今月発売されたばかりの「サーバーレスアプリケーション開発ガイド」を読んだので，書評をまとめたいと思う．著者の西谷さん，献本ありがとうございます！

Amazon Web Servicesを使ったサーバーレスアプリケーション開発ガイド

作者:西谷圭介
発売日: 2018/03/16
メディア: 単行本（ソフトカバー）

なお，サポートページからソースコードをダウンロードできる．コマンドもソースコードもそこそこ量があるため，写経せずに試したいという人はダウンロードして使うと良いかと．

book.mynavi.jp

概要

「サーバレスとは何か？」という解説からはじまり，実際に数種類の「サーバレスアプリケーション」を実装しながら理解を深めていく流れになっている．特に，多くの AWS サービスを組み合わせて学べる点が素晴らしく，例えば X-Ray などは，僕もまだ試したことがなかったので，今回学ぶことができた．実装する「サーバレスアプリケーション」ごとに，組み合わせる AWS サービスをザッと挙げる．こんなにある！

Amazon CloudWatch のアラームをトリガーに自動処理をする
- Kinesis
- CloudWatch
- SNS
- Lambda
Web サイトの状態を定期的にチェックする
- Lambda
- CloudWatch Events
Amazon Kinesis を使って Twitter のデータを受け取る
- EC2
- Kinesis
- Lambda
- DynamoDB
写真投稿サイト
- API Gateway
- Lambda
- DynamoDB
- Rekognition
- S3
- Cognito
- CloudFormation
- Serverless Application Model (AWS SAM)
デリバリプロセスの自動化
- CloudFormation
- Serverless Application Model (AWS SAM)
- CodeBuild
- CodePipeline
トラブルシューティング
- CloudWatch
- CloudWatch Logs
- X-Ray

本書の特徴は「ほぼ全てのオペレーションを AWS CLI で行う」という点だと思う．管理コンソールのデザインが変わっても AWS CLI のオペレーションは大幅に変わらないというメリットがあるし，オペレーションを積極的に Infrastructure as Code にするという意味でも AWS CLI をベースに学べるのはメリットだと思う．ただし，管理コンソールを意識しなくなるため，ちょっとでも気を抜くと「今，何をしてるんだっけ？」と方向性を見失ってしまう場面があった．このあたりはトレードオフだし，西谷さんのブログ記事にも意図が詳細に書かれている．

keisuke69.hatenablog.jp

Kinesis リシャーディング

まず「Amazon CloudWatch のアラームをトリガーに自動処理をする」を実際に試してみた．アーキテクチャは以下のようになっていて，Kinesis のデータストリームに閾値以上のレコードが登録された場合に，自動的にリシャーディングを行う．

f:id:kakku22:20180326204618p:plain

Kinesis にレコードを登録するために，以下の put-records.py を使った（データストリーム名は sample となる）．AWS CLI は量が多くなってしまうため，本書を読んでもらえればと！

import boto3
import datetime
import time
import uuid

kinesis = boto3.client('kinesis')
stream_name = 'sample'

partition_key = str(uuid.uuid4())
data = datetime.datetime.utcnow().strftime('%s')

for i in range(15):
    kinesis.put_record(
        StreamName=stream_name,
        Data=data,
        PartitionKey=partition_key,
    )

作成した Lambda 関数の構成は，以下のようになっている．

f:id:kakku22:20180326204947p:plain

実際にリシャーディングを行った結果が以下となる．ちゃんと OpenShardCount の値が 1 → 2 に変わっている．

# Before
$ aws kinesis describe-stream-summary --stream-name sample
{
    "StreamDescriptionSummary": {
        "OpenShardCount": 1,
        "EncryptionType": "NONE",
        "StreamStatus": "ACTIVE",
        "StreamName": "sample",
        "StreamARN": "arn:aws:kinesis:ap-northeast-1:111111111111:stream/sample",
        "EnhancedMonitoring": [
            {
                "ShardLevelMetrics": []
            }
        ],
        "StreamCreationTimestamp": 1521993626.0,
        "RetentionPeriodHours": 24
    }
}

# Put
$ python put-records.py

# After
$ aws kinesis describe-stream-summary --stream-name sample
{
    "StreamDescriptionSummary": {
        "OpenShardCount": 2,
        "EncryptionType": "NONE",
        "StreamStatus": "ACTIVE",
        "StreamName": "sample",
        "StreamARN": "arn:aws:kinesis:ap-northeast-1:111111111111:stream/sample",
        "EnhancedMonitoring": [
            {
                "ShardLevelMetrics": []
            }
        ],
        "StreamCreationTimestamp": 1521993626.0,
        "RetentionPeriodHours": 24
    }
}

X-Ray

トラブルシューティングの事例として紹介されている X-Ray も実際に試してみた．設定は特に難しくなく，Lambda のトレースモードを有効にして，あとは X-Ray の結果を見るだけだった．X-Ray は今まで使ったことがなかったので，実際に処理内部のトレース結果が見れて良かった．

$ aws lambda update-function-configuration \
--function-name s3-get-object --tracing-config Mode=Active

f:id:kakku22:20180326205003p:plain

まとめ

「サーバーレスアプリケーション開発ガイド」を読んだ
AWS サービスを組み合わせて数種類のアプリケーションを実装できた
Lambda だけじゃなく Kinesis / DynamoDB / AWS SAM などに興味があるなら読むべき
本書のメインコンテンツとも言える「写真投稿サイト」は Vue.js で実装されていてフロントエンドの勉強にもなった
- 途中まで写経してたけど，量が多くて，途中からソースコードをダウンロードして進めた

去年に読んだ「サーバーレスシングルページアプリケーション」と似ている部分も多かった．ただし，フロントエンドは jQuery → Vue.js になっているし，組み合わせる AWS サービスも多いし，今から読むなら「サーバーレスアプリケーション開発ガイド」かなぁーと．

kakakakakku.hatenablog.com

同じく去年に読んだ「実践 AWS Lambda」も関連書籍と言える．もし AWS CLI メインで改版されるなら，もう1度読む！

kakakakakku.hatenablog.com