- İşlem›
- AWS Lambda›
- Kullanmaya Başlama
AWS Lambda'yı Kullanmaya Başlama
Kendi yolunu seç
AWS Lambda, yeni bilgilere hızla yanıt veren uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran, olaylara yanıt olarak kodunuzu çalıştıran ve temel işlem kaynaklarını otomatik olarak yöneten bir sunucusuz işlem hizmetidir.
İster AWS Lambda'da yeni olun ister halihazırda aklınızda bir kullanım örneği olsun, kendi yolunuzu seçin ve AWS Lambda'yı kullanmaya başlamak için seçilen öğrenme adımlarını izleyin.
Yol 1: Etkileşimli Web ve API Tabanlı Mikro Hizmetler veya Uygulamalar
Genel Bakış
Çeviklik kazanmanıza, operasyonel karmaşıklığı azaltmanıza, maliyeti düşürmenize ve otomatik olarak ölçeklendirmenize yardımcı olacak güçlü web uygulamaları, mikro hizmetler ve API'ler oluşturmak için AWS Lambda'yı tek başına veya diğer AWS hizmetleriyle birlikte kullanın.
Adım 1: Lambda HTTP’yi Kullanmaya Başlayın
Tek bir Lambda işlevinden nasıl dinamik bir web sayfası oluşturacağınızı öğrenin. Ek hizmetleri öğrenmek, yapılandırmak ve çalıştırmak zorunda kalmadan işlevinizi doğrudan çağırmak için bir Lambda İşlevi URL'si kullanan Lambda işlevinize HTTPS uç noktaları atayarak başlayacaksınız. Bu, tek işlevli mikro hizmetler için idealdir. Daha fazla bilgi edinin
Adım 2: Amazon API Ağ Geçidi ile Lambda'yı Kullanın
Ardından, bir REST API ve bir kaynak (Amazon DynamoDB) oluşturmak için Amazon API Ağ Geçidi'ni kullanacaksınız. API'yi bir HTTPS uç noktası üzerinden çağırdığınızda, API Ağ Geçidi, Lambda işlevini çağırır. Bu, her işlevi API uç noktalarına, yöntemlerine ve kaynaklarına eşlemek için Amazon API Ağ Geçidi'nden yararlanan birden fazla işleve sahip mikro hizmetler için idealdir. Daha fazla bilgi edinin
Adım 3: Basit Bir Web Uygulaması Oluşturun
Artık AWS Lambda, Amazon API Ağ Geçidi, Amazon DynamoDB ve AWS Amplify Konsolu’nu kullanarak basit bir web uygulaması oluşturmaya hazırsınız. Önce, "Hello World" sayfasını çalıştıran statik bir web uygulaması oluşturacaksınız. Daha sonra web uygulamasına işlevsellik eklemeyi öğreneceksiniz. Böylece, görüntülenen metin sağladığınız özel bir girdiye bağlı olacaktır. Daha fazla bilgi edinin
Adım 4: Çoklu Mikro Hizmet Web Uygulaması Oluşturun
Son olarak, birden çok mikro hizmet içeren sunucusuz bir web uygulaması oluşturacaksınız. AWS Amplify Konsolu, Amazon Cognito, AWS Lambda, Amazon API Ağ Geçidi ve Amazon DynamoDB kullanarak statik bir web sitesi barındıracak, kullanıcı kimlik doğrulamasını yönetecek ve sunucusuz bir arka uç oluşturacaksınız. Daha fazla bilgi edinin
Referans Mimarisi
Bu web referans mimarisi, sunucusuz web uygulaması oluşturmak için AWS Lambda hizmetini diğer AWS hizmetleriyle birlikte kullanma adımlarını göstermektedir. Bu depoda uygulamanın arka ucunu oluşturan Lambda işlevlerinin tamamını içeren örnek kod bulunmaktadır. Daha fazla bilgi edinin
Yol 2: Veri İşleme Uygulamaları
Genel Bakış
Sunucusuz özelliği, yüksek hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde almanıza, işlemenize ve analiz etmenize olanak tanır. Ölçeklenebilir bir sunucusuz veri işleme çözümünün nasıl oluşturulacağını öğrenin. Veri işlemeyi tetiklemek için Amazon Simple Storage Service'i (Amazon S3) kullanın veya makine öğrenimi (ML) modellerini Amazon Esnek Dosya Sistemi’nden (EFS) AWS Lambda 'ya yükleyerek gerçek zamanlı ML çıkarımı gerçekleştirin.
Adım 1: Küçük resim görüntüleri oluşturmak için bir Amazon S3 tetikleyicisi kullanın
Bir Lambda işlevi oluşturarak başlayın ve Amazon S3 için bir tetikleyici yapılandırın. Bir S3 bucket’ına yüklenen her görüntü dosyası için Amazon S3, görüntü nesnesini kaynak S3 bucket’ından okuyan ve hedef S3 bucket’ına kaydetmek üzere küçük resim oluşturan bir işlev çağırır. Daha fazla bilgi edinin
Adım 2: Büyük Ölçekli Paralel Veri İşleme
Ayrıca, s3’ten gelen .mp4 ve.mov dosyalarını zaman çizelgesi temizleme için birden çok Gif animasyonuna dönüştüren büyük ölçekli paralel iş yüklerini nasıl düzenleyeceğinizi öğrenin. AWS Step Functions'ın dağıtılmış haritası sayesinde, işleri daha hızlı tamamlamak için binlerce paralel Lambda işlevini çağırarak işler hızla ölçeklenir. Daha fazla bilgi edinin
Adım 3: Sunucusuz Görüntü İşleme Konulu Uygulamalı Atölye Çalışması
Ardından, Amazon S3'e yüklenen bir görüntüye yanıt olarak, AWS Lambda, Amazon DynamoDB ve Amazon Basit Bildirim Hizmeti (SNS) ile birlikte basit, güçlü ve tam olarak yönetilen bir AWS Step Functions'ı kullanarak görüntü işleme iş akışının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz. Daha fazla bilgi edinin
Adım 4: Ölçeklenebilir Veri İşleme Uygulamaları Oluşturma
Bu blog serisinde, Amazon S3-AWS Lambda mimarisi kalıpları etrafında tasarlanmış sunucusuz uygulamaların nasıl tasarlanacağı ve dağıtılacağı hakkında daha fazla bilgi edinin. Sunulan çözümler, minimum özel kod kullanarak ölçeklenebilir sunucusuz mimariler oluşturmak için AWS hizmetlerini kullanır. Daha fazla bilgi edinin
Adım 5: AWS Lambda ile Makine Öğrenimi Çıkarımı İçin Kullandıkça Ödeyin
Artık Amazon Esnek Dosya Sistemi’ni (EFS) bağlayabilen AWS Lambda işlevlerini kullanarak gerçek zamanlı çıkarım için makine öğrenimi modellerini nasıl devreye alacağınızı öğrenin. Böylece, Python paketlerini ve modelini EFS'den yükleyen ve bir test olayına dayalı tahmin gerçekleştiren bir Lambda işlevi oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin
Referans Mimarisi
Gerçek Zamanlı Dosya İşleme referans mimarisi genel amaçlı, etkinlik temelli bir paralel veri işleme mimarisi olup AWS Lambda kullanmaktadır. Bu mimari, bir nesneye yönelik birden fazla veri türevine ihtiyaç duyan iş yükleri için idealdir. Daha fazla bilgi edinin
Yol 3: Gerçek Zamanlı Akış Uygulamaları
Genel Bakış
Veri akışı, analiz öngörüleri toplamanıza ve bunlara göre hareket etmenize olanak tanır ancak aynı zamanda benzersiz bir dizi tasarım ve mimari zorluğunu beraberinde getirir. Mesajları almak, kayıtları işlemek ve bir araya getirmek ve son olarak sonuçları analiz veya daha sonraki işlemler için diğer alt sistemlere yüklemek üzere AWS Lambda ve Amazon Kinesis kullanarak veri akışı iş yüklerinin çeşitli genel hedeflerine nasıl ulaşacağınızı öğrenin.
Adım 1: Amazon Kinesis ile AWS Lambda'yı Kullanın
Amazon Kinesis, video ve veri akışlarını gerçek zamanlı olarak toplamayı, işlemeyi ve analiz etmeyi kolaylaştıran bir hizmettir. Bir Kinesis akışındaki olayları tüketmek için Lambda işlevi oluşturarak başlayacaksınız. Daha fazla bilgi edinin
Adım 2: Akış Verilerini İşleme Konulu Uygulamalı Atölye Çalışması
Ardından, veri akışları oluşturmak için Amazon Kinesis'i ve akışları gerçek zamanlı olarak işlemek için AWS Lambda'yı kullanarak gerçek zamanlı veri akışlarını işlemede kullanabileceğiniz kapsamlı bir sunucusuz veri işleme uygulaması oluşturacaksınız. Daha fazla bilgi edinin
Adım 3: Akış Verileri ile Sunucusuz Uygulamalar Oluşturma
Son olarak, sunucusuz bir yaklaşım kullanarak bir ev fitness sistemine yönelik bir akış veri arka ucunun nasıl oluşturulacağını öğrenmek için bu blog serisini okuyun. Temel akış kavramlarını ve bunların sunucusuz bir iş yükünde nasıl ele alınacağını öğreneceksiniz. Daha fazla bilgi edinin
Referans Mimarisi
Bu referans mimari, AWS Lambda ve Amazon Kinesis kullanarak uygulama etkinliği izleme, işlem siparişi işleme, tıklama akışı analizi, veri temizleme, ölçüm oluşturma, günlük filtreleme, dizin oluşturma, sosyal medya analizi ve IoT cihazı veri telemetrisiyle ölçümü için gerçek zamanlı akış verilerini işleyebilir. Daha fazla bilgi edinin
Yol 4: Aklınıza kullanım örneği gelmiyor mu? AWS Lambda 101 ile başlayın
Genel Bakış
AWS Lambda'da yeni misiniz? Bu yoldaki adımları takip edin ve çalışan ilk Lambda işlevinizi bir olay tetikleyicisiyle oluşturun.
Adım 1: AWS Hesabınızda Oturum açın
Önce AWS Yönetim Konsolu’nda oturum açın ve kök hesabınızı ayarlayın. AWS Ücretsiz Kullanım ile ayda 1 milyon ücretsiz istek alırsınız.
Adım 2: İlk Lambda İşleviniz
Ardından, Lambda konsolunu kullanarak basit bir sunucusuz Hello World işlevi oluşturup dağıtmaya ve çıktı ölçümlerinizi gözden geçirmeye hazır olacaksınız. Daha fazla bilgi edinin
Adım 3: Lambda için Tetikleyicileri Ayarlayın
Son olarak, Amazon S3 için, bir olay meydana geldiğinde Lambda işlevinizi çağıracak bir olay tetikleyicisi ayarlayın. Daha fazla bilgi edinin