Lambda関連のことを調べてみた2020年12月03日

メモリ上限10Gで Lambdaのコア数はどうなった！！(Re:Invent2020対応版)

# 概要
Re:Invent 2020 で、High Performance Lambdaがリリースされ、メモリー上限が10Gとなり、コア数も最大６コアになりました。
ただ、メモリー設定でどうコア数が変わるかは公開されていないので実際に確認してみました。

# 結論
以下の通り、最低２コアで、3Gから2G毎にコア数が上がるようです。
これまで、1536Mまで1コアでそれ以上が2コアだったようですが、大きく変更となりましたね。
課金単位も変わりましたが、実質的に値下げと言えるかもしれませんね。


|memory|cors|
|:—-|:—-|
|128|2|
|192|2|
|256|2|
|320|2|
|384|2|
|448|2|
|512|2|
|576|2|
|640|2|
|704|2|
|768|2|
|832|2|
|8

serverlessでslackbotローカル開発環境構築 – serverless-offline編 –

#何を作ろうとしている
slack apiフレームワークのboltをAWS Lambda上で動かして、さらにはDynamoDBとかも連携したSlackbotを作ろうとしている。

#目指す開発環境

####ここから
マジで何も分からないところからどうにかこうにかserverlessを使ってAWSに簡単なlambda関数をデプロイ出来るようになりました
でも結構速いPCでもデプロイに一回1分以上かかる

####こうなった！

serverless-offlineを使って、コードの編集が5秒ほどで自動で反映されてすぐ試せるローカルサーバーを立ち上げた。それをngrokでWEB上にURL公開、Slackからのエンドポイントに指定してローカルの方にリクエストを投げて逐次試しながら開発できる。

**この記事はserverless-offlineでローカル開発環境をserverlessの設定から立ち上げるところまでの備忘録です。**

#serverless-offlineとは

https://github.com/dherault/serverless-offline

AWS Lam

re:Invent Andy Jassy Keynoteの気になったもの

# 背景
さっきre:InventのメインイベントのAndy JassyのKeynoteが終わりました
たくさん新サービスは出ましたが、気になったものをピックアップしてみます
新サービスが発表されて詳細を見たいってなったら、だいたい[AWS News Blog](https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/)に記事が出るので、それを見てました

# 気になったもの一覧
## コンピューティング
### Lambdaコンテナ対応

[New for AWS Lambda – Container Image Support | Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/new-for-aws-lambda-container-image-support/)

### AWS Proton

[Preview: AWS Proton – Automated Management for Container and Serverless Deployments | Amazon Web Serv

パソコン初心者がおうむ返しlinebotを作ってみた話

##はじめに
これは
この記事はこちらの記事を参考してかいています。
詳しくはこちらまでhttps://qiita.com/inoue2002/items/a87df2b520f8b6e37f42
##目次
1 環境構築（必要なものをダウンロード）
>ngrok
node.js
git
VScode

##環境構築(ngrok)
[ngrok](https://ngrok.com/download)をダウンロードします。
　↑こちらからサイトに飛べます。
下の方にこちらがでてきます。あとは解凍するだけ。![6F4250F8-367F-4386-952D-6A3065A0EAC8_4_5005_c.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northe

LambdaのProvisioned Concurrencyと１年付き合ってみて思ったこと。

# １年付き合って見て思ったこと。

Lambdaは毎年たくさん機能アップデートがあるけど、やっぱりLambdaの醍醐味はそのシンプルさだと思います。シンプルに使えるように、Lambdaだけでシステムやロジック設計をするのではなくて、AWSのビルディングブロックの組み合わせで適材適所で活かしあった方が良いなと思う１年でした。

Provisioned Concurrencyによって、より多くのワークロードでLambdaが利用された１年になりましたが、それ以上にProvisioned Concurrencyを利用しなくても、そのまま素で自動的にスケールしてくれるLambdaの良さを再確認した１年でもありました。

# この記事について

執筆時はre:Invent 2020の前日です。
ですので、re:Invent2020の内容は一切含みません。

そしてProvisioned Concurrencyは2019年のre:Invent時期に登場したAWS Lambdaの機能です。
今回は、そろそろこなれ感のあるこの機能について解説します。

https://aws.amazon.com/a

CircleCIでLambdaのデプロイを改善した話

# はじめに
この記事は[CircleCI Advent Calendar 2020 – Qiita](https://qiita.com/advent-calendar/2020/circleci)の3日目の記事です。

自分のチームではLambdaを使って、バッチなどを動かしています。
LambdaはAWS SAMで管理していましたが、デプロイを自動化しておらず、手動で反映していました。

そんな状況をCircleCIを使って改善した話をしていきます。

# 改善前
改善前のデプロイフローが下記になります。


このデプロイは下記のような課題を抱えていました。

* ローカル上で依存解決して実行しないといけない
* 変更セットをレビュアーが隣で確認しないといけない

このような作業を行っているため、環境変数の書き換えがミスがあったりし、ダブルチ

AppDynamics Lambda Extension による Python 関数性能監視

この記事はシスコシステムズ有志による Cisco Systems Japan Advent Calendar 2020 (2枚目) の 3 日目として投稿しています。

2017年版: https://qiita.com/advent-calendar/2017/cisco
2018年版: https://qiita.com/advent-calendar/2018/cisco
2019年版: https://qiita.com/advent-calendar/2019/cisco
2020年版: https://qiita.com/advent-calendar/2020/cisco
2020年版(2枚目): https://qiita.com/advent-calendar/2020/cisco2

# はじめに

2020年10月にプレビューとなった AWS Lambda Extensions により，コード変更なしに Lamba 関数の AppDynamics での監視が可能となりました。

[AWS Lambda Extensions(プレビュー)を構築する](https:/

【初心者向け】AWS Lambda(Python) + API Gatewayで運行情報をお知らせしてくれるSlackAppを作るハンズオン！

## はじめに
こんにちは！DMM WEBCAMPでメンターをしています@piyorです。

通学・出勤の時に電車が遅延しているかの確認をSlackで出来たら
チームメンバーなどで共有ができて便利ですよね

という訳で、運行状況をPythonでスクレイピングしてその結果をSlackに送信するものを作成しました。

### 対象者
– サーバレス(AWS Lambda)に興味がある方
– Webスクレイピングに興味がある方
– SlackAppに興味がある方

※今回Pythonのコードについては基本的には説明しません
※スクレイピングとはなに？って方は[こちらの記事](https://www.sejuku.net/blog/51241)などを参考にしてください
※スクレイピングを禁止しているサイトも存在します。[こちらの記事](https://qiita.com/n_oshiumi/items/b4efd1f40ec0a1b77376)などを参考にしましょう

### 作るもの

?こんな感じに、遅延・運休してる路線を通知してくれます
![スクリーンショット 2020-12-01

【Lambda】Lambda関数②

## 同時実行数
**同時実行数**：ある時点で同時に実行されているLambda関数の数（デフォルトでは同一アカウントの同一リージョン内につき最大1,000）

– 関数レベルの同時実行数を設定することも可能
– アカウントレベルの同時実行数 – 関数レベルの同時実行数 = 他のLambda関数で共有される同時実行数

## スロットリング
**スロットリング**：各アカウントごとに設定されているリソースの利用上限を超えた場合に、利用が制限されること

スロットリングされたリクエストの処理方法

|イベントソースのタイプ|処理方法|
|:–|:–|
|同期呼び出し
（プッシュ型）|・429エラーを返却する
・リトライするためには、呼び出し元でリトライ作業を行う|
|非同期呼び出し
（プッシュ型）|・最大6時間自動的に間を空けてリトライする
・デッドレターキューを設定することで、スロットリングされた原因を調査可能|
|ストリームベース
（プル型）|・データの有効期限が切れるまでスロットリングされたデータの処理を試みる
・処理の順序を保つため、データ

【Lambda】Lambda関数①

## 基本設定
– メモリは最小128MBから最大3,008MBまで64MB単位で選択可能

→ 最適なメモリサイズを指定することでコスト最適化が可能
– タイムアウト時間は最長15分まで指定可能

→ タイムアウト時間を超えるLambda関数の実行は全て失敗となる
– メモリに比例するCPUが割り当てられる（メモリと独立しての設定は不可）
– Lambda関数の設定情報として環境変数を定義しコード内から参照することで、処理に応じて関数内の変数の値を変更可能

## Lambdaレイヤー
複数のLambda関数でコードを共有するための機能

– 複数のLambda関数で用いられる共通機能をレイヤーとして登録すれば、それをLambda関数で利用するレイヤーとして指定するだけで複数のLambda関数を利用出来る
– 1つのLambda関数につきレイヤーを5つまで指定可能

## バージョン / エイリアス
### バージョン
Lambda関数のバージョンを発行する機能

– 全てのLambda関数には **$LATEST** という特別なバージョン（常に最新のバージョン）が存在

【Lambda】AWS Lambdaとは

## Lambdaとは
サーバーの準備・管理をすることなく、Lambda関数と呼ばれるコードを実行出来るコンピューティングサービス

**FaaS（Function as a Service）**：イベントが発生したときに起動させる機能（Function）だけを利用者が開発し、それ以外のサービスはすべてAWSなどのクラウドサービス企業が責任を持つ形態

### メリット
– トランザクション量に応じて自動でスケーリングする
– 起動時点で高可用性が保証されている
– Lambda関数の実行中のみが課金対象で、アイドル時間については利用料がかからない

## Lambda関数
Lambdaの中心となる構成要素としてプログラミング言語で記述された機能

– イベントソースでのイベントをトリガーとして実行される
– 詳細 → [【Lambda】Lambda関数①](https://qiita.com/777cb_/items/f39218b5524ceca64514)、[【Lambda】Lambda関数②](https://qiita.com/777cb_/items/e5895c6d57d

Bolt for Python が FaaS での実行のために解決した課題

## Bolt とは & 自己紹介

近年、Slack のプラットフォーム機能開発チームは、Slack 連携アプリを作るための公式フレームワークである「[Bolt（ボルト）](https://api.slack.com/tools/bolt)」の開発と普及活動に力を入れています。私はこの Bolt の開発を担当しています（特に Python と Java は大部分を私が手がけたので、思い入れもひとしおです）。

Bolt を使うと Web API を使ってメッセージやファイルを投稿して通知するだけのシンプルな連携ではなく、ボタンやモーダルを活用したインタラクティブなアプリを簡単に作ることができます。また、そのような UI 部品を使わない場合でも、Bolt を使うと Events API の受信とリスナー関数の実装を非常に簡単に実装することができます。

今年のアドベントカレンダーは、まだそこそこ空きがあるようなので、埋まらなかった日については、この Bolt のノウハウを中心に記事を投稿していこうと思っています。

## それでは本題

この記事では、[Bolt for Python]

node.jsとserverlessを使ってlambdaでアプリを動かす -複数の関数をlambdaにアップする-

## 前回までのあらすじ
[node.jsとserverlessでローカル環境のコードをlambdaにアップできましたとさ](https://qiita.com/udonnamerou/private/734a35bf94af4dcdecbb)

## 目的
ローカル環境で作成した複数の関数をLambdaにアップして動かしたい

## 実践
#### 環境
node.js v12.18.2

#### ディレクトリ構成
“`
ls -a
. .gitignore node_modules package.json
.. handler.js package-lock.json serverless.yml
“`

#### package.jsonの確認
“`
{
“name”: “application-no-namae-desu”,
“version”: “1.0.0”,
“descriptio

[AWS][Aurora]テーブルにレコードが挿入された際にLambdaを呼び出す方法

##はじめに
“Aurora DBのテーブルにレコードが挿入されたらLambda関数を呼び出す”という方法に関して情報が少なかったため、備忘録として残しておきます。

##参考
[Amazon Aurora MySQL DB クラスターからの Lambda 関数の呼び出し](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Integrating.Lambda.html)
[AuroraへのInsert TriggerでLambdaを呼びだしてServerlessで処理する](https://qiita.com/ukitiyan/items/bdd25946bbbf7a70903e)
[ストアドプロシージャの基本的ななにか](https://qiita.com/setsuna82001/items/e742338eb93e3a48ba46)

##何がしたかったか
以下の処理を実現させるために、AuroraのInsert Triggerを利用してLambdaを呼び出す実装を行

BoltとServerless Frameworkを使ってSlackチャットボットをAWS Lambdaで実行する

# はじめに

AWS LambdaとBoltフレームワークを使って、Slackのチャットボットを作成しました。
[Bolt入門ガイド](https://slack.dev/bolt-js/ja-jp/tutorial/getting-started)の手順では、`ngrok`を使ってローカルPC上にボットを起動します。
実際の運用ではローカルPC上ではなくサーバ上にアプリを起動すると思いますが、AWS環境へのデプロイ方法の詳細は記載されていないため、備忘録も兼ねて投稿します。

# 各種ツールやライブラリの概要

名称 | 概要
—- | —-
Slack | チャットツール。アプリを作成しカスタマイズできる。
Bolt | Slackアプリ開発のためのフレームワーク。
AWS Lambda | AWSが提供するサーバレス環境。
Serverless Framework | AWS Lambdaを始めとしたサーバレス環境にデプロイするためのフレームワーク。
ngrok | ローカル環境をhttpsで公開できるサービス。開発環境として利用。

**今回実行した環境**

項目

AWS LambdaからPythonを実行してみた

# やったこと
AWSの勉強がてら、「[QiitaマイページからLGTM / View / ストック数の一覧を確認できるようにしてみた](https://qiita.com/koob/items/20881aa910eaa2cad3a9)」で作ったpythonファイルをAWS Lambdaから定期実行できるようにしてみました。
（過去記事ではHerokuで定期実行させていました）

ちょうど同じ時期に[AWS Lambdaでpythonプログラムの定期実行](https://qiita.com/hiiii/items/0f442a2284cfdce7fbcf)という記事が上がっていたので、全体の流れはこちらを参考にさせていただきました。

ところどころ追加で調べた箇所があるので、この記事はそちらをメインにした内容になります。
また例によって、AWSアカウントは作成済みとします。

ちなみに料金の方は
> AWS Lambda の無料利用枠には、1 か月ごとに 100 万件の無料リクエスト、および 40 万 GB-秒のコンピューティング時間が、それぞれ含まれます。

とあるので今回のよう

AWS LambdaでAPI開発するときのパターン集

# 結論
AWS LambdaでAPI開発をする場合は以下の４パターンが考えられます。それぞれにメリットデメリットがあるので、要件やメンバーのスキルセットなどをもとに選択することになると思います。

###① Functions(別ソース)パターン

###② Functions(同一ソース)パターン

###③ WebFrameworkパターン
![proxy integration pattern.png](https://qiita-image-sto

Serverless Frameworkを使用して AWS Lambdaにデプロイ

## 環境
* Mac OS Catalina 10.15.7
* AWS Lambda
* Serverless Framework standalone (
* Framework Core: 2.11.1 (standalone)
* Plugin: 4.1.2
* SDK: 2.3.2
* Components: 3.3.0

## Serverless Framework スタンドアロンのインストール
nodeのバージョン依存に関係なく使用するため、npmでのインストールではなくスタンドアロンを使用した
[Get started with Serverless Framework Open Source & AWS](https://www.serverless.com/framework/docs/getting-started/) に記載の通り

“`
curl -o- -L https://slss.io/install | bash
“`

## AWSのクレデンシャルの設定

[AWS – Credentials](https:

AWS Lambda boto3でCognitoのユーザーを削除する

# はじめに
AWS LambdaでCognitoのユーザーを削除します。
ランタイムは`python`です。
環境変数`COGNITO_MAX_RESULTS`には、`50`を指定します。
ユーザープールの数が50以下である事を想定しています。
Cognitoからユーザーを削除する場合、ループ処理となり、たまにコケることがあるため、リトライ処理を追加しています。

**Lambdaのスクリプト**

“`python:Lambda
import os
import boto3

cognito = boto3.client(‘cognito-idp’, region_name=’ap-northeast-1′)

def handler(event, context):

user_pool_name = ‘ユーザープール名’
user_ids = [‘ユーザーID’]

# Cognitoからユーザーを削除する
response = delCognitoUser(user_pool_name, user_ids)

return respo

AWS Lambda boto3でWAFのIP setsを更新する

# はじめに
AWS LambdaでWAFのIP setsを更新します。
ランタイムは`python`です。
WAFは`CLOUDFRONT`のものとなるため、AWSリージョンはバージニア北部の`us-east-1`となります。
WAFのIP Setsの更新は、渡したIPアドレスのリストで上書きされるので、登録・更新・削除が同じメソッドとなります。
リスト`ip_adresses`は重複していても問題なく、WAFに登録されます。

**Lambdaのスクリプト**

“`python:Lambda
import boto3

waf = boto3.client(‘wafv2′, region_name=’us-east-1’)

def handler(event, context):

ip_set_name = ‘IP Sets名’
ip_adresses = [‘IPアドレス’]

response = update_ip_addresses(ip_set_name, ip_adresses)

return response

def