13.2. Comment configurer AWS Lambda : configuration d'AWS Workbench

Amazon Web Services (AWS) est une plate-forme de services cloud qui propose une large gamme de produits pour le calcul, le stockage, les bases de données, l'analyse, la mise en réseau, les appareils mobiles, les outils de développement, les outils de gestion, l'IoT, la sécurité et les applications d'entreprise. AWS Lambda est un service qui vous permet d'exécuter votre code sans provisionner ni gérer de serveurs.

La configuration d'AWS Lambda commence par la création d'une fonction Lambda. Pour ce faire, vous devez disposer d'un compte AWS. Si vous n'en avez pas déjà un, vous pouvez en créer un sur https://aws.amazon.com/. Après avoir créé et connecté votre compte, accédez à la console AWS Lambda et cliquez sur « Créer une fonction ».

Sur la page « Créer un rôle », vous avez la possibilité d'utiliser un modèle de rôle ou d'en créer un à partir de zéro. Pour ce cours, nous allons créer une fonction à partir de zéro. Sélectionnez « Auteur à partir de zéro » et donnez un nom à votre rôle. Sous « Autorisations », sélectionnez « Créer une nouvelle fonction avec des autorisations Lambda de base ». Cliquez sur "Créer un rôle" pour terminer.

Après avoir créé le rôle, vous serez redirigé vers la page de configuration du rôle. Ici, vous pouvez configurer l'atelier AWS. Dans « Designer », vous pouvez ajouter des déclencheurs et des calques à votre fonction. Un déclencheur est une ressource AWS ou un point de terminaison de développeur qui lance la fonction. Une couche est une distribution de bibliothèques, un environnement d'exécution personnalisé ou d'autres ressources.

Pour ajouter un déclencheur, cliquez sur « Ajouter un déclencheur » dans le Concepteur. Sélectionnez le service que vous souhaitez utiliser comme déclencheur. Pour ce cours, nous utiliserons API Gateway. Après avoir sélectionné API Gateway, vous pouvez configurer les paramètres du déclencheur. Cliquez sur "Ajouter" pour terminer.

Pour ajouter un calque, cliquez sur « Ajouter un calque » dans le concepteur. Vous pouvez sélectionner un niveau AWS ou fournir votre propre niveau. Pour ce cours, nous utiliserons la couche AWS Python. Après avoir sélectionné la couche Python, cliquez sur "Ajouter" pour terminer.

Dans la section 'Code de fonction', vous pouvez écrire votre code Python. AWS Lambda prend en charge plusieurs langages de programmation, dont Python. Vous pouvez écrire votre code directement dans la console AWS Lambda ou télécharger un fichier .zip ou .jar. Vous pouvez également spécifier un compartiment Amazon S3 contenant votre code.

Sous « Paramètres généraux », vous pouvez configurer les variables de mémoire, de délai d'attente et d'environnement pour votre fonction. La mémoire allouée à votre fonction détermine la quantité de CPU, la vitesse à laquelle la fonction peut accéder au stockage sur disque et la bande passante du réseau. Le délai d'attente détermine la durée pendant laquelle AWS Lambda autorise l'exécution de votre fonction avant de s'arrêter. Les variables d'environnement vous permettent de fournir des paramètres dynamiques pour votre fonction.

Dans « Paramètres réseau », vous pouvez configurer le VPC, les sous-réseaux et les groupes de sécurité pour votre rôle. Un VPC est un réseau virtuel dédié à votre compte AWS. Les sous-réseaux vous permettent de diviser votre réseau en un ou plusieurs réseaux. Les groupes de sécurité agissent comme un pare-feu pour votre ressource, contrôlant le trafic entrant et sortant.

Après avoir configuré AWS Workbench, cliquez sur « Enregistrer » pour enregistrer vos paramètres. Votre fonction Lambda est maintenant prête à être utilisée. Vous pouvez tester votre fonction en cliquant sur « Test » dans la console AWS Lambda. Vous pouvez surveiller l'exécution de votre fonction à l'aide d'AWS CloudWatch.

En résumé, la configuration d'AWS Lambda implique la création d'une fonction Lambda, la configuration du workbench AWS, l'ajout de déclencheurs et de couches, l'écriture de code, la configuration des paramètres généraux et réseau et le test de sa fonction. Avec AWS Lambda, vous pouvez exécuter votre code sans avoir besoin de provisionner ou de gérer des serveurs, ce qui en fait une option idéale pour le développement back-end.

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