Начало работы с AWS Lambda
Выберите свой путь
AWS Lambda – это бессерверный сервис вычислений, запускающий код при определенных событиях и автоматически управляющий базовыми вычислительными ресурсами, что упрощает создание приложений, которые быстро реагируют на поступающую информацию.
Неважно, новичок ли вы в AWS Lambda или у вас уже есть готовый сценарий использования, выберите свой собственный путь и следуйте инструкциям, чтобы начать работу с AWS Lambda.
Page Topics
Путь 1. Интерактивные микросервисы или приложения на базе веб- и API-микросервисов или приложенийПуть 2. Приложения для обработки данныхПуть 3. Приложения для потоковой передачи данных в режиме реального времениПуть 4. Примеры использования: начало работы с AWS Lambda 101Путь 1. Интерактивные микросервисы или приложения на базе веб- и API-микросервисов или приложений
Open allОбзор
Используйте AWS Lambda отдельно или в сочетании с другими сервисами AWS для создания мощных веб-приложений, микросервисов и API, которые помогут вам повысить гибкость, снизить эксплуатационную сложность, сократить затраты и автоматически масштабироваться.
Шаг 1. Начало работы с Lambda HTTP
Узнайте, как создать динамическую веб-страницу с помощью одной функции Lambda. Сначала вы назначите адреса HTTPS своей функции Lambda, которая использует URL-адрес функции Lambda для прямого вызова вашей функции без необходимости изучения, настройки и эксплуатации дополнительных сервисов. Это идеальный вариант для микросервисов с одной функцией. Подробнее
Шаг 2. Использование Lambda с API шлюзом Amazon
Затем вы будете использовать API шлюз Amazon для обработки запросов на основе передачи состояния и ресурса (Amazon DynamoDB). При вызове API через адрес HTTPS шлюз API вызывает функцию Lambda. Это идеальный вариант для микросервисов с несколькими функциями, использующих API шлюз Amazon для сопоставления каждой функции с адресами, методами и ресурсами API. Подробнее
Шаг 3. Создание базового веб-приложения
Теперь вы готовы создать простое веб-приложение с помощью AWS Lambda, API шлюза Amazon, Amazon DynamoDB и консоли AWS Amplify. Для начала мы создадим статическое веб-приложение типа Hello World. Затем вы узнаете, как расширить его функциональность, чтобы в нем отображался необходимый пользователю текст. Подробнее
Шаг 4. Создание веб-приложения на базе нескольких микросервисов
Наконец, вы создадите бессерверное веб-приложение с несколькими микросервисами. Вы будете размещать статический веб-сайт, управлять аутентификацией пользователей и создавать внутреннюю часть бессерверной структуры с помощью консоли AWS Amplify, Amazon Cognito, AWS Lambda, API шлюза Amazon и Amazon DynamoDB. Подробнее
Эталонная архитектура
Эта сетевая эталонная инфраструктура иллюстрирует использование AWS Lambda в сочетании с другими сервисами AWS для разработки бессерверного веб‑приложения. Данный репозиторий содержит образцы кода для всех функций Lambda, составляющих серверную часть приложения. Подробнее
Путь 2. Приложения для обработки данных
Open allОбзор
Бессерверная система позволяет быстро и эффективно принимать, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Узнайте, как создать масштабируемое бессерверное решение для обработки данных. Используйте Простой сервис хранения данных Amazon (Amazon S3) для запуска обработки данных или загрузки моделей машинного обучения из Эластичной файловой системы Amazon (Amazon EFS) в AWS Lambda для выводов машинного обучения в режиме реального времени.
Шаг 1. Используйте триггер Amazon S3 для создания миниатюр изображений
Для начала создайте функцию Lambda и настройте триггер для Amazon S3. Для каждого файла изображения, загруженного в корзину S3, Amazon S3 вызывает функцию, которая считывает объект изображения из исходной корзины S3 и создает миниатюрное изображение для сохранения в целевой корзине S3. Подробнее
Шаг 2. Обработка больших параллельных данных
Кроме того, узнайте, как оркестрировать большие параллельные рабочие нагрузки, преобразующие файлы в формате .mp4 и .mov из S3 в несколько анимаций Gif для очистки временной шкалы. Распределенная карта от AWS Step Functions позволяет быстро масштабировать задания вертикально, используя тысячи параллельных функций Lambda для более быстрого выполнения заданий. Подробнее
Шаг 3. Практический семинар по бессерверной обработке изображений
Далее вы узнаете, как создать рабочий процесс обработки изображений в ответ на изображение, загруженное в Amazon S3, с помощью простого, мощного и полностью управляемого сервиса AWS Step Functions в сочетании с AWS Lambda, Amazon DynamoDB и Простого сервиса уведомлений Amazon (Amazon SNS). Подробнее
Шаг 4. Создание масштабируемых приложений для обработки данных
Из этой серии блогов вы узнаете больше о том, как разрабатывать и развертывать бессерверные приложения, разработанные на основе архитектуры Amazon S3 – AWS Lambda. Представленные решения используют сервисы AWS для создания масштабируемых бессерверных архитектур посредством минимума настраиваемого кода. Подробнее
Шаг 5. Выводы для машинного обучения с оплатой по мере использования с помощью AWS Lambda
Узнайте, как развертывать модели машинного обучения для выводов в режиме реального времени с помощью функций AWS Lambda, встроенных в Эластичную файловую систему Amazon (Amazon EFS). Таким образом, можно создать функцию Lambda, которая загружает пакеты и модель Python из EFS и выполняет прогнозирование на основе тестового события. Подробнее
Эталонная архитектура
Эталонная архитектура для обработки файлов в режиме реального времени – это управляемая событиями архитектура общего назначения для обработки данных, в которой используется AWS Lambda. Эта архитектура идеальна для рабочих нагрузок которым требуется несколько производных данных от одного объекта. Подробнее
Путь 3. Приложения для потоковой передачи данных в режиме реального времени
Open allОбзор
Потоковые данные позволяют собирать аналитические данные и принимать на их основе решения, а также представляют собой уникальный набор задач, связанных с дизайном и архитектурой. Узнайте, как достичь нескольких основных целей рабочих нагрузок потоковых данных, используя AWS Lambda и Amazon Kinesis для сбора сообщений, обработки и агрегирования записей и, наконец, для загрузки результатов в другие последующие системы для анализа или дальнейшей обработки.
Шаг 1. Использование AWS Lambda с Amazon Kinesis
Amazon Kinesis – это сервис, который упрощает сбор, обработку и анализ потоков видео и данных в режиме реального времени. Сначала вы создадите функцию Lambda для обработки событий из потока Kinesis. Подробнее
Шаг 2. Практический семинар по обработке потоковых данных
Затем вы создадите комплексное бессерверное приложение для обработки потоков данных в режиме реального времени, используя Amazon Kinesis для создания потоков данных и AWS Lambda для обработки потоков данных в режиме реального времени. Подробнее
Шаг 3. Разработка бессерверных приложений посредством потоковых данных
Наконец, прочтите эту серию блогов, чтобы узнать, как создавать внутренние потоковые данные для домашней системы соответствия, используя бессерверный подход. Вы изучите ключевые концепции стриминга и научитесь работать с ними в условиях бессерверной рабочей нагрузки. Подробнее
Эталонная архитектура
Эталонная архитектура будет использовать сервисы AWS Lambda и Amazon Kinesis, чтобы обрабатывать потоковые данные для отслеживания активности приложений, обработки последовательностей операций, анализа посещаемости, очистки данных, создания метрик, фильтрации журналов, индексации, анализа социальных сетей, телеметрии и учета данных устройств Интернета вещей в режиме реального времени. Подробнее
Путь 4. Примеры использования: начало работы с AWS Lambda 101
Open allОбзор
Начало работы с AWS Lambda Следуйте инструкциям, описанным в этом пути, и создайте свою первую функцию Lambda с триггером событий.
Шаг 1. Вход в аккаунт AWS
Войдите в Консоль управления AWS и настройте привилегированный аккаунт. На Уровне бесплатного пользования AWS вы получаете 1 миллион бесплатных запросов в месяц.
Шаг 2. Создание первой функции Lambda
Затем вы будете готовы создать и развернуть простую бессерверную функцию Hello World с помощью консоли Lambda и просмотреть выходные метрики. Подробнее
Шаг 3. Настройка триггеров для Lambda
Наконец, настройте триггер событий для Amazon S3, который будет вызывать функцию Lambda при возникновении события. Подробнее