Lambda

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Lambda はサーバーをプロビジョニングしたり管理しなくてもコードを実行できるコンピューティングサービスです。Lambda は可用性の高いコンピューティングインフラストラクチャでコードを実行し、コンピューティングリソースに関するすべての管理を行います。これには、サーバーおよびオペレーティングシステムのメンテナンス、容量のプロビジョニングおよび自動スケーリング、さらにログ記録などが含まれます。Lambda を使用すると、実質どのようなタイプのアプリケーションやバックエンドサービスに対してもコードを実行できます。必要なのは、Lambda がサポートするいずれかの言語でコードを指定することだけです。

コードを Lambda 関数に整理します。Lambda は必要に応じて関数を実行し、1 日あたり数個から 1 秒あたり数千個のリクエストまで自動的にスケーリングします。課金は実際に消費したコンピューティング時間に対してのみ発生します。コードが実行されていない場合、料金は発生しません。

AWS のサービス (Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) や Amazon DynamoDB など) のデータ処理トリガーの構築。

Amazon Kinesis に保存されたストリーミングデータの処理。

AWS 規模、パフォーマンス、セキュリティで動作する独自のバックエンドの作成。

Lambda を再現する Docker イメージ

ローカル開発環境で実行する

code: (bash)

docker run --rm \

-v "$PWD":/var/task:ro,delegated \

lambci/lambda:python3.8 \

lambda_function.lambda_handler

# http リクエストを許可する

docker run --rm \

-p 9001:9001 \

-e DOCKER_LAMBDA_WATCH=1 -e DOCKER_LAMBDA_STAY_OPEN=1 \

-v "$PWD":/var/task:ro,delegated \

lambci/lambda:python3.8 \

lambda_function.lambda_handler

# リクエストを投げる

サンプルコード

code: Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/python:latest

COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}

RUN pip install --upgrade pip && \

pip install -r requirements.txt

COPY app.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}

code: compress-image.py

import os

import boto3

import urllib.parse

from io import BytesIO

from PIL import Image, ImageFilter

TARGET_BUCKET_NAME = os.environ.get('TARGET_BUCKET_NAME')

def lambda_handler(event, context):

s3 = boto3.client('s3')

# Putされたバケット名やキーを取得

key = urllib.parse.unquote_plus(

# 画像をGet

response = s3.get_object(Bucket=origin_bucket_name, Key=key)

# 圧縮

im = im.convert('RGB')

im_io = BytesIO()

im.save(im_io, 'JPEG', quality=50, progressive=True)

# 画像をPut

s3.put_object(Body=im_io.getvalue(),

Bucket=TARGET_BUCKET_NAME, Key=key)

return None

Reference