веб-сервера в приложениях на PHP.

В веб-приложениях и мобильных приложениях пользователи довольно часто имеют возможность загружать файлы. Приложение может позволять пользователям загружать PDF-файлы и другие документы, а также медиа-файлы, например, фотографии и видео. Обычно загрузка идёт через сервер приложения, что приводит к накладным расходам. В этой статье мы покажем, как реализовать бессерверную (serverless) загрузку файлов, а также преимущества такого подхода.

Из этой статьи вы узнаете, как использовать реляционную базу данных Amazon Aurora, совместимую с MySQL, в ваших бессерверных приложениях. Я покажу, как с помощью Amazon RDS Proxy объединить подключения к базе данных в пулы и использовать их повторно.

Это первая статья из серии, предназначенной для PHP-разработчиков. В этой серии мы расскажем о том, как использовать бессерверные технологии вместе с PHP. Мы рассмотрим доступные инструменты, фреймворки и стратегии для создания бессерверных приложений, а также объясним, почему сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать бессерверные архитектуры. В этой статье вы узнаете, как использовать PHP в Lambda-фукциях с помощью собственной среды выполнения кода (custom runtime API).

Во второй части этой серии мы рассказали о конфигурации API, алгоритме гео-хеширования (geohashing) и архитектуре обмена сообщениями в реальном времени, используемой в веб-приложении Ask Around Me. В этом посте мы расскажем об архитектуре бэкенда, а также о том, как происходит агрегирование данных, и как полностью развернуть приложение в производственной среде.