Lambda関連のことを調べてみた

terraform で作成した api gateway + lambda をローカル環境で動かす手法

api gateway + lambda　の構成を作成したらローカルで動かして動作確認をしたいですよね。
今回は、terraform で作成した上記リソースをローカルで動かす方法をまとめました。
意外と癖が強くて、動くようになるまで苦戦しました。そのあたりについても書いていこうと思います。

# はじめに

AWS は公式で AWS SAM というサーバレス環境構築ツールを提供しています。

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/serverless-application-model/latest/developerguide/what-is-sam.html

こちらは宣言した内容をそのままAWSにデプロイできる上、dockerを使えばローカルで動作させることも可能な優れものです。ただ、リソースを作成するために書くSAMテンプレートはなかなか癖があり、学習コストも少し高めです。
公式もそれを意識しているのか、2年ほど前に terraform で作成したコードからSAMテンプレートを作成してくれるツールが発表されました。

https://aws.ama

Lambda でコンテナを動かすときのコールドスタート時間を計測する

# はじめに

Lambda でコンテナを使って動かすことができます。このときに、コールドスタートの時間がどれくらいになるか自信がなかったので、手元で簡単に試してみる記事です。コールドスタートの試行回数は数回程度なので、しっかりした検証ではない点を理解したうえで、この記事を活用ください。また、時期によってもパフォーマンスは変わってくると思うのでその点もご留意ください。

# 検証結果

個人的な意見ですが、コールドスタートでも、起動がかなり高速だと思いました。ざっくり以下の 2 パターンの検証です。

– コンテナイメージサイズ : 以下の 2 種類
– 100 MB
– 10,000 MB (約 10 GB)
– コンテナイメージ内のアプリケーション : bash script を実行
– Lambda 関数のメモリ : 1024 MB
– VPC : VPC 外で実行

![image-20240608180505909.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1002774/23

AWS上で Swift の Lambda を動かしてみる

サーバー系は苦手なのに、必要に迫られて AWS で APIを実装する必要性に迫られた。別に、Node.jsやJavaを使えば、もっと簡単に実装できるかもしれないけれど、やはり Swift での実装にこだわってみた。

## 情報収集

まずは「aws、lambda、swift」くらいで検索してみる。このあたりがトップででてくる。

https://github.com/swift-server/swift-aws-lambda-runtime

https://www.swift.org/blog/AWS-lambda-runtime/

このあたりも気になる。

https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2020/10644/

## Projectを作成

“`sh
mkdir mylambda
cd mylambda
“`

次の構造のようにファイルを構成します。

“`
$ tree .
.
├── Package.swift
└── Sources
└── mylambda
└── main.swif

AWS LambdaでBedrock APIを呼び出す

[link-1]: https://qiita.com/MhalTeddy/items/5fe8d8ace7b48e1fadec “Amazon Bedrock APIの基本”
[link-2]: https://qiita.com/MhalTeddy/items/b8917f72a32ca5d389dc “AWS CLI”
[link-3]: https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-intro-execution-role.html “Lambda Permissions”

## はじめに
生成AIのRAGシステムを構築する前段階として、AWSのLambdaから生成AIモデルを呼び出してみました。
実行ロールの割り当てに引っかかって時間を使ったので、やり方をまとめました。

## Amazon Bedrockの事前準備
まず、AWS CLIをインストールして認証します。
方法は[AWS CLIを使い始めるまで][link-2]に書いています。

次に、Bedrockへのモデルアクセスとトークンの発行を行います。
こちら

【続】LINEメッセージをAWS Lambdaで送受信してみたお話

## はじめに
業務にてLINE MessagingAPIを利用したLINEでのコミュニケーションツールを作成したので、技術共有と自分の備忘録もかねて書いていきます。
今回は[前回の投稿](https://qiita.com/inacyc_k/items/709f6670d1f0b5ad3677)の追加機能実装となります。以前までのテキストメッセージ以外にも画像の送受信実装を行います。

## 前回の振り返り
前回はLINE公式アカウントを作成し、テキストメッセージの送受信を行いました。
いわゆるこんな感じ。
まずはLINEからユーザーがメッセージを行うと、同じテキストを返信する、というもの。

そしてAPIを叩くことで、テキストメッセージを送信するです。
【メモ】Labmdaの作成済みレイヤー

https://github.com/keithrozario/Klayers?tab=readme-ov-file

一にも二にもここ。

pythonのrequestsライブラリーひとつ、自分のローカル環境でpip install -t . してzipを作って、、ってやるのは大変面倒です。上のgithubでは作成済みのレイヤーが公開されています。その中から選んで、Lambdaのレイヤー設定「ARN を指定」で入力することで、必要なライブラリがセットアップされます。
有名ライブラリしか載っていませんが、かなり重宝します。

DynamoDBストリームって何？

# はじめに
DynamoDBのストリームについて学ぶ機会があったので、備忘録として記事を書きます。

# DynamoDBストリームとは
DynamoDBストリームとは、DynamoDBの機能の一つで、**テーブルのデータ変更（アイテムの作成、更新、削除）をリアルタイムにキャプチャし、それに基づく処理をトリガーするためのものです**。
DynamoDBストリームを有効にすると、テーブル内のアイテムに対する変更がストリームに記録されます。これにより、変更の内容を順次取得して、様々な用途に利用することができます。
「Stream」の「流れ」という意味の通り、**テーブル内のデータ変更（作成、更新、削除）の連続的な流れをキャプチャし、保存する機能**ということです。


https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazo

ECS タスク定義ファミリーの古いリビジョンを削除

# issue
* タスク定義のリビジョンが溜まりすぎている

# 対策
* ライフサイクルがないようでまたもやLambda出動

# Lambda
“`python:lambda_handler Python3.12
import json
import time
import boto3

def list_all_task_definitions(ecs_client):
paginator = ecs_client.get_paginator(‘list_task_definitions’)
task_definitions = []

for page in paginator.paginate(status=’ACTIVE’):
task_definitions.extend(page[‘taskDefinitionArns’])

return task_definitions

def list_task_definition_revisions(ecs_client, task_definition_family)

Google Cloud Run と AWS Lambda のコールドスタート時間を言語別に観察してみる


コンテナを**リクエスト処理時間ベースの料金体系**で実行できるサーバレス環境としては、Google の Cloud Run（[2019年11月GA](https://cloud.google.com/run/docs/release-notes#November_14_2019)）と AWS Lambda（[2020年12月にコンテナに対応](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-for-aws-lambda-container-image-support/)）が特に有名でしょう。

これらの環境は、一度起動したコンテナインスタンスをしばらく生かしておき、その後のリクエストに使いまわします。しかし、生きているインスタンスが足りない場合は新たなコンテナの起動から始めるいわゆる「コールドスタート」と

mockito.MockedStatic を使うときの書き分け ２つ

# はじめに

`mockedStatic` あんまり使ったことがなく、『エラーが何で起きてるか分からん！』と質問されたときに即答できなかったのが悔しかったので備忘。

# もくじ

– [mockito.MockedStatic の書き方２つ](#mockitomockedstatic-の書き方２つ)
– [サンプルコード](#サンプルコード)
– [メソッド参照を使う場合](#メソッド参照を使う場合)
– [ラムダ式を使う場合](#ラムダ式を使う場合)
– [使い分け](#使い分け)
– [参考](#参考)

# 実行環境

– Java8 以降
– JUnit5
– Mockito 4.11.0

“`gradle:build.gradle
dependencies {
testImplementation(‘org.mockito:mockito-core:4.11.0’)
testImplementation(‘org.mockito:mockito-inline:4.11.0’) // 3.4.0以降でないと使えない
}
“`

※ `mo

AWS SAP対策#3 LambdaからAuroraへの接続をより効率よく行う

AWS SAP試験対策 #3

# 問題(ざっくり)
あるWebアプリケーションは、Lambda関数でAurora MySQLデータベースをクエリします。データベースは複数のリードレプリカで構成されています。アクセスが集中する期間では、アプリケーションのパフォーマンスが低下します。アプリケーションが多くのデータベース接続を行うために遅延が発生している模様です。パフォーマンスを向上させるにはどうすればいいですか？

① ゲートウェイロードバランサーを作成して、Auroraリードレプリカ間で接続を分散する。
② Auroraサーバーレスデータベースクラスターで自動スケーリングを使用する。
③ RDS Proxy接続プールをAuroraデータベースのクラスターエンドポイントに接続する。
④ データベース接続を開くためのLambda関数コードをイベントハンドラーの外に置く。

\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*
\*

# 回答
**④ データベース接続を開くためのLambda関数コードをイベントハンドラーの外に置く

S3 Object Lambdaを利用したOn-Demandイメージ変換サービスの紹介

こんにちは。ムシンサ・コミュニティ開発チームのバックエンドエンジニア、チョ・ユシンです。 今回はAWS S3 Object Lambdaを利用してオンデマンドイメージ変換サービスを構築した事例を共有したいと思います。

### イメージ変換サービスとは？
一般的にサーバーでイメージを提供するためには、オリジナルイメージよりも小さいサイズのイメージを提供する方がサーバーのリソースおよびトラフィックコストを節約できます。最近ではスマートフォンの発展により、スマートフォンのカメライメージのサイズが基本的に10MB前後で保存されるため、100枚のイメージを提供するだけで1Gbpsのネットワーク帯域を占有してしまいます。また、イメージサイズが大きい場合、クライアント側でもイメージをレンダリングするのに時間がかかり、ユーザーエクスペリエンスにも悪影響を与える可能性があります。

従来のイメージ変換および提供方法は、AWSチュートリアルにも記載されているように、S3の保存イベントを通じてリサイズされたイメージを保存し提供する方式です。変換されたイメージがオリジナルイメージと同様にストレージに保存され

コンテナイメージからLambda関数をデプロイする

## はじめに
コンテナイメージからLambda関数のデプロイにトライ。
（コンテナイメージからのデプロイ自体は2020年のアップデート）

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/python-image.html

## コンテナイメージからLambdaをデプロイする
コンテナイメージからLambda関数をデプロイすることでデプロイ可能なMaxのサイズが10GBになる。当時のre:Inventの動画を見ても機械学習などパッケージが大きいケースでもLambdaを使いやすく、というのが念頭に置かれている印象。

2020年の記事

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-for-aws-lambda-container-image-support/

zipファイルアーカイブからLambda関数をデプロイする方法では、解凍後のzipファイルのサイズが250MBまでに制限される

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/g

【AWS×Webアプリ】CloudFrontのキャッシュ削除（Terraform）

## 目的
・AWS上の静的Webサイトホスティングを有効にしたS3をCloudFrontで公開。
・S3のコンテンツを更新した際に、CloudFrontのキャッシュ削除を行うLambdaを実装。

## 前提条件
・Terraformを使用してAWS上にリソースを作成する。
・Pythonを使用してLambdaを実装する。
・作成する内容は以下と同様

https://qiita.com/Haruki-N/items/f9e8fb32fd20285b57ad

## TFファイル
“`aws_s3.tf（前回からの追加箇所のみ抜粋）
resource “aws_s3_bucket_notification” “WebBucket_notification” {
bucket = aws_s3_bucket.WebBucket.id

lambda_function {
lambda_function_arn = aws_lambda_function.DeleteCache.arn
events = [“s3:ObjectCreat

ECSタスクをスケジュール管理してコスト削減する方法

サービスのデプロイ先をLambdaからECS on Fargateに変更するにあたり、本番環境以外にかかるコストをできるだけ削減しようと、いろいろ試みてきました。
– vCPUとメモリを最小構成(0.25 vCPU, 0.5 GB)にする
– Fargate Spotを使用する

ECS側の設定で工夫できるのはこれくらいだったのですが、1時間あたりのvCPUとメモリ単位でコストがかかる料金体系ということで、LambdaとEventBridgeで業務時間外だけECSタスクを停止するような仕組みをつくりました。

Lambda関数のコードやEventBridgeのTerraform設定などをそのまま記載するので、コピペしてコスト削減に活用していただければ幸いです。

https://aws.amazon.com/jp/fargate/pricing/

# Lambda関数
EventBridgeとの組み合わせでスケジュール実行できるため、ECSタスクの停止と起動処理の実行環境にはLambdaを選びました。

単一責任の原則(Single responsibility principle)

CloudFormationでlambdaのソースコードを更新する方法

# 背景
CloudFormation(以降、cfnと記載)を使用して、lambdaソースコードの更新を行いたい時があると思います。
cfnでは、テンプレートファイルに変更があれば更新してくれますが、lambdaのソースコードをS3にアップロードしている場合、lambdaのS3BuketやS3Keyは変化しないので、テンプレートファイルには変更が起きず、結果的にcfnでの更新ができません。
“`
Resources:
layer:
Type: AWS::Lambda::LayerVersion
Properties:
Description: ‘pacakge deploy test layer’
LayerName: ‘PacakgeDeployTestLambdaLayer’
Content:
S3Bucket: Hoge
S3Key: Layer.zip // Layerの内容を更新してもここの値は一定

Lambda:
Type: AWS::Lambda::Fu

[Lambda]Pythonライブラリをアップロードする

## まとめ

“`bash
mkdir hoge
cd hode
pip3 install ライブラリ名 -t .
“`

## 経緯

– Slackに記事のURLが投稿された時、その記事の要約をPerplexity APIを使用して投稿したい
– AWS Lambdaに置くか
– pythonのライブラリ必要やん！
– ほな入れよか

“`zsh
pip3 install requests /rss_summary

error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed
╰─> To install Python packages system-wide, try brew install
xyz, where xyz is the package you are trying to
install.

If you wish to install a Python library that isn’t in Homebr

python-lambda-local を使って AWS Lambda 関数をローカル環境で実行する

# はじめに
Lambdaのプログラムをテストする際、毎回 Lambda 関数を更新して実行するのは面倒ではないですか？
そこで良い方法ないかなと調べていたところ、 **python-lambda-local** というツールを知りました。

https://github.com/HDE/python-lambda-local

# 仕様
Python 3.7+
今回試した環境のバージョンは 3.9.6 でした。
“`bash:バージョン
$ python3 –version
Python 3.9.6
“`

# インストール
pip でインストールすれば完了です。

“`bash:インストール
$ pip install python-lambda-local
“`

# オプション
使い方とオプションは以下になります。

“`bash:使い方
$ python-lambda-local [-h] [-l LIBRARY_PATH] [-f HANDLER_FUNCTION]
[-t TIMEOUT] [-a ARN_ST

MacでLambdaレイヤーARMアーキを作成

# はじめに
　***arm64でLambda関数をデプロイせざるを得ないケースで、Layerを追加したい場合向け。*** imageデプロイを使えばどうとでもなるのだが、それは根本解決にはならない。前に一度やったのだが、やり方を失念してしまったため、備忘として記録する。
Cloud9やEC2を使ってLayerを作成する方法もあるが、***AWSが提供するdocker imageを使えばローカル環境であらゆるLayerを作成できるし、インタラクティブにやりたい***ので、本記事ではその方法について記述する。

# 環境
– 言語: python3.12
– OS: macOS Sonoma14.5
– RAM: 64GB
– Docker: 25.0.3

# 手順
この[Docs](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/python-layers.html#python-layer-compatibility)で推奨されている通り、Amazon Linuxベースコンテナイメージに基づくDocker環境に依存関係をイン

CDK×Lambda×golang×Dynamoでアプリを作ってみる DynamoDB処理のLambda実装編PUT&DELETE（第五回）

さて、今回は更新と削除のメソッドを作成していきたいと思います！
とは言っても構造体などはgetItemやputItemに似ているので非常に分かりやすかったです。

とりあえず全体像は以下の通りになります。
“`
package main

import (
“encoding/json”
“net/http”

“github.com/aws/aws-lambda-go/events”
“github.com/aws/aws-lambda-go/lambda”
“github.com/aws/aws-sdk-go/aws”
“github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session”
“github.com/aws/aws-sdk-go/service/dynamodb”
“github.com/aws/aws-sdk-go/service/dynamodb/dynamodbattribute”
)

var (
tableName = “MyDynamoDB”
dynamoDb = dynamodb.New(session.Must(sess