見積もり処理とアップロードを起点とするレポート処理を通じて、AWS Lambda 関数を実行し、診断します。コード、設定、リソース権限を、実際の関数の結果に結びつけます。
5 つのガイド付きラボと、レポートを修復する 1 つの自主課題で構成されています。JSON による呼び出しから始め、バージョンとエイリアスによる制御されたリリースへ進みます。
学習する内容
- Python Zip ハンドラーをデプロイし、JSON イベントで呼び出す
- 環境変数を設定し、タイムアウトを診断する
- 範囲を限定した実行ロールで DynamoDB を読み書きする
- 入力と出力の権限境界を守りながら、S3 にアップロードされたレポートを処理する
- バージョンを発行し、安定したエイリアスの参照先を変更する
- イベント、ログ、保存済みレポートを使い、誤ったオブジェクトを読み取る処理を修復する
このコースの対象者
AWS のストレージ、権限、コードを小さなサーバーレスアプリケーションに組み合わせる準備ができた学習者が対象です。
前提知識： Get Started with AWS on LabEx、IAM ロール、Find a Failed Request in CloudWatch Logs から始めてください。データアクセスのラボでは DynamoDB 項目の操作、または S3 のキーとプレフィックスも必要です。各ラボの前提知識に従い、最初の関数の前にストレージの全コースを修了する必要はありません。
学習環境： すべての演習は、ブラウザーから利用できる LabEx の Linux 環境で行います。AWS CLI のコマンドには Terminal を使い、その隣の AWS View で同じリソースとアプリケーションの状態を確認します。ツールと接続は準備済みで、個人の AWS アカウントやアクセスキーは不要です。各ラボは新しい VM で独立して開始します。 ハンドラーとアプリケーションの補助コードは提供され、各課題の目的に集中できます。Show logs は選択した呼び出しのログストリームを開きます。
よくある質問
関数が実際に実行されたことをどう確認しますか？
計算結果、受信イベント、実行ログ、保存データを比較します。アップロード、バージョン発行、エイリアス設定だけでは、期待する実装が実行された証明にはなりません。失敗の診断では以前の結果を保持してください。
呼び出し権限と実行ロールは同じものですか？
いいえ。呼び出し元には関数を呼び出す権限が必要です。実行ロールは、関数からテーブルや S3 オブジェクトなどへのアクセスを制御します。両方の境界をテストします。
どの Lambda 機能を扱いますか？
Python Zip ハンドラー、同期 JSON 呼び出し、通常の設定、学習済みの DynamoDB Put/Get 操作、S3 アップロード通知、単一ターゲットのエイリアスを扱います。重み付きトラフィック、配信リトライと重複排除、VPC 統合、同時実行の調整、本番デプロイの自動化、他のランタイムは範囲外です。
次に何を学ぶべきですか？
最初の 3 つのガイド付きラボが、HTTP API/Cognito とプライベート注文 API プロジェクトに必要な関数の基礎を提供します。各演習は新しい環境で始まります。認証情報を取り除く前に、自分のリソースのクリーンアップを確認してください。
