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# Erfahren Sie, wie Sie AWS Cloud Map Service Discovery mit benutzerdefinierten Attributen verwenden
Das folgende Tutorial zeigt, wie Sie AWS Cloud Map Service Discovery mit benutzerdefinierten Attributen verwenden können, die über die AWS Cloud Map API auffindbar sind. Das Tutorial führt Sie durch das Erstellen und Ausführen von Client-Anwendungen mithilfe von AWS CloudShell. Die Anwendungen verwenden zwei Lambda-Funktionen, um Daten in eine DynamoDB-Tabelle zu schreiben und dann aus der Tabelle zu lesen. Die Lambda-Funktionen und die DynamoDB-Tabelle sind AWS Cloud Map als Dienstinstanzen registriert. Der Code in den Client-Anwendungen und Lambda-Funktionen verwendet AWS Cloud Map benutzerdefinierte Attribute, um die Ressourcen zu ermitteln, die für die Ausführung des Jobs benötigt werden.
Eine AWS CLI basierte Version dieses Tutorials finden Sie unter[Erfahren Sie, wie Sie AWS Cloud Map Service Discovery mit benutzerdefinierten Attributen verwenden können, indem Sie AWS CLI](tutorial-microservices-cli.md).
**Wichtig**
Während des Workshops werden Sie AWS Ressourcen erstellen, für die Kosten auf Ihrem AWS Konto anfallen. Es wird empfohlen, die Ressourcen zu bereinigen, sobald Sie den Workshop beendet haben, um die Kosten zu minimieren.
## Voraussetzungen
Bevor Sie beginnen, führen Sie die Schritte in [Zur Verwendung eingerichtet AWS Cloud Map](setting-up-cloud-map.md) aus.
## Schritt 1: Erstellen Sie einen Namespace AWS Cloud Map
In diesem Schritt erstellen Sie einen AWS Cloud Map Namespace. Ein Namespace ist ein Konstrukt, das verwendet wird, um Dienste für eine Anwendung zu gruppieren. Wenn Sie den Namespace erstellen, geben Sie an, wie die Ressourcen auffindbar sein sollen. Die Ressourcen, die in dem in diesem Schritt erstellten Namespace erstellt wurden, können mit AWS Cloud Map API-Aufrufen unter Verwendung benutzerdefinierter Attribute gefunden werden.
1. Melden Sie sich bei an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Cloud Map Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/cloudmap/](https://console.aws.amazon.com/cloudmap/)
1. Wählen Sie **Create namespace (Namespace erstellen)** aus.
1. Geben `cloudmap-tutorial` Sie als **Namespace-Name** an.
1. (Optional) Geben Sie **unter Namespace-Beschreibung** eine Beschreibung dafür an, wofür Sie den Namespace verwenden möchten.
1. Wählen Sie für **Instance Discovery** die Option **API-Aufrufe** aus.
1. Behalten Sie die restlichen Standardwerte bei und wählen Sie **Create Namespace**.
## Schritt 2: Erstellen Sie eine DynamoDB-Tabelle
In diesem Schritt erstellen Sie eine DynamoDB-Tabelle. Die Tabelle wird zum Speichern und Abrufen von Daten für die Beispielanwendung verwendet, die Sie in den folgenden Schritten erstellen werden.
Informationen zum Erstellen einer DynamoDB finden Sie unter [Schritt 1: Erstellen einer Tabelle in DynamoDB im DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/getting-started-step-1.html) *Developer Guide. Ermitteln* Sie anhand der folgenden Tabelle, welche Optionen angegeben werden müssen.
| Option | Wert |
| --- | --- |
| Name der Tabelle | Wolkenkarte |
| Partitionsschlüssel | id |
Behalten Sie die Standardwerte für die restlichen Einstellungen bei und erstellen Sie die Tabelle.
## Schritt 3: Erstellen Sie einen AWS Cloud Map Datendienst und registrieren Sie die DynamoDB-Tabelle als Instanz
In diesem Schritt erstellen Sie einen AWS Cloud Map Service und registrieren dann die im letzten Schritt erstellte DynamoDB-Tabelle als Dienstinstanz.
1. Öffnen Sie die Konsole unter AWS Cloud Map [https://console.aws.amazon.com/cloudmap/](https://console.aws.amazon.com/cloudmap/)
1. **Wählen Sie aus der Liste der Namespaces den `cloudmap-tutorial` Namespace aus und klicken Sie auf Details anzeigen.**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienste** die Option **Dienst erstellen** aus und gehen Sie wie folgt vor.
1. Geben Sie unter **Servicename** `data-service` ein.
1. Behalten Sie die restlichen Standardwerte bei und wählen Sie **Dienst erstellen** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienste** den `data-service` Dienst aus und klicken Sie **auf Details anzeigen**.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienstinstanzen** die Option **Dienstinstanz registrieren** aus.
1. Gehen Sie auf der Seite **Dienstinstanz registrieren** wie folgt vor.
1. Wählen Sie als **Instanztyp** die Option **Identifizierungsinformationen für eine andere Ressource** aus.
1. Geben Sie für **Service-Instanz-ID** Folgendes an`data-instance`.
1. Geben Sie im Abschnitt **Benutzerdefinierte Attribute** das folgende Schlüssel-Wert-Paar an: **key** =`tablename`, **value** =. `cloudmap`
## Schritt 4: Erstellen Sie eine Ausführungsrolle AWS Lambda
In diesem Schritt erstellen Sie eine IAM-Rolle, die von der AWS Lambda Funktion im nächsten Schritt verwendet wird. Sie können die IAM-Rolle benennen `cloudmap-tutorial-role` und die Berechtigungsgrenze weglassen, da die Rolle nur für dieses Tutorial verwendet wird und Sie sie anschließend löschen können.
**So erstellen Sie die Servicerolle für Lambda (IAM-Konsole)**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die IAM-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)
1. Klicken Sie im Navigationsbereich der IAM-Konsole auf **Rollen**, und wählen Sie dann **Rolle erstellen**.
1. Wählen Sie für **Vertrauenswürdige Entität** die Option **AWS-Service** aus.
1. Wählen Sie für **Service oder Anwendungsfall** **Lambda** und dann den **Lambda-Anwendungsfall** aus.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. **Suchen Sie nach der Richtlinie, wählen Sie das Kästchen neben der `PowerUserAccess` Richtlinie aus und wählen Sie dann Weiter aus.**
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Geben Sie **als Rollenname** an`cloudmap-tutorial-role`.
1. Prüfen Sie die Rolle und klicken Sie dann auf **Create Role (Rolle erstellen)**.
## Schritt 5: Erstellen Sie die Lambda-Funktion zum Schreiben von Daten
In diesem Schritt erstellen Sie eine von Grund auf neu erstellte Lambda-Funktion, die Daten in die DynamoDB-Tabelle schreibt, indem Sie die AWS Cloud Map API verwenden, um den von Ihnen erstellten Service abzufragen. AWS Cloud Map
Informationen zum Erstellen einer Lambda-Funktion finden [Sie unter Erstellen einer Lambda-Funktion mit der Konsole](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/getting-started.html#getting-started-create-function) im *AWS Lambda Entwicklerhandbuch*. Ermitteln Sie anhand der folgenden Tabelle, welche Optionen angegeben oder ausgewählt werden müssen.
| Option | Wert |
| --- | --- |
| Funktionsname | Funktion schreiben |
| Laufzeit | Python 3.12 |
| Architektur | x86\_64 |
| Berechtigungen | Verwenden Sie eine bestehende Rolle |
| Vorhandene Rolle | cloudmap-tutorial-role |
Nachdem Sie die Funktion erstellt haben, aktualisieren Sie den Beispielcode, sodass er den folgenden Python-Code wiedergibt, und stellen Sie dann die Funktion bereit. Beachten Sie, dass Sie das `datatable` benutzerdefinierte Attribut angeben, das Sie der AWS Cloud Map Dienstinstanz zugeordnet haben, die Sie für die DynamoDB-Tabelle erstellt haben. Die Funktion generiert einen Schlüssel, der eine Zufallszahl zwischen 1 und 100 ist, und verknüpft ihn mit einem Wert, der an die Funktion übergeben wird, wenn sie aufgerufen wird.
```
import json
import boto3
import random
def lambda_handler(event, context):
serviceclient = boto3.client('servicediscovery')
response = serviceclient.discover_instances(
NamespaceName='cloudmap-tutorial',
ServiceName='data-service')
tablename = response["Instances"][0]["Attributes"]["tablename"]
dynamodbclient = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodbclient.Table(tablename)
response = table.put_item(
Item={ 'id': str(random.randint(1,100)), 'todo': event })
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(response)
}
```
Um Timeoutfehler zu vermeiden, aktualisieren Sie das Funktionstimeout nach der Bereitstellung der Funktion auf 5 Sekunden. Weitere Informationen finden [Sie unter Configure Lambda function timeout](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-timeout.html) im *AWS Lambda Developer* Guide.
## Schritt 6: Erstellen Sie einen AWS Cloud Map App-Dienst und registrieren Sie die Lambda-Schreibfunktion als Instanz
In diesem Schritt erstellen Sie einen AWS Cloud Map Dienst und registrieren dann die Lambda-Schreibfunktion als Dienstinstanz.
1. Öffnen Sie die AWS Cloud Map Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudmap/](https://console.aws.amazon.com/cloudmap/)
1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Namespaces** aus.
1. **Wählen Sie aus der Liste der Namespaces den Namespace aus und klicken Sie auf Details anzeigen. `cloudmap-tutorial`**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienste** die Option **Dienst erstellen** aus und gehen Sie wie folgt vor.
1. Geben Sie unter **Servicename** `app-service` ein.
1. Behalten Sie die restlichen Standardwerte bei und wählen Sie **Dienst erstellen** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienste** den `app-service` Dienst aus und klicken Sie **auf Details anzeigen**.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienstinstanzen** die Option **Dienstinstanz registrieren** aus.
1. Gehen Sie auf der Seite **Dienstinstanz registrieren** wie folgt vor.
1. Wählen Sie als **Instanztyp** die Option **Identifizierungsinformationen für eine andere Ressource** aus.
1. Geben Sie für **Service-Instanz-ID** Folgendes an`write-instance`.
1. Geben Sie im Abschnitt **Benutzerdefinierte Attribute** die folgenden Schlüssel-Wert-Paare an.
+ **Schlüssel** **=`action`, Wert =** `write`
+ **Schlüssel** =`functionname`, **Wert** = `writefunction`
## Schritt 7: Erstellen Sie die Lambda-Funktion zum Lesen von Daten
In diesem Schritt erstellen Sie eine Lambda-Funktion, die von Grund auf neu erstellt wurde und Daten in die von Ihnen erstellte DynamoDB-Tabelle schreibt.
Informationen zum Erstellen einer Lambda-Funktion finden [Sie unter Erstellen einer Lambda-Funktion mit der Konsole](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/getting-started.html#getting-started-create-function) im *AWS Lambda Entwicklerhandbuch*. Ermitteln Sie anhand der folgenden Tabelle, welche Optionen angegeben oder ausgewählt werden müssen.
| Option | Wert |
| --- | --- |
| Funktionsname | Funktion lesen |
| Laufzeit | Python 3.12 |
| Architektur | x86\_64 |
| Berechtigungen | Verwenden Sie eine bestehende Rolle |
| Vorhandene Rolle | cloudmap-tutorial-role |
Nachdem Sie die Funktion erstellt haben, aktualisieren Sie den Beispielcode, sodass er den folgenden Python-Code wiedergibt, und stellen Sie dann die Funktion bereit. Die Funktion scannt die Tabelle und gibt alle Elemente zurück.
```
import json
import boto3
def lambda_handler(event, context):
serviceclient = boto3.client('servicediscovery')
response = serviceclient.discover_instances(NamespaceName='cloudmap-tutorial', ServiceName='data-service')
tablename = response["Instances"][0]["Attributes"]["tablename"]
dynamodbclient = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodbclient.Table(tablename)
response = table.scan(Select='ALL_ATTRIBUTES')
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(response)
}
```
Um Timeout-Fehler zu vermeiden, aktualisieren Sie das Funktions-Timeout nach der Bereitstellung der Funktion auf 5 Sekunden. Weitere Informationen finden [Sie unter Configure Lambda function timeout](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-timeout.html) im *AWS Lambda Developer* Guide.
## Schritt 8: Registrieren Sie die Lambda-Lesefunktion als AWS Cloud Map Dienstinstanz
In diesem Schritt registrieren Sie die Lambda-Lesefunktion als Dienstinstanz in dem `app-service` Service, den Sie zuvor erstellt haben.
1. Öffnen Sie die AWS Cloud Map Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudmap/](https://console.aws.amazon.com/cloudmap/)
1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Namespaces** aus.
1. **Wählen Sie aus der Liste der Namespaces den Namespace aus und klicken Sie auf Details anzeigen. `cloudmap-tutorial`**
1. **Wählen Sie im Abschnitt **Dienste** den `app-service` Dienst aus und klicken Sie auf Details anzeigen.**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienstinstanzen** die Option **Dienstinstanz registrieren** aus.
1. Gehen Sie auf der Seite **Dienstinstanz registrieren** wie folgt vor.
1. Wählen Sie als **Instanztyp** die Option **Identifizierungsinformationen für eine andere Ressource** aus.
1. Geben Sie für **Service-Instanz-ID** Folgendes an`read-instance`.
1. Geben Sie im Abschnitt **Benutzerdefinierte Attribute** die folgenden Schlüssel-Wert-Paare an.
+ **Schlüssel** **=`action`, Wert =** `read`
+ **Schlüssel** =`functionname`, **Wert** = `readfunction`
## Schritt 9: Lese- und Schreibclients erstellen und ausführen AWS CloudShell
Sie können Clientanwendungen erstellen und ausführen AWS CloudShell , die Code verwenden, um die Dienste zu ermitteln, in denen Sie konfiguriert haben, AWS Cloud Map und diese Dienste aufzurufen.
1. Öffnen Sie die AWS CloudShell Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudshell/](https://console.aws.amazon.com/cloudshell/)
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Datei mit dem Namen zu erstellen`writefunction.py`.
```
vim writeclient.py
```
1. Rufen Sie in der `writeclient.py` Datei den Einfügemodus auf, indem Sie die `i` Taste drücken. Kopieren Sie dann den folgenden Code und fügen Sie ihn ein. Dieser Code erkennt die Lambda-Funktion zum Schreiben von Daten, indem er `name=writeservice` im Dienst nach dem benutzerdefinierten Attribut sucht. `app-service` Der Name der Lambda-Funktion, die für das Schreiben von Daten in die DynamoDB-Tabelle verantwortlich ist, wird zurückgegeben. Dann wird die Lambda-Funktion aufgerufen und eine Beispielnutzlast übergeben, die als Wert in die Tabelle geschrieben wird.
```
import boto3
serviceclient = boto3.client('servicediscovery')
response = serviceclient.discover_instances(NamespaceName='cloudmap-tutorial', ServiceName='app-service', QueryParameters={ 'action': 'write' })
functionname = response["Instances"][0]["Attributes"]["functionname"]
lambdaclient = boto3.client('lambda')
resp = lambdaclient.invoke(FunctionName=functionname, Payload='"This is a test data"')
print(resp["Payload"].read())
```
1. Drücken Sie die Escape-Taste`:wq`, geben Sie ein und drücken Sie die Eingabetaste, um die Datei zu speichern und zu beenden.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Python-Code auszuführen.
```
python3 writeclient.py
```
Die Ausgabe sollte eine `200` Antwort sein, die der folgenden ähnelt.
```
b'{"statusCode": 200, "body": "{\\"ResponseMetadata\\": {\\"RequestId\\": \\"Q0M038IT0BPBVBJK8OCKK6I6M7VV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\\", \\"HTTPStatusCode\\": 200, \\"HTTPHeaders\\": {\\"server\\": \\"Server\\", \\"date\\": \\"Wed, 06 Mar 2024 22:46:09 GMT\\", \\"content-type\\": \\"application/x-amz-json-1.0\\", \\"content-length\\": \\"2\\", \\"connection\\": \\"keep-alive\\", \\"x-amzn-requestid\\": \\"Q0M038IT0BPBVBJK8OCKK6I6M7VV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\\", \\"x-amz-crc32\\": \\"2745614147\\"}, \\"RetryAttempts\\": 0}}"}'
```
1. Um zu überprüfen, ob der Schreibvorgang im vorherigen Schritt erfolgreich war, erstellen Sie einen Leseclient.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um eine Datei mit dem Namen zu erstellen`readfunction.py`.
```
vim readclient.py
```
1. Drücken Sie in der `readclient.py` Datei die `i` Taste, um in den Einfügemodus zu wechseln. Kopieren Sie dann den folgenden Code und fügen Sie ihn ein. Dieser Code scannt die Tabelle und gibt den Wert zurück, den Sie im vorherigen Schritt in die Tabelle geschrieben haben.
```
import boto3
serviceclient = boto3.client('servicediscovery')
response = serviceclient.discover_instances(NamespaceName='cloudmap-tutorial', ServiceName='app-service', QueryParameters={ 'action': 'read' })
functionname = response["Instances"][0]["Attributes"]["functionname"]
lambdaclient = boto3.client('lambda')
resp = lambdaclient.invoke(FunctionName=functionname, InvocationType='RequestResponse')
print(resp["Payload"].read())
```
1. Drücken Sie die Escape-Taste`:wq`, geben Sie ein, und drücken Sie die Eingabetaste, um die Datei zu speichern und zu beenden.
1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Python-Code auszuführen.
```
python3 readclient.py
```
Die Ausgabe sollte wie folgt aussehen und den Wert auflisten, der durch Ausführen in die Tabelle geschrieben wurde, `writefunction.py` und den zufälligen Schlüssel, der in der Lambda-Schreibfunktion generiert wurde.
```
b'{"statusCode": 200, "body": "{\\"Items\\": [{\\"id\\": \\"45\\", \\"todo\\": \\"This is a test data\\"}], \\"Count\\": 1, \\"ScannedCount\\": 1, \\"ResponseMetadata\\": {\\"RequestId\\": \\"9JF8J6SFQCKR6IDT5JG5NOM3CNVV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\\", \\"HTTPStatusCode\\": 200, \\"HTTPHeaders\\": {\\"server\\": \\"Server\\", \\"date\\": \\"Thu, 25 Jul 2024 20:43:33 GMT\\", \\"content-type\\": \\"application/x-amz-json-1.0\\", \\"content-length\\": \\"91\\", \\"connection\\": \\"keep-alive\\", \\"x-amzn-requestid\\": \\"9JF8J6SFQCKR6IDT5JG5NOM3CNVV4KQNSO5AEMVJF66Q9ASUAAJG\\", \\"x-amz-crc32\\": \\"1163081893\\"}, \\"RetryAttempts\\": 0}}"}'
```
## Schritt 10: Bereinigen Sie die Ressourcen
Nachdem Sie das Tutorial abgeschlossen haben, löschen Sie die Ressourcen, um zusätzliche Kosten zu vermeiden. AWS Cloud Map erfordert, dass Sie sie in umgekehrter Reihenfolge bereinigen, zuerst die Dienstinstanzen, dann die Dienste und schließlich den Namespace. Die folgenden Schritte führen Sie durch die Bereinigung der im Tutorial verwendeten AWS Cloud Map Ressourcen.
**Um die AWS Cloud Map Ressourcen zu löschen**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die AWS Cloud Map Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudmap/](https://console.aws.amazon.com/cloudmap/).
1. **Wählen Sie aus der Liste der Namespaces den `cloudmap-tutorial` Namespace aus und klicken Sie auf Details anzeigen.**
1. **Wählen Sie auf der Seite mit den Namespace-Details aus der Liste der Dienste den `data-service` Dienst aus und klicken Sie auf Details anzeigen.**
1. Wählen Sie im Abschnitt **Dienstinstanzen** die `data-instance` Instanz aus und klicken Sie auf Abmelden**.**
1. Wählen Sie mithilfe des Breadcrumbs oben auf der Seite **cloudmap-tutorial.com** aus, um zur Namespace-Detailseite zurückzukehren.
1. ****Wählen Sie auf der Namespace-Detailseite aus der Liste der Dienste den Datendienstdienst aus und klicken Sie auf Löschen.****
1. Wiederholen Sie die Schritte 3—6 für den `app-service` Dienst `write-instance` und `read-instance` die Dienstinstanzen.
1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste **Namespaces** aus.
1. **Wählen Sie den `cloudmap-tutorial` Namespace aus und wählen Sie Löschen.**
In der folgenden Tabelle sind Verfahren aufgeführt, mit denen Sie die anderen im Tutorial verwendeten Ressourcen löschen können.
| Ressource | Schritte |
| --- | --- |
| DynamoDB-Tabelle | [Schritt 6: (Optional) Löschen Sie Ihre DynamoDB-Tabelle, um Ressourcen zu bereinigen](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/getting-started-step-6.html) im Amazon DynamoDB DynamoDB-Entwicklerhandbuch |
| Lambda-Funktionen und zugehörige IAM-Ausführungsrolle | *Im [Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/getting-started.html#gettingstarted-cleanup) finden Sie Ordnung AWS Lambda * |