AWS SAM Examples
- AWS SAM Beispiele: Eine Einführung für Entwickler
Das AWS Serverless Application Model (SAM) ist ein Open-Source-Framework, das die Entwicklung von Serverless-Anwendungen auf der AWS erleichtert. SAM vereinfacht die Definition und Bereitstellung von Serverless-Anwendungen, indem es eine vereinfachte Syntax für die CloudFormation-Vorlagen bietet. Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und bietet eine detaillierte Einführung in AWS SAM anhand von praktischen Beispielen. Wir werden verschiedene Anwendungsfälle beleuchten und die Vorteile von SAM gegenüber der direkten Verwendung von CloudFormation hervorheben. Die Analogie zu Krypto-Futures, die komplexe Instrumente sind, aber durch strukturierte Rahmenbedingungen zugänglicher werden, ist hier passend: SAM ist der Rahmen, der die Komplexität von Serverless-Anwendungen reduziert.
Was ist AWS SAM?
AWS SAM ist im Wesentlichen eine Abstraktionsschicht über CloudFormation. Während CloudFormation eine detaillierte und umfassende Möglichkeit bietet, AWS-Ressourcen zu definieren, bietet SAM eine vereinfachte Syntax, die speziell auf Serverless-Anwendungen zugeschnitten ist. SAM verwendet YAML oder JSON, um die Anwendungsressourcen zu definieren, was die Lesbarkeit und Wartbarkeit verbessert.
Die wichtigsten Vorteile von AWS SAM sind:
- **Vereinfachte Syntax:** SAM verwendet eine prägnantere Syntax als CloudFormation, was die Definition von Serverless-Ressourcen erleichtert.
- **Lokale Entwicklung und Tests:** SAM CLI (Command Line Interface) ermöglicht die lokale Entwicklung, das Testen und den Debugging von Serverless-Anwendungen.
- **Automatisierte Bereitstellung:** SAM automatisiert den Bereitstellungsprozess, was Zeit und Aufwand spart.
- **Integration mit AWS-Diensten:** SAM integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten, wie Amazon API Gateway, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, und Amazon S3.
- **Kosteneffizienz:** Durch die Nutzung von Serverless-Architekturen können Sie Kosten sparen, da Sie nur für die tatsächlich verbrauchten Ressourcen bezahlen. Dies ähnelt dem Prinzip des Leverage im Krypto-Handel, bei dem Sie mit einem kleinen Kapitaleinsatz große Positionen kontrollieren können.
Voraussetzungen
Bevor Sie mit AWS SAM beginnen, benötigen Sie folgende Voraussetzungen:
- Ein AWS-Konto.
- Die AWS CLI (Command Line Interface) installiert und konfiguriert.
- Die SAM CLI installiert. Anleitungen dazu finden Sie hier: [CLI Installation].
- Grundlegende Kenntnisse in YAML oder JSON.
- Grundlegendes Verständnis von Serverless-Konzepten.
Beispiel 1: Eine einfache "Hello World" Lambda-Funktion
Beginnen wir mit einem einfachen Beispiel: einer Lambda-Funktion, die "Hello World" zurückgibt.
1. **Erstellen Sie ein neues SAM-Projekt:**
```bash sam init --runtime python3.9 --template hello-world ```
Dieser Befehl erstellt ein neues Verzeichnis mit einem grundlegenden SAM-Projekt, das eine "Hello World"-Lambda-Funktion enthält.
2. **Überprüfen Sie die `template.yaml`-Datei:**
Die `template.yaml`-Datei definiert die Anwendungsressourcen. Hier ist ein Beispiel:
```yaml AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Transform: AWS::Serverless-2016-10-31 Description: A simple example of a SAM application
Resources:
HelloWorldFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: hello_world/
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
Architectures:
- x86_64
Events:
HelloWorld:
Type: Api
Properties:
Path: /hello
Method: get
```
* `AWSTemplateFormatVersion`: Gibt die Version des CloudFormation-Vorlagenformats an. * `Transform`: Gibt an, dass SAM verwendet wird, um die Vorlage zu transformieren. * `Resources`: Definiert die AWS-Ressourcen, die erstellt werden sollen. * `HelloWorldFunction`: Definiert eine Lambda-Funktion namens "HelloWorldFunction". * `CodeUri`: Gibt das Verzeichnis an, in dem sich der Quellcode befindet. * `Handler`: Gibt die Funktion an, die aufgerufen werden soll, wenn die Lambda-Funktion ausgeführt wird. * `Runtime`: Gibt die Laufzeitumgebung für die Lambda-Funktion an. * `Events`: Definiert die Ereignisse, die die Lambda-Funktion auslösen. In diesem Fall wird die Funktion durch eine HTTP-GET-Anfrage an den Pfad `/hello` ausgelöst.
3. **Überprüfen Sie die `app.py`-Datei:**
Die `app.py`-Datei enthält den Python-Code für die Lambda-Funktion:
```python
def lambda_handler(event, context):
return {
'statusCode': 200,
'body': 'Hello, World!'
}
```
4. **Bereitstellen Sie die Anwendung:**
```bash sam deploy --guided ```
Dieser Befehl führt Sie durch den Bereitstellungsprozess. Sie werden aufgefordert, einen eindeutigen Stack-Namen anzugeben und die Region auszuwählen. Nach erfolgreicher Bereitstellung erhalten Sie die API-Endpunkt-URL.
5. **Testen Sie die Anwendung:**
Verwenden Sie einen Webbrowser oder ein Tool wie `curl`, um eine GET-Anfrage an die API-Endpunkt-URL zu senden. Sie sollten die Antwort "Hello, World!" erhalten.
Beispiel 2: Eine Anwendung mit DynamoDB
In diesem Beispiel erstellen wir eine Anwendung, die Daten in einer DynamoDB-Tabelle speichert und abruft. Dies ist ein typisches Szenario für viele Serverless-Anwendungen.
1. **Erstellen Sie ein neues SAM-Projekt:**
```bash sam init --runtime python3.9 --template dynamodb-example ``` (Hinweis: Möglicherweise müssen Sie ein entsprechendes Template aus dem AWS Serverless Application Repository wählen oder selbst erstellen.)
2. **Überprüfen Sie die `template.yaml`-Datei:**
Die `template.yaml`-Datei enthält die Definitionen für die Lambda-Funktion und die DynamoDB-Tabelle:
```yaml AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Transform: AWS::Serverless-2016-10-31 Description: A simple example of a SAM application with DynamoDB
Resources:
DynamoDBTable:
Type: AWS::DynamoDB::Table
Properties:
TableName: MyTable
AttributeDefinitions:
- AttributeName: id
AttributeType: S
KeySchema:
- AttributeName: id
KeyType: HASH
ProvisionedThroughput:
ReadCapacityUnits: 5
WriteCapacityUnits: 5
MyLambdaFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: my_lambda/
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
Architectures:
- x86_64
Events:
MyApi:
Type: Api
Properties:
Path: /items
Method: post
```
* `DynamoDBTable`: Definiert eine DynamoDB-Tabelle namens "MyTable". * `MyLambdaFunction`: Definiert eine Lambda-Funktion, die Daten in die DynamoDB-Tabelle schreibt.
3. **Implementieren Sie die Lambda-Funktion (`app.py`):**
```python import boto3 import json
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('MyTable')
def lambda_handler(event, context):
try:
body = json.loads(event['body'])
item = {
'id': body['id'],
'name': body['name']
}
table.put_item(Item=item)
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps('Item created successfully!')
}
except Exception as e:
return {
'statusCode': 500,
'body': json.dumps(f'Error: {str(e)}')
}
```
4. **Bereitstellen Sie die Anwendung:**
```bash sam deploy --guided ```
5. **Testen Sie die Anwendung:**
Senden Sie eine POST-Anfrage an die API-Endpunkt-URL mit einem JSON-Body, der die Daten für das neue Element enthält:
```json
{
"id": "123",
"name": "My Item"
}
```
Sie sollten eine erfolgreiche Antwort erhalten. Überprüfen Sie die DynamoDB-Konsole, um sicherzustellen, dass das Element in der Tabelle erstellt wurde.
Beispiel 3: Nutzung von Environment Variables
Das Verwenden von Environment-Variablen ist eine bewährte Methode, um Konfigurationsdaten von Ihrem Code zu trennen. SAM unterstützt die Verwendung von Environment-Variablen.
1. **Definieren Sie Environment-Variablen in `template.yaml`:**
```yaml
Resources:
MyLambdaFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: my_lambda/
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
Architectures:
- x86_64
Environment:
Variables:
MY_VARIABLE: "my_value"
```
2. **Greifen Sie auf die Environment-Variable in Ihrem Code zu (`app.py`):**
```python import os
def lambda_handler(event, context):
my_variable = os.environ.get('MY_VARIABLE')
return {
'statusCode': 200,
'body': f'The value of MY_VARIABLE is: {my_variable}'
}
```
SAM CLI Befehle
Hier sind einige nützliche SAM CLI-Befehle:
- `sam init`: Initialisiert ein neues SAM-Projekt.
- `sam build`: Erstellt ein Deployment-Paket für Ihre Anwendung.
- `sam deploy`: Stellt Ihre Anwendung in AWS bereit.
- `sam local invoke`: Ruft eine Lambda-Funktion lokal auf. Dies ist nützlich für das Debugging.
- `sam local start-api`: Startet eine lokale API-Gateway-Emulation, um Ihre Lambda-Funktionen zu testen.
- `sam logs`: Zeigt die Protokolle Ihrer Lambda-Funktionen an.
Fortgeschrittene Konzepte
- **SAM Accelerate:** Beschleunigt die Bereitstellung von Serverless-Anwendungen.
- **SAM Pipelines:** Automatisiert den Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) Prozess.
- **Serverless Framework vs. SAM:** Beide Frameworks dienen der Entwicklung von Serverless-Anwendungen, aber SAM ist eng mit AWS integriert und bietet eine einfachere Syntax.
- **AWS CDK (Cloud Development Kit):** Ein weiteres Framework zur Definition von Cloud-Infrastruktur, das mehr Flexibilität bietet, aber auch komplexer ist.
Schlussfolgerung
AWS SAM ist ein leistungsstarkes Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von Serverless-Anwendungen erheblich vereinfacht. Durch die Verwendung einer vereinfachten Syntax und automatisierter Tools können Entwickler sich auf die Geschäftslogik konzentrieren, anstatt sich mit der Komplexität der zugrunde liegenden Infrastruktur auseinandersetzen zu müssen. Ähnlich wie bei der Verwendung von technischen Indikatoren im Daytrading, die komplexe Marktdaten vereinfachen, hilft SAM dabei, die Komplexität von Serverless-Architekturen zu bewältigen. Experimentieren Sie mit den Beispielen in diesem Artikel und erkunden Sie die umfangreichen Möglichkeiten von AWS SAM, um Ihre Serverless-Anwendungen effizient zu entwickeln und bereitzustellen. Denken Sie daran, dass kontinuierliches Lernen und Experimentieren der Schlüssel zum Erfolg im dynamischen Bereich der Cloud-Technologien sind, genauso wie das ständige Anpassen von Handelsstrategien in einem volatilen Kryptomarkt.
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- Zusätzliche Links:**
- **AWS SAM Dokumentation:** [SAM Dokumentation]
- **AWS Lambda:** [Lambda]
- **Amazon API Gateway:** [API Gateway]
- **Amazon DynamoDB:** [DynamoDB]
- **AWS CloudFormation:** [CloudFormation]
- **AWS Serverless Application Repository:** [Serverless Application Repository]
- **Technische Analyse Grundlagen:** [- Technical Analysis]
- **Handelsvolumenanalyse:** [- Volume Analysis]
- **Risikomanagement im Handel:** [- Risk Management]
- **Candlestick-Muster:** [of Pipsology - Candlestick Patterns]
- **Support und Resistance Level:** [- Support and Resistance]
- **Moving Averages:** [- Moving Averages]
- **Bollinger Bands:** [- Bollinger Bands]
- **Fibonacci Retracements:** [- Fibonacci Retracements]
- **MACD (Moving Average Convergence Divergence):** [- MACD]
- **RSI (Relative Strength Index):** [- RSI]
- **Stochastic Oscillator:** [- Stochastic Oscillator]
- **Orderbuch-Analyse:** [Balance - Understanding the Order Book]
- **Market Depth:** [- Market Depth]
- **Implizite Volatilität:** [- Implied Volatility]
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- **Arbitrage:** [- Arbitrage]
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