Começando com o AWS Lambda: Um Tutorial Passo a Passo

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AWS Python

AWS Lambda é um poderoso serviço de computação sem servidor que permite executar código sem gerenciar a infraestrutura, para que você possa se concentrar exclusivamente em escrever código sem se preocupar com a provisão ou manutenção de servidores.

Neste tutorial, exploraremos o AWS Lambda, desde a configuração da sua primeira função até a integração com outros serviços da AWS. Seja processando fluxos de dados ou construindo APIs, este guia ajudará você a começar com implantações sem servidor usando o AWS Lambda.

O que é o AWS Lambda?

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

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

Métodos de implantação tradicionais exigem a configuração e gerenciamento de servidores, o que envolve escalonamento, atualização e correção. Essas tarefas podem ser demoradas, caras e menos eficientes para cargas de trabalho esporádicas. Em contraste, a implantação sem servidor elimina esses custos indiretos, oferecendo escalonamento automático e alta disponibilidade prontos para uso.

Recursos do AWS Lambda

  • Arquitetura orientada a eventos: As funções do AWS Lambda são invocadas em resposta a eventos, como alterações em dados, solicitações HTTP ou atualizações de recursos da AWS. 
  • Suporte a múltiplos ambientes de execução: O Lambda suporta vários ambientes de execução, incluindo Python, Node.js, Java, Go, Ruby e .NET. Os desenvolvedores também podem trazer seu próprio ambiente de execução usando a API de Runtime do AWS Lambda, tornando-o uma plataforma versátil para diversos casos de uso.
  • Escalabilidade automática: O AWS Lambda escala 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 de suas funções. Isso elimina a necessidade de investimentos iniciais e garante que você pague apenas pelo que usa.
  • Segurança integrada: O Lambda trabalhas com AWS Identity and Access Management (IAM), garantindo um controle de acesso refinado e interações seguras entre suas funções e outros serviços da AWS.

Casos de uso comuns do Lambda

  • Processamento de fluxos de dados: 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: funções Lambda podem ser emparelhadas com AWS API Gateway para criar APIs escaláveis para aplicações web e móveis. Essa configuração é comumente utilizada para gerenciar 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 carregadas no S3 ou arquivar automaticamente registros antigos de banco de dados.
  • Manipulação 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 do 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 utilizado para descarregar tarefas de backend, como validação de dados, processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar), ou enviar 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 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 na mecânica 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 AWS Lambda

As funções 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 endpoint do seu 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: As funções Lambda podem responder a ações como fazer upload, deletar ou modificar um objeto em um bucket S3. Por exemplo, elas podem redimensionar imagens ou converter formatos de arquivo após uma imagem ser enviada para um bucket S3.
  • Fluxos DynamoDB: Quaisquer alterações em tabelas DynamoDB, como inserções, atualizações ou exclusões, podem acionar uma função Lambda. Por exemplo, acionar um pipeline de análises quando novas linhas são adicionadas a uma tabela DynamoDB.
  • Aplicações personalizadas: Você pode invocar funções Lambda diretamente usando SDKs, CLI ou solicitações HTTP, permitindo que você se integre a sistemas externos.

2. Ambiente de execução

Quando um evento aciona uma função Lambda, a AWS cria automaticamente um ambiente de execução para executar o código. Esse 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. Concorrência e escalabilidade

AWS Lambda suporta escalabilidade automática executando várias instâncias da sua função em paralelo. Ele se escala de forma transparente sem qualquer 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 integra-se profundamente com os serviços da AWS para construir soluções robustas 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: Lambda pode acionar notificações via SNS ou enviar mensagens para filas SQS para processamento posterior.
  • Monitoramento e logging: O CloudWatch captura todos os logs, métricas e detalhes de erro das funções 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 tem 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

  • Instalar AWS CLI: Faça o download e instale o AWS CLI. Configure-o usando suas credenciais IAM.
  • Configure o Python ou Node.js: Instale o Python ou Node.js com base no tempo de execução de sua preferência. O AWS Lambda suporta múltiplos tempos de execução. Vamos usar o tempo de execução do Python neste tutorial.

Passo 1: Acesse o console do AWS Lambda

  1. Faça login no Console de Gerenciamento da AWS.
  2. Ir para o serviço Lambda.

Painel de navegação na console da AWS.

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

Painel AWS Lambda na Console da AWS.

Passo 2: Criar uma nova função

  1. Clique 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 AWS Lambda.

Levará alguns segundos. Uma vez 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 a partir 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 recebe entrada. Dê um nome de 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. Ela não faz muito no momento, mas está funcionando. Sempre que essa função é invocada, ela retorna uma simples string.

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 em um bucket S3, atualizações em uma tabela DynamoDB ou chamadas de API através do API Gateway podem invocar funções Lambda, possibilitando processamento em tempo real e execução escalável.

1. Configurando um acionador S3

  1. Vá para o console S3.
  2. Selecione o bucket S3.
  3. Na seção 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 arquivos, tamanhos ou metadados durante o envio.
    • Usar IA para extrair texto de documentos enviados (por exemplo, via Amazon Textract).

2. Integração com o API Gateway

  1. Acesse o serviço de 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 serverless para respostas em tempo real.
    • Acionar uma função Lambda para criar e armazenar dados do usuário em um banco de dados.
    • Manipular 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.

Implantação e Monitoramento de AWS Lambdas

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

1. Implantação manual usando o Console da AWS

O Console de Gerenciamento da AWS fornece uma interface web intuitiva para implantação de 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. Fazer 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. Configurar a função:
    • Defina variáveis de ambiente, alocação de memória e limites de tempo com base no seu caso de uso.
    • Adicione as permissões necessárias usando funções IAM da AWS para permitir que a função interaja com outros serviços da AWS.
  4. Implantar as alterações:
    • Clique em Implantar para salvar e ativar as alterações.
    • Use a funcionalidade de Teste para invocar a função manualmente e validar se ela funciona conforme o 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 CI/CD.

Passo 1 – Preparar o pacote de implantação

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

zip -r my-deployment-package.zip .

Passo 2 – Implantar a função usando o CLI

Use o comando update-function-code para fazer upload do novo código no AWS Lambda:

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

–function-name MinhaFuncao \

–zip-file fileb://meu-pacote-de-implantacao.zip

aws lambda get-function --function-name MyFunction

Passo 3 – Verificar 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 essencial para garantir que suas funções Lambda funcionem 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 capacidades de monitoramento e registro.

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

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

  • Throttles: Mostra o número de invocações que foram limitadas devido ao atingimento dos limites de concorrência.
  • Acessando métricas:
  • Navegue até o Console de Métricas do CloudWatch.

Selecione Lambdana lista de namespaces.

Escolha a função que deseja monitorar para visualizar métricas detalhadas.

Práticas recomendadas da AWS Lambda

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

1. Otimizar inicializações a frio

  • Os starts a frio ocorrem quando uma função Lambda é invocada após estar inativa, resultando em uma pequena 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 start 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.

Ao código da sua função.

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

Aproveite a concorrência provisionada

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

2. Mantenha as funções sem estado

A falta de estado é um princípio fundamental da arquitetura sem servidor, garantindo que sua aplicação escale sem problemas:

Ao evitar a dependência de dados em memória

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 graciosamente com eventos duplicados. 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

  • Variáveis de ambiente são uma maneira 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. O 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 a gestão de configuração

Use variáveis de ambiente para gerenciar configurações como níveis de log, configurações de região ou URLs de serviços de terceiros. Isso elimina a necessidade de valores codificados diretamente, tornando sua função mais portátil em diversos ambientes (por exemplo, desenvolvimento, staging, produção).

Conclusão

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