AWS Lambdaの裏側をなるだけ詳しく解説してみる - Sweet Escape
AWS Lambdaの環境がどのようになっているか、ユーザが用意したLambdaファンクションがどんな感じで実行されるかってあたりを可能な限り詳しく説明したいと思います。 はじめに 大前提 コールドスタート/ウォームスタート コントロールプレーン/データプレーン アイソレーション AWS Lambdaのコンポーネント群 同期実行かつ初回呼び出し（コールドスタート）、もしくはスケーリング 同期実行かつ再利用（ウォームスタート） 非同期実行 スケールアップ エラーハンドリング リトライ その他 ネットワーク まとめ はじめに この投稿は2020年9月29日の21時から開催予定のイベント（ライブストリーミング）で話す内容です。 serverless-newworld.connpass.com もし間に合えば、かつ時間があればぜひライブ配信のほうにも参加ください。 （2020.09.30 upda
CloudWatch Logs に蓄積したログをS3に定期的にエクスポートする - あくまで個人的なメモ
前回各サーバのログを集約させた。 これをS3にexportしてログの集計など他の処理に繋げる。 また、古いログなどCloudWatch Logsで見る必要がないログはexportしてから消してしまうのも一つの手だと思う。 (S3のほうがアーカイブ料金は若干安い) S3バケットの作成 export先として指定するバケットを作る。ログの出力先用に作ると良いと思う。 export元のCloudWatch Logsと同じリージョンになるように注意すること。 バケットポリシーの設定 作成したバケットの Permissions > Bucket policy を選択し、バケットポリシーを編集する。 下記は作成したバケット名が「export-log-backet-name」の場合の例。Resourceを書き換えてね。 { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ {
AWS Lambda Pythonをローカル環境で実行 | DevelopersIO
AWS Lambda を開発する際には コードを書く Zip で固めてアップロードする サンプルイベントをインプットに Lambda 関数をテスト実行する CloudWatch Logs でログを確認してデバッグ というフローが発生します。 コード修正のたびにこのフローをたどるのはなかなか手間です。 そこで今回は python-lambda-local を使ってローカル環境で AWS Lambda Python の実行環境をエミュレートし、Lambda 関数を実行する方法について解説します。 以下のようにライブラリーパス(-l)、ハンドラー(-f)、タイムアウト(-t)、プログラム、(test.py)、入力イベント(events.json) を指定すると、Lambda 関数をローカル環境で実行できます。 $ python-lambda-local -l lib/ -f handler -t
ApexでAWS Lambdaファンクションを管理する | DevelopersIO
以前AWS LambdaファンクションをGulpでデプロイというブログを書きましたが、今回はAWS Lambdaファンクションの管理ツールApexをご紹介したいと思います。 Apexとは @TJ Holowaychukさんが中心となって開発されている、AWS Lambdaファンクションをビルド、デプロイ、管理するためのツールです。Mediumでも語られていますが、TJ Holowaychukさんはサーバーレスなアーキテクチャが実現できるAWS Lambdaに魅力を感じつつも、AWS Lambdaのユーザビリティの低さに不満を持っており、その問題を解決するためにApexの開発に至ったようです。 Apexの特徴 AWS Lambdaがネイティブにサポートしていない言語をサポート(本ブログ記事執筆時点ではGolangをサポート) バイナリから簡単にインストール可能(CI/CDへの組み込みが容易)
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