Começando com o AWS Lambda: Um Tutorial Passo a Passo

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O AWS Lambda é um serviço poderoso de computação serverless que permite executar código sem gerenciar infraestrutura, para que você possa se concentrar apenas em escrever código sem se preocupar com provisionamento ou manutenção de servidores.

Neste tutorial, vamos explorar o AWS Lambda, desde a configuração da sua primeira função até a integração com outros serviços da AWS. Seja para processar fluxos de dados ou construir APIs, este guia ajudará você a começar com implantações serverless usando o AWS Lambda.

O que é o AWS Lambda?

O AWS Lambda é uma plataforma de computação serverless fornecida pela Amazon Web Services (AWS) que permite aos desenvolvedores executar código sem provisionamento ou gerenciamento de servidores. O AWS Lambda facilita isso alocando dinamicamente recursos para executar suas funções apenas quando necessário, cobrando com base no uso em vez de capacidade de servidor pré-alocada.

Esta abordagem para o desenvolvimento de aplicações elimina a necessidade de configuração de infraestrutura tradicional, permitindo que você se concentre exclusivamente em escrever e implantar código.

A AWS Lambda é acionada por eventos, o que significa que é ativada por eventos específicos de outros serviços da AWS, tornando-a ideal para construir soluções responsivas, escaláveis e econômicas.

Métodos de implantação tradicionais requerem a configuração e o gerenciamento de servidores, o que envolve escalonamento, atualização e correção. Essas tarefas podem ser demoradas, custosas e menos eficientes para cargas de trabalho esporádicas. Em contraste, a implantação sem servidor elimina essas sobrecargas, oferecendo escalonamento automático e alta disponibilidade por padrão.

Recursos da AWS Lambda

  • Arquitetura orientada a eventos: As funções do AWS Lambda são invocadas em resposta a eventos como mudanças em dados, solicitações HTTP ou atualizações em recursos da AWS.
  • Suporte a múltiplos runtimes: O Lambda suporta vários runtimes, incluindo Python, Node.js, Java, Go, Ruby e .NET. Os desenvolvedores também podem trazer seu próprio runtime usando a AWS Lambda Runtime API, tornando-o uma plataforma versátil para diversos casos de uso.
  • Escalabilidade automática: O AWS Lambda dimensiona automaticamente sua aplicação com base na demanda. Seja processando um único evento ou lidando com milhares simultaneamente, o Lambda ajusta os recursos de computação dinamicamente.
  • Preços pay-as-you-go: Os custos são determinados pelo número de solicitações e pelo tempo de execução das suas funções. Isso elimina a necessidade de investimentos iniciais e garante que você pague apenas pelo que utiliza.
  • Segurança integrada: O Lambda trabalha com o AWS Identity and Access Management (IAM), garantindo controle de acesso detalhado e interações seguras entre suas funções e outros serviços da AWS.

Casos de uso comuns do Lambda

  • Processando fluxos de dados: O AWS Lambda integra com Amazon Kinesis para processar e analisar dados de streaming em tempo real. Por exemplo, você pode monitorar dispositivos IoT ou processar arquivos de log dinamicamente.
  • Construindo APIs RESTful: As funções Lambda podem ser combinadas com o AWS API Gateway para criar APIs escaláveis para aplicações web e móveis. Essa configuração é comumente utilizada para lidar com autenticação de usuários, consultar bancos de dados ou gerar conteúdo dinâmico.
  • Automatização de fluxos de trabalho: Automatize fluxos de trabalho complexos acionando funções Lambda com base em eventos de serviços como S3, DynamoDB ou CloudWatch. Por exemplo, você pode redimensionar imagens enviadas para o S3 ou arquivar automaticamente registros antigos do banco de dados.
  • Manuseio de eventos em pipelines de dados: Você pode usar o Lambda para lidar com eventos de dados em tempo real, como processar novos uploads em um bucket S3, transformar dados antes do armazenamento ou enriquecer fluxos de dados com chamadas de API externas.
  • Processamento de backend sem servidor: O Lambda é comumente usado para descarregar tarefas de backend, como validação de dados, processos de ETL (Extração, Transformação, Carga) ou envio de notificações via Amazon SNS ou SES.

Como o AWS Lambda funciona?

O AWS Lambda opera em um modelo orientado a eventos, o que significa que ele executa código em resposta a gatilhos ou eventos específicos.A chave para a funcionalidade do Lambda é sua integração com outros serviços da AWS e a capacidade de executar funções sob demanda. Vamos mergulhar nos detalhes de como o AWS Lambda funciona passo a passo:

Um exemplo de diagrama de arquitetura usando Lambda e outros serviços principais da AWS. Fonte da imagem: AWS.

1. Acionando funções do AWS Lambda

As funções do AWS Lambda são iniciadas por eventos de vários serviços da AWS ou sistemas externos. Exemplos comuns de fontes de eventos incluem:

  • API Gateway: Quando um usuário envia uma solicitação HTTP (por exemplo, uma solicitação GET ou POST) para o seu endpoint do API Gateway, o Lambda pode executar uma função para processar a solicitação – por exemplo, um endpoint de API RESTful para criar um usuário em um banco de dados.
  • Eventos S3: Funções Lambda podem responder a ações como upload, exclusão ou modificação de um objeto em um bucket S3. Por exemplo, elas podem redimensionar imagens ou converter formatos de arquivo após uma imagem ser carregada em um bucket S3.
  • Streams do DynamoDB: Quaisquer mudanças nas tabelas do DynamoDB, como inserções, atualizações ou exclusões, podem acionar uma função Lambda. Por exemplo, acionar um pipeline de análise quando novas linhas são adicionadas a uma tabela do DynamoDB.
  • Aplicações personalizadas: Você pode invocar funções Lambda diretamente usando SDKs, CLI ou requisições HTTP, permitindo integrar com sistemas externos.

2. Ambiente de execução

Quando um evento aciona uma função Lambda, a AWS cria automaticamente um ambiente de execução para rodar o código. Este ambiente inclui:

  • O código da sua função: O código que você escreveu para a sua tarefa específica.
  • Recursos alocados: CPU e memória (configuráveis) são atribuídos dinamicamente com base nas necessidades da função.
  • Dependências: Quaisquer bibliotecas externas ou pacotes especificados durante a implantação são incluídos.

3. Concurrency e escalabilidade

AWS Lambda suporta escalabilidade automática executando várias instâncias da sua função em paralelo. Ele consegue escalar de forma transparente sem nenhuma configuração. Veja como a concorrência funciona:

  • Se sua função precisar processar 100 eventos simultaneamente, o Lambda criará quantos ambientes de execução forem necessários (até o limite de concorrência).

4. Integração com outros serviços da AWS

AWS Lambda se integra profundamente com os serviços da AWS para construir soluções robustas e de ponta a ponta:

  • Interações com banco de dados: O Lambda pode ler/escrever dados no DynamoDB ou RDS durante a execução.
  • Serviços de mensagens: O Lambda pode acionar notificações via SNS ou enviar mensagens para filas SQS para processamento posterior.
  • Monitoramento e registro: O CloudWatch captura todos os logs, métricas e detalhes de erro das funções do Lambda, permitindo que você monitore e resolva problemas de desempenho.

Agora, vamos começar a configurar sua primeira função Lambda!

Configurando o AWS Lambda

Pré-requisitos

  • Conta AWS: Certifique-se de que você tenha uma conta AWS ativa. Inscreva-se aqui.
  • Configuração do usuário IAM: Crie um usuário IAM com permissões para AWS Lambda. Siga o guia IAM.

Configurando o ambiente de desenvolvimento

  • Instale o AWS CLI: Baixe e instale o AWS CLI. Configure-o usando suas credenciais IAM.
  • Configurar Python ou Node.js:Instale Python ou Node.js com base em sua runtime preferida. O AWS Lambda suporta múltiplas runtimes. Vamos usar a runtime Python neste tutorial.

Passo 1: Acesse o console do AWS Lambda

  1. Faça login no Console de Gerenciamento da AWS.
  2. Navegue até o serviço Lambda.

Painel de navegação no console da AWS.

Clique em Lambda no menu de navegação para ver o painel:

Painel do AWS Lambda no Console da AWS.

Etapa 2: Crie uma nova função

  1. Clique em Criar Função.
  2. Escolha “Autor do Zero”.
  3. Forneça um nome para sua função.
  4. Selecione um tempo de execução (por exemplo, Python 3.11).
  5. Clique no botão Criar Função.

Crie uma nova função do AWS Lambda.

Isso levará alguns segundos. Assim que a função for criada, você verá uma mensagem de sucesso no topo.

Passo 3: Escreva o código da sua função

AWS Lambda IDE do navegador para edição de código simples.

Passo 4: Teste sua função Lambda

Neste ponto, esta função apenas retorna a string “Olá do Lambda!”. 

Não há lógica, dependências, nada. 

Temos um script Python chamado lambda_function.py que contém a função chamada lambda_handler() que retorna uma string. 

Agora podemos testá-lo simplesmente clicando no botão Testar.

Teste sua função lambda da AWS no navegador.

Você pode remover o “JSON de Evento” já que nossa função não precisa de entrada. Dê um nome ao evento e clique no botão Invocar.

Teste bem-sucedido da função Lambda da AWS.

A função foi executada com sucesso e a mensagem foi retornada.

Yayy! Acabamos de implantar uma função sem servidor usando o AWS Lambda. Não faz muito no momento, mas está funcionando. Toda vez que essa função é invocada, ela retorna uma string simples.

Acionando o Lambda com Eventos

Como mencionado, a arquitetura do AWS Lambda permite que você acione funções em resposta a eventos específicos de vários serviços da AWS, tornando-o uma ferramenta versátil para automatizar fluxos de trabalho e integrar sistemas.

Eventos como uploads de arquivos para um bucket S3, atualizações em uma tabela DynamoDB ou chamadas de API através do API Gateway podem invocar funções do Lambda, permitindo processamento em tempo real e execução escalável.

1. Configurando um acionador S3

  1. Vá para o console S3.
  2. Selecione o bucket S3.
  3. Nas Propriedades, adicione uma notificação de evento para acionar sua função Lambda ao criar um objeto.Crie uma notificação de evento no bucket AWS S3.Selecione a função Lambda a ser acionada no S3.

Exemplos de casos de uso:

    • Redimensionar automaticamente imagens enviadas para o S3.
    • Converter vídeos em várias resoluções ou formatos para streaming.
    • Verificar formatos de arquivo, tamanhos ou metadados ao enviar.
    • Usar IA para extrair texto de documentos enviados (por exemplo, via Amazon Textract).

2. Integração com API Gateway

  1. Acesse o serviço API Gateway.

O painel de serviços do API Gateway no Console da AWS.

  1. Crie uma nova API REST.

Crie uma nova API REST via API Gateway.

  1. Configure um método (por exemplo, POST) para acionar sua função Lambda.

Exemplos de casos de uso:

    • Construir uma API sem servidor para respostas em tempo real.
    • Acionar uma função Lambda para criar e armazenar dados de usuário em um banco de dados.
    • Gerenciar solicitações POST para processar e validar pedidos de clientes em tempo real.
    • Acionar uma função Lambda para consultar e retornar dados de um banco de dados ou API.

Implantando e Monitorando AWS Lambdas

Implantar funções AWS Lambda é direto e pode ser feito usando diferentes métodos, dependendo de suas necessidades, como o Console de Gerenciamento da AWS para implantações manuais ou a CLI da AWS para implantações automatizadas.

1. Implantação manual usando o Console da AWS

O Console de Gerenciamento da AWS fornece uma interface web intuitiva para implantar funções Lambda. Este método é ideal para projetos pequenos ou alterações rápidas. Veja como implantar uma função Lambda usando o console:

  1. Criar ou editar uma função:
    • Acesse o Console de Gerenciamento da AWS.
    • Navegue até o AWS Lambda.
    • Clique em Criar Função para configurar uma nova função ou selecione uma função existente para atualizar.
  2. Faça o upload do seu código:
    • Escolha Fazer upload de e selecione um arquivo .zip ou imagem de contêiner.
    • Você pode editar o código da sua função diretamente no editor de código integrado para desenvolvimento em pequena escala.
  3. Configure a função:
    • Defina variáveis de ambiente, alocação de memória e limites de tempo limite com base em seu caso de uso.
    • Adicione permissões necessárias usando funções do AWS IAM para permitir que a função interaja com outros serviços AWS.
  4. Implante as alterações:
    • Clique em Implantar para salvar e ativar suas alterações.
    • Use o recurso Teste para invocar a função manualmente e validar se ela funciona como esperado.

2. Implantação automatizada usando o AWS CLI

O AWS CLI é uma maneira eficiente de implantar e atualizar funções Lambda para automação ou atualizações frequentes. Ele garante consistência e reduz erros manuais, especialmente em projetos maiores ou pipelines de CI/CD.

Passo 1 – Prepare o pacote de implantação

Empacote seu código e dependências em um arquivo .zip. Por exemplo:

zip -r my-deployment-package.zip .

Passo 2 – Implemente a função usando o CLI

Use o comando update-function-code para enviar o novo código para o AWS Lambda:

aws lambda update-function-code \
    --function-name MyFunction \
    --zip-file fileb://my-deployment-package.zip

–function-name MyFunction \

–zip-file fileb://my-deployment-package.zip

aws lambda get-function --function-name MyFunction

Passo 3 – Verifique a implantação

Após a implantação, verifique o status da função usando:

Este comando recupera a configuração da função e confirma a implantação.

Monitorando o Lambda com o CloudWatch

Monitorar é fundamental para garantir que suas funções Lambda sejam executadas de forma eficiente, lidem com erros de maneira adequada e atendam às expectativas de desempenho. O AWS Lambda se integra ao Amazon CloudWatch para fornecer recursos de monitoramento e registro.

  1. O Amazon CloudWatch coleta e exibe automaticamente métricas-chave para suas funções Lambda. Essas métricas ajudam a analisar o desempenho de sua função e a solucionar problemas.
  2. Métricas a serem monitoradas:
  3. Invocações: Registra o número de vezes que sua função é invocada. Ajuda a compreender os padrões de tráfego e tendências de uso.
  4. Erros: Mostra o número de erros durante a execução da função. Use isso para identificar taxas de falha e depurar problemas.

Duração: Mede o tempo necessário para executar a função. Isso é crucial para otimizar o desempenho e gerenciar custos.

  • Limitações: Mostra o número de invocações que foram limitadas devido ao alcance dos limites de concorrência.
  • Acessando métricas:
  • Navegue para o Console de Métricas do CloudWatch.

Selecione Lambda na lista de namespaces.

Escolha a função que deseja monitorar para visualizar métricas detalhadas.

Práticas recomendadas do AWS Lambda

Agora que você implantou sua primeira função Lambda, é útil conhecer algumas práticas recomendadas para projetos futuros mais complexos. Nesta seção, eu forneço algumas práticas recomendadas a serem lembradas.

1. Otimizar inicializações a frio

  • As inicializações a frio ocorrem quando uma função Lambda é invocada após estar inativa, resultando em uma leve latência enquanto a AWS provisiona o ambiente de execução. Embora a AWS minimize essa sobrecarga, existem etapas que você pode seguir para reduzir o tempo de inicialização a frio:
  • Use pacotes de implantação menores
  • Mantenha seu pacote de implantação leve incluindo apenas as dependências necessárias.

Utilize ferramentas como as Camadas do AWS Lambda para compartilhar bibliotecas comuns (por exemplo, AWS SDK) entre funções sem incluí-las em pacotes individuais.

Comprima e minimize o código sempre que possível, especialmente para funções baseadas em JavaScript ou Python.

Avoid inicializações pesadas em sua função

Mova a inicialização intensiva de recursos (por exemplo, conexões de banco de dados, clientes de API ou bibliotecas de terceiros) para fora do manipulador de funções. Isso garante que o código seja executado apenas uma vez por ambiente e reutilizado em várias invocações.

Aproveite a concorrência provisionada

Para funções críticas e sensíveis à latência, utilize a Concorrência Provisionada para manter o ambiente de execução pronto para atender solicitações. Embora isso incorra em custos adicionais, garante baixa latência para cargas de trabalho de alta prioridade.

2. Mantenha as funções sem estado

A ausência de estado é um princípio fundamental da arquitetura serverless, garantindo que sua aplicação escala sem problemas:

Avoid reliance on in-memory data

As funções Lambda são efêmeras, o que significa que seu ambiente de execução é temporário e pode não persistir entre invocações. Em vez de depender de variáveis em memória, armazene informações de estado em sistemas externos como DynamoDB, S3 ou Redis.

Habilitar idempotência

Projete suas funções para lidar com eventos duplicados de forma elegante. Use identificadores únicos para solicitações e verifique logs ou bancos de dados para garantir que o mesmo evento não seja processado várias vezes.

3. Use variáveis de ambiente

  • As variáveis de ambiente são uma forma segura e conveniente de configurar suas funções Lambda:
  • Armazene informações sensíveis

Armazene chaves de API, strings de conexão de banco de dados e outros segredos como variáveis de ambiente. A AWS Lambda criptografa essas variáveis em repouso e as descriptografa durante a execução.

Para maior segurança, use o AWS Secrets Manager ou o Systems Manager Parameter Store para gerenciar segredos dinamicamente.

Simplifique o gerenciamento de configuração

Use variáveis de ambiente para gerenciar configurações como níveis de log, ajustes de região ou URLs de serviços de terceiros. Isso elimina a necessidade de valores codificados, tornando sua função mais portátil entre ambientes (por exemplo, dev, staging, prod).

Conclusão

Source:
https://www.datacamp.com/tutorial/aws-lambda