Boas práticas para desenvolvimento de lambda functions

Não colocar o codigo de regra de negocio no handler da função lambda, quebrar em subrotinas e chamar a partir do handler.

Inicializar SDK's e conexões com banco de dados fora do handler.

Colocar o minimo de dependecias necessárias porque isso atrasa o carremento da função na aws.

Rodar localmente Lambda Functions

Execute:

sam build

Depois

sam local start-api --port 8080

Intruções para fazer o deploy deste projeto em uma conta AWS

Todo o passo a passo abaixo já foi realizado. Para fazer deploy deste projeto basta configurar as credencias do AWS através do aws configure e apenas rodar o comando:

sam deploy -t codepipeline.yaml --stack-name comparador-avanti-lambda-pipeline --capabilities=CAPABILITY_IAM

Importante: A primeira vez que a pipeline rodar ela irá falhar no primeiro estágio. É necessário entrar manualmente no primeiro estágio e finalizar a configuração da conexão com o GITHUB.

Infra como código para as funções Lambda

Este projeto contém funções AWS Lambda. Para o deploy da funções Lambda através de código (Infra como código) foi utilizado o AWS SAM Cli. Para utilizar o SAM Cli é necessário:

• SAM CLI - Install the SAM CLI
• Node.js - Install Node.js 18, including the NPM package management tool.
• Docker - Install Docker community edition

O SAM Cli gera a infraestrura como código no arquivo template.yaml. O arquivo template.yaml é gerado através do comando na raíz do repositório:

sam init

Obs: Este comando já foi executado para este projeto, por isso o arquivo template.yaml já está no repositório.

Deploy das funções Lambda de forma manual em uma conta AWS

O SAM Cli permite fazer o deploy da infra como código das funções lambda do arquivo template.yaml. Para fazer o deploy das funções lambda em um conta AWS é necessário que as credenciais aws já estejam configuradas através do comando:

aws configure

Depois rodar o build para gerar os arquivos que serão utilizados pelo SAM para criar a stack de recursos das funções lambda(Será criada uma pasta oculta chamada .aws-sam com os arquivos):

sam build

A seguir rode o comando que irá criar a pilha de recursos no Cloudformation na conta AWS:

sam deploy --guided

Obs: o atributo --guided habilita o passo a passo e salva o que você selecionar em samconfig.toml, depois de salva as configurações não é mais necessário rodar o comando sam deploy com o atributo --guided

Exclusão das funções Lambda em uma conta AWS

Depois de feito o deploy e criada a stack de recursos das funções lambda é possível excluir essa stack através do comando:

sam delete

Deploy automático de infra e código através de Pipeline

SAM Cli permite criar uma pipeline que automatiza todo o processo de deploy para que não seja necessário rodar os comandos sam build e sam deploy manualmente. Para criar a pipeline, rode o comando:

sam pipeline init --bootstrap

O comando acima irá iniciar um passo a passo para gerar um arquivo de infra como código para gerar uma pipeline na AWS. Ao final do processo é criado o arquivo de infra como código chamado codepipeline.yaml.

Também é criado uma pasta chamada pipeline onde está os arquivos com os comandos que os projetos do codebuild da pipeline irão rodar.

Depois é necessário comitar esses arquivos no repositório.

Obs: Novamente repare que esses arquivos já estão presentes no repositório porque o comando sam pipeline init já foi rodado para este projeto.

Depois rode o comando abaixo para criar a stack da pipeline:

sam deploy -t codepipeline.yaml --stack-name comparador-avanti-lambda-pipeline --capabilities=CAPABILITY_IAM

Depois de criada a stack da pipeline, qualquer alteração no código feitas no repositório das funções lambda e no código de infra do pipeline serão automáticamente atualizadas na AWS. Isso mesmo: A pipeline é capaz de se auto-atualizar.

Importante: A primeira vez que a pipeline rodar ela irá falhar no primeiro estágio. É necessário entrar manualmente no primeiro estágio e finalizar a configuração da conexão com o GITHUB.

Como funciona a pipeline criada?

O código como infra gerado em codepipeline.yaml ira gerar uma pipeline com os seguintes estágios:

Estágio 1 - Detecção de alterações no Repositório: Qualquer commit feito no repositório irá iniciar a pipeline automaticamente.

Estágio 2 - Atualização da Pipeline: É neste estágio que ocorre a auto-atualização da pipeline. Aqui são executadas ações que irão pegar o conteudo do arquivo codepipeline.yaml e republicar a stack que gera a pipeline. Assim qualquer alteração nesse arquivo resultará numa auto-atualização da pipeline.

Estágio 3 - Rodar Unit Tests: Neste estágio é executado o projeto de codebuild que roda os testes através do arquivo buildspec_unit_test.yml da pasta pipeline.

Estágio 4 - Gerar pacote de publicação: Neste estágio é executado o projeto de codebuild que gera o pacote com a stacks das funções lambda a serem publicadas através do arquivo buildspec_build_package.yml da pasta pipeline.

Estágio 5 - Publicar em Prod: Neste estágio é executado o projeto de codebuild que publica na stack de prod as funções lambda através do arquivo buildspec_deploy.yml da pasta pipeline.

Obs: No arquivo codepipeline.yaml é definido mais alguns projetos de build que não são publicados na pipeline porque estão comentados (no caso do integration test).