AWS Serveles criando Funcoes Lambdas com Nodejs

Recentemente, recebi um badge da AWS Serverless Foundation aqui na Ao.com no Reino Unido e achei que seria a oportunidade perfeita para começar meu blog.

Há muito tempo venho pensando em escrever um blog e tentar compartilhar mais sobre o que estou aprendendo.

O objetivo principal é estar compartilhando com a comunidade um pouco da minha experiencia.

E a internet é um lugar fantástico para essa missão específica, então vamos compartilhar mais!

A AWS Serverless Foundation foi uma série de sessões dadas pela nossa equipe de DevOps aqui na Ao.com.

Para ser certificado no final deste processo, você devera ser capaz de criar e implantar uma aplicacao completo usando a estrutura “Serverless”.

Eu estava construindo este blog na época (vou criar um post sobre isso em breve) e estava pensando em criar um componente em React que exibisse o número total de seguidores que eu tenho no Twitter e no Instagram.

Com isso em mente, achei que seria o candidato perfeito para uma abordagem “Serverless”, usando as funções Lambdas para buscar e copiar os dados e servi-los como uma API endpoint para que meu blog pudesse consumi-los.

Comecei a pensar em como seria o meu projeto, e o diagrama a seguir ajudara a representá-lo melhor:

As funcoes Lambda são famosas por serem de “baixo custo”, e você paga exclusivamente pelo que utiliza, sem a necessidade de se preocupar com toda uma infra-estrutura online 24 por 7 (Pagando pelo uptime).

E a melhor parte é que você pode executar até 1MI de vezes sem pagar um centavo, o que faz desse projeto perfeito para fins de aprendizagem.

Você pode encontrar mais informações sobre o assunto no seguinte link

Você podera encontrar mais informações sobre meu projeto no meu GitHub clicando aqui: Github

O projeto consiste em duas Lambdas diferentes, o primeiro responsável por puxar os feeds do Facebook e do Instagram periodicamente para obter o número total de “likes”. Ela usa o Amazon CloudWatch para fazer com que isso aconteça sem problemas como cron job a cada 6 horas.

Depois desse ponto, as funções do Lambda salvam os dados no DynamoDB. A melhor parte disso é que usar o Node.JS torna o processo ainda mais confortável porque converte o objeto em um armazenamento de documentos que ficaria assim.

Você teria uma chave primária para identificar seu objeto, e você poderia ter quantos atributos você gostaria, no meu exemplo, eu criei um para armazenar a data e isso me ajuda a classificar por data (SortBy), eu tenho o Instagram e Twitter para armazenar os números de seguidores e o horário atualizado para salvar a hora em que foram extraidos.  

A primeira Lambda é disparado a cada seis horas, para capturar novos dados do meu Instagram e Twitter, e o trabalho pode ser feito usando um evento do CloudWatch usando expressões cron.

O último trabalho é feito pelo segundo Lambda, que é responsável por consultar os dados e converter-los para JSON.

O arquivo de configuração ficaria assim:

serverless.yml

service: robotscraper

provider:
    name: aws
    runtime: nodejs8.10
    region: eu-west-2
    iamRoleStatements: # permissions for all of your functions can be set here
        - Effect: Allow
          Action: # Gives permission to DynamoDB tables in a specific region
              - dynamodb:DescribeTable
              - dynamodb:Query
              - dynamodb:Scan
              - dynamodb:GetItem
              - dynamodb:PutItem
              - dynamodb:UpdateItem
              - dynamodb:DeleteItem
          Resource: 'arn:aws:dynamodb:eu-west-2:*:*'

functions:
    getLikes:
        handler: src/index.getLikes
        events:
            - http:
                  path: api/likes
                  method: get
                  cors: true
    taskRunner:
        handler: src/lib/scraper.taskRunner
        events:
            - http:
                  path: api/likes/update
                  method: get
                  cors: true
plugins:
    - serverless-webpack
    - axios
    - cheerio
    - serverless-offline

package:
    individually: true

custom:
    webpack:
        webpackConfig: ./webpack.config.js
        includeModules: true

resources: # CloudFormation template syntax
    Resources:
        likesapi:
            Type: 'AWS::DynamoDB::Table'
            DeletionPolicy: Retain
            Properties:
                AttributeDefinitions:
                    - AttributeName: id
                      AttributeType: S
                    - AttributeName: date
                      AttributeType: S
                KeySchema:
                    - AttributeName: id
                      KeyType: HASH
                    - AttributeName: date
                      KeyType: RANGE
                ProvisionedThroughput:
                    ReadCapacityUnits: 1
                    WriteCapacityUnits: 1
                TableName: 'likesapi'

Como você pode notar na configuração acima, criamos um endpoint da API e o evento acontece quando você atinge o endpoint “/API/links” com uma solicitação GET.

{
"data": [
    {
    "twitter": 250,
    "date": "12 - 05 - 2019",
    "instagram": 1036,
    "id": "12 - 05 - 20196:55:12",
    "updatedAt": "6:55:12"
    }
]
}

Isso é muito útil para o meu caso, que consiste em consumir esses dados do meu blog.

E o trabalho está finalizado!

Parece mais complicado do que é, e esse é o lado positivo da estrutura sem servidor, ele ajuda você a configurar rapidamente tudo isso e manter seu foco no que gostamos, no código.

Você também pode instalar o pacote Serverless-Offline e executar e testar seu ambiente Lambdas em modo “Dev”, o que torna nossa vida ainda mais confortável.

Eu aprendi muito depois dessa experiência e pude ver os benefícios de ter um aplicativo “Serverless”.

Ele nos traz muitos muitos benefícios, no meu blog em que o hospedei na Amazon S3, como um site estático gerado usando o Gatsby faz todo o sentido estar usando o as funcoes Lambdas.

Espero que você tenha gostado deste post e me avise se tiver algum comentário.

Att

Jean Rauwers