serverless framework + AWS Lambda with Python
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- 1. serverless frameworkでAWS Lambda PyCon Kyushu 2018 Fukuoka 2018/06/30@LINE Fukuoka
- 2. 自己紹介 • Masato Nakamura • twitter: masahito • work at Nulab inc. Typetalk team • Python Lover
- 3. Goal • AWS LambdaをPythonで気軽にかけるように! • 書いた後で改善しやすく!
- 4. 説明しないこと • AWS の各サービスの説明 • nodeの環境の作り方
- 6. Pythonなんに使ってます? • 自動化処理? • デプロイ? • Web開発? • データ解析?
- 8. 定期処理 • スポットで処理を行いたい • Twitterでエゴサーチ • 1日ごとのバッチの起動 • データ集計
- 9. 定期処理 • Cron • 外部サービス • いわゆるServerless環境 • AWS Lambda • Google Cloud Functions • Microsoft Azule Functions
- 12. Goal • ! AWS LambdaをPythonで気軽にかけるように! • 書いた後で改善しやすく!
- 14. 一回だけ使う場合は正直これで十分
- 15. • 例: 障害検知 -> チャットへの投稿
- 16. • 例: 障害検知 -> チャットへの投稿 • ! 3rd Partyライブラリ使いたくなってくる • requests • add requirements.txt requests • run $ pip install -r requirements.txt -t vendor/ $ edit python-file $ zip /path/to/service-dir $ aws lambda ~~
- 17. AWS コンソールでちょとやりづら いこと ! 3rd party ライブラリ使ったりとか ! 特にC-APIが絡むとき ! コードのバージョン管理(gitとか)
- 19. • zipファイルでのデプロイが可能 $ aws lambda create-function --function-name AccessMemCache --region us-east-1 --zip-file fileb://path-to/app.zip --role execution-role-arn --handler app.handler --runtime python3.6 --timeout 30 --vpc-config SubnetIds=comma-separated-vpc-subnet-ids,SecurityGroupIds=default-security-group-id --memory-size 1024 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/vpc-ec- upload-deployment-pkg.html
- 20. うーんもうちょい楽にしたい ! 変更するたびに自力でzip -> deploy ! ローカルでのテスト実行 • 今のところ必要な処理 $ edit python-file $ (pip install ~~) $ zip /path/to/service-dir $ aws lambda ~~
- 22. Serverlessframework? • http://www.serverless.com Serverless Framework – Build web, mobile and IoT applications with serverless architectures using AWS Lambda, Azure Functions, Google CloudFunctions & more! • AWS Lambda, Azure Functions, Google CloudFunctions を 使ってサーバレスアーキテクチャでweb, Mobile IoT アプリケ ーションを作ろう
- 23. serveless frameworkの説明 • pros ! ! git/svn/hgでのファイル管理が可能 ! zip -> deployがコマンド一発 ! CloudWatch/ AWS IAMの制御とかもできる
- 24. serverless frameworkの利用 環境の作り方. $ npm install serverless -g $ sls -v 1.27.3
- 25. serverless frameworkでサービス作成 $ sls create -t aws-python3 -p py3-hello Serverless: Generating boilerplate... Serverless: Generating boilerplate in "/Users/masahito-nulab/src/jobs/typetalk-serverless-internal/py3-hello" _______ __ | _ .-----.----.--.--.-----.----| .-----.-----.-----. | |___| -__| _| | | -__| _| | -__|__ --|__ --| |____ |_____|__| ___/|_____|__| |__|_____|_____|_____| | | | The Serverless Application Framework | | serverless.com, v1.27.3 -------' Serverless: Successfully generated boilerplate for template: "aws-python3" $ tree py3-hello/ py3-hello/ ├── handler.py └── serverless.yml
- 26. • handler.py import json def hello(event, context): body = { "message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!", "input": event } response = { "statusCode": 200, "body": json.dumps(body) } return response • serverless.yml service: py3-hello provider: name: aws runtime: python3.6 functions: hello: handler: handler.hello
- 27. ローカルでのテスト実行 $ cd py3-hello $ sls invoke local -f hello { "statusCode": 200, "body": "{"message": "Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!", "input": {}}" }
- 28. AWS Lambdaへのデプロイ ! IAM/Roleの設定が終わればdeployコマンドがシンプルに $ sls deploy
- 29. ライブラリインストールの手間も減らしたい ! 3rd-party ライブラリのインストールが必要 # ! ここを忘れがち $ pip install -r requirement.txt -t vendor/ $ sls deploy
- 30. ライブラリインストールの手間も減らしたい serverless-frameworkのpluginを使う • UnitedIncome/serverless-python-requirements • serverless >= v1.12
- 31. プラグインの導入 $ sls plugin install -n serverless-python-requirements service: py3-hello provider: name: aws runtime: python3.6 cfLogs: true plugins: - serverless-python-requirements functions: hello: handler: handler.hello
- 32. デプロイ ($ sls requirements install) $ sls deploy
- 33. やったコマンド一発!
- 34. 非Pure Pythonなモジュール • 開発環境はWindows/OSXなことが多い • Python CAPIで書かれたライブラリは結構ある • numpy • 画像ライブラリ: pillow etc • ローカルで固めるとLambdaで動かない ! • Amazon LambdaはLinux環境のため
- 35. dockerize pip docker環境でcross-compile可能 * 裏でdocker image lambci/docker-lambdaを使っている service: py3-hello provider: name: aws runtime: python3.6 cfLogs: true plugins: - serverless-python-requirements custom: pythonRequirements: dockerizePip: true functions: hello: handler: handler.hello
- 37. Goal • AWS LambdaをPythonで気軽にかけるように! • ! 書いた後で改善しやすく!
- 38. デバッグがしんどい問題
- 39. ロギング まずはロギング print と logging.* 関数はどちらも CloudWatch Logs にログ を書き込み import logging logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def my_logging_handler(event, context): logger.info('got event{}'.format(event)) logger.error('something went wrong') return 'Hello from Lambda!'
- 40. 何の処理なのか忘れる問題
- 41. AWS Lambdaの処理は増えがち • AWS Lambda TAG • わかりやすい関数名をつける • AWS Lambda のdescription(説明)をきちんと書く
- 43. コードで何やってたか忘れる問題
- 44. コメントを書こう • 何を実装しようとしてたか忘れるよね • Whyとかを書いとくと後々思い出しやすくなりますよね def _service_json_to_dict(service_dict) -> Dict[TypetalkPlan, int]: # service_json format is too strange, I'd like to change simple Dict # e.g. [{"key": [“ham”], "value": 7}, {"key": [“spam”], "value": 1}] result: Dict[TypetalkPlan, int] = dict() for m in mixpanel_dict: key = m['key'][0] value = m['value'] result[key] = value return result
- 45. unittestを書こう • 集計スクリプトを回す時とか、ちゃんとチェックしておきた いよね • python にはdoctestっていう良いものがありますし! def hello(name: str) -> str: """ >>> from hello import hello >>> hello('test') 'hello, test' """ return f'hello {name}'
- 46. run unites • nose, pytestとかのrunnerを使うと便利
- 47. 変数見ても何やってるかわからない問題 • 引数だけ読んでもすぐに処理を思い出せないとかありますよ ね def ham(ipadresses): return ','.join(buffer)
- 48. TypeHintsを使うとわかりやすく(Python3 later) from typing import List def ham(ipadresses: List[str]) -> str: return ','.join(buffer)
- 49. TypeHintsを使うとわかりやすく(Python2) ** あんまりPython2で書くことはないかもしれませんが** from typing import List def ham(ipadresses): # type: List[str] -> str return ','.join(buffer) 静的解析もかけたい時はmypyを使うと便利
- 50. まとめ • serverlessを使うことで気軽にかけるように! • 処理を書くことに集中できる • 重要なのは書くときより、書いた後 • UnitTest/Comment/Type Hints • 後で思い切って捨てるがより簡単に!
- 51. Thanks
- 52. Q&A