خط پایان در چشم است!
به روز 29 خوش آمدید! امروز، من دنیای محاسبات بدون سرور را با استفاده از AWS Lambda بررسی کردم. Serverless یک تغییر دهنده بازی در دنیای DevOps است که به شما امکان می دهد کد را بدون تهیه یا مدیریت سرور اجرا کنید. این پیچیدگی عملیاتی را کاهش می دهد و به توسعه دهندگان اجازه می دهد روی نوشتن کد تمرکز کنند.
سرور بدون سرور چیست؟
در معماری سنتی، شما مسئول مدیریت سرورهایی هستید که برنامه شما را اجرا می کنند. با محاسبات بدون سرور، AWS از مدیریت زیرساخت مراقبت می کند. شما کد خود را می نویسید و آپلود می کنید، و AWS به طور خودکار مقیاس، تحمل خطا و نگهداری سرور را مدیریت می کند.
یکی از محبوب ترین سرویس های بدون سرور AWS Lambda است. با Lambda، می‌توانید کد را در پاسخ به رویدادهایی مانند درخواست‌های HTTP، آپلود فایل یا تغییرات پایگاه داده اجرا کنید. این پرداخت به صورت پرداختی است، بنابراین شما فقط برای زمانی که کدتان اجرا می شود، پرداخت می کنید.
مزایای محاسبات بدون سرور
مقرون به صرفه بودن: شما فقط هزینه زمان اجرای کد خود را پرداخت می کنید، نه برای منابع سرور بیکار.
مقیاس پذیری: لامبدا به طور خودکار با حجم کاری شما مقیاس می شود و هزاران درخواست را در ثانیه انجام می دهد.
بدون مدیریت سرور: نیازی به نگرانی در مورد تامین سرور، وصله یا تغییر مقیاس نیست.
استقرار سریعتر: به جای مدیریت زیرساخت، روی نوشتن و استقرار کد تمرکز کنید.
شروع کار با AWS Lambda
مرحله 1: ایجاد یک تابع لامبدا
من با ایجاد یک تابع ساده Lambda شروع کردم. در AWS، توابع Lambda در بسیاری از زبان‌ها مانند Python، Node.js یا جاوا نوشته می‌شوند. من پایتون را برای این پروژه انتخاب کردم.
ماشه: من یک ماشه سطل S3 را تنظیم کردم تا هر زمان که فایلی آپلود می شود، تابع Lambda را فراخوانی کند.
کد: تابع Lambda فایل آپلود شده را پردازش می کند، متادیتا را استخراج کرده و در جدول DynamoDB آمازون ذخیره می کند.
در اینجا نگاهی گذرا به کد پایتون برای تابع Lambda من است:
_import json
واردات boto3
def lambda_handler (رویداد، زمینه):
s3 = boto3.client('s3')
dynamodb = boto3.client('dynamodb')
# Extract bucket and object key from the event
bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
# Store file metadata in DynamoDB
dynamodb.put_item(
TableName="FileMetadata",
Item={
'FileName': {'S': key},
'BucketName': {'S': bucket}
}
)
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps('File metadata saved successfully!')
}
_
مرحله 2: تست عملکرد لامبدا
پس از استقرار تابع، یک فایل آزمایشی را در سطل S3 آپلود کردم که عملکرد Lambda را فعال کرد. این تابع با موفقیت ابرداده فایل را استخراج و در DynamoDB ذخیره کرد. لامبدا به‌طور خودکار مقیاس‌بندی می‌شود تا بارگذاری‌های چند فایل را بدون نیاز به مداخله دستی انجام دهد.
ادغام AWS Lambda با سایر خدمات
یکی از قدرتمندترین ویژگی های Lambda توانایی آن در یکپارچه سازی یکپارچه با سایر سرویس های AWS است که آن را به یک جزء کلیدی در معماری های بدون سرور تبدیل می کند.
API Gateway: می‌توانید از API Gateway برای نمایش توابع Lambda به عنوان RESTful API استفاده کنید، که می‌تواند توسط برنامه‌های وب یا تلفن همراه مصرف شود. من یک نقطه پایانی API Gateway راه اندازی کردم تا عملکرد Lambda خود را فعال کند و با داده های پردازش شده پاسخ دهد.
DynamoDB: همانطور که در پروژه من نشان داده شد، Lambda می تواند داده ها را از جداول DynamoDB ذخیره و بازیابی کند، و آن را به یک انتخاب عالی برای برنامه هایی که نیاز به پایگاه داده بدون سرور دارند تبدیل می کند.
SNS (سرویس اعلان ساده): من همچنین با استفاده از Amazon SNS برای ارسال اعلان‌ها هر زمان که عملکرد Lambda من فعال می‌شد، کاوش کردم.
تجربه یادگیری من
غواصی در معماری بدون سرور با AWS Lambda یک تجربه چشم نواز بود. این نشان می‌دهد که چگونه برنامه‌های کاربردی مدرن را می‌توان بدون مدیریت زیرساخت‌های زیربنایی ساخته و مقیاس‌بندی کرد. بدون سرور، تمرکز به طور کامل به توسعه منطق برنامه تغییر می‌کند که منجر به چرخه‌های توسعه سریعتر و کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود.
چالش های پیش رو
شروع سرد: یکی از چالش‌های لامبدا، مشکل شروع سرد است، جایی که توابع زمانی که برای مدتی فراخوانی نشده‌اند، تأخیر بیشتری را تجربه می‌کنند. در صورت نیاز به پاسخ‌های با تأخیر کم، در نظر گرفتن این امر ضروری است.
اشکال زدایی: از آنجایی که هیچ سروری برای ورود به آن وجود ندارد، اشکال زدایی می تواند مشکل باشد. من از CloudWatch Logs برای ضبط و عیب یابی خطاها استفاده کردم، اما در مقایسه با زیرساخت های سنتی تجربه متفاوتی است.
بعد چه می شود؟
فردا آخرین روز این سفر آموزشی 30 روزه DevOps است! من در مورد تجربه خود فکر می کنم، نکات کلیدی را به اشتراک می گذارم، و مراحل بعدی را در مسیر DevOps خود ترسیم می کنم. منتظر نتیجه گیری باشید!
با من ارتباط برقرار کن
اگر به معماری بدون سرور علاقه مند هستید یا نظری در مورد این مجموعه دارید، بیایید با لینکدین ارتباط برقرار کنیم.
