Bereitstellen von Python-Lambda-Funktionen mit Container-Images

So erstellen Sie ein Container-Image aus einem AWS Basis-Image für Python

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis für das Projekt und wechseln Sie dann zu diesem Verzeichnis.

   mkdir example
   cd example

2. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen lambda_function.py. Sie können der Datei zum Testen den folgenden Beispielfunktionscode hinzufügen oder Ihren eigenen verwenden.

   Beispiel Python-Funktion

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen requirements.txt. Wenn Sie den Beispielfunktionscode aus dem vorherigen Schritt verwenden, können Sie die Datei leer lassen, da es keine Abhängigkeiten gibt. Andernfalls listen Sie jede benötigte Bibliothek auf. So sollte beispielsweise Ihre requirements.txt aussehen, wenn Ihre Funktion AWS SDK for Python (Boto3) verwendet:

   Beispiel requirements.txt

   boto3

4. Erstellen Sie eine neue Docker-Datei mit der folgenden Konfiguration:

   • Stellen Sie die FROM Eigenschaft auf die URIdes Basis-Images ein.

   • Verwenden Sie den COPY Befehl, um den Funktionscode und die Laufzeitabhängigkeiten in eine von Lambda definierte Umgebungsvariable zu {LAMBDA_TASK_ROOT} kopieren.

   • Legen Sie das CMD-Argument auf den Lambda-Funktionshandler fest.

   Beachten Sie, dass das Dockerfile-Beispiel keine Anweisung enthält. USER Wenn Sie ein Container-Image auf Lambda bereitstellen, definiert Lambda automatisch einen Standard-Linux-Benutzer mit den geringsten Rechten. Dies unterscheidet sich vom Standardverhalten von Docker, bei dem standardmäßig der Benutzer verwendet wird, wenn keine Anweisung bereitgestellt wird. root USER

   Beispiel Dockerfile

   FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
   
   # Copy requirements.txt
   COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Install the specified packages
   RUN pip install -r requirements.txt
   
   # Copy function code
   COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Erstellen Sie Ihr Docker-Image mit dem docker build-Befehl. Das folgende Beispiel benennt das Bild in docker-image und gibt ihm den test Tag.

   docker build --platform linux/amd64 -t docker-image:test .

   Anmerkung

   Der Befehl gibt die --platform linux/amd64-Option an, um sicherzustellen, dass Ihr Container mit der Lambda-Ausführungsumgebung kompatibel ist, unabhängig von der Architektur des Entwicklungsrechners. Wenn Sie beabsichtigen, eine Lambda-Funktion mithilfe der ARM64 Befehlssatzarchitektur zu erstellen, müssen Sie den Befehl so ändern, dass er stattdessen die --platform linux/arm64 Option verwendet.

1. Starten Sie Ihr Docker-Image mit dem docker run-Befehl. In diesem Beispiel ist docker-image der Image-Name und test der Tag.

   docker run --platform linux/amd64 -p 9000:8080 --read-only docker-image:test

   Dieser Befehl führt das Image als Container aus und erstellt einen lokalen Endpunkt bei localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Anmerkung

   Wenn Sie das Docker-Image für die ARM64 Befehlssatzarchitektur erstellt haben, stellen Sie sicher, dass Sie stattdessen die --platform linux/arm64 Option verwenden. --platform linux/amd64

2. Veröffentlichen Sie in einem neuen Terminalfenster ein Ereignis an den lokalen Endpunkt.

   Linux/macOS

   Führen Sie unter Linux oder macOS den folgenden curl-Befehl aus:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Dieser Befehl ruft die Funktion mit einem leeren Ereignis auf und gibt eine Antwort zurück. Wenn Sie Ihren eigenen Funktionscode anstelle des Beispielfunktionscodes verwenden, möchten Sie die Funktion möglicherweise mit einer JSON Nutzlast aufrufen. Beispiel:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Führen Sie in PowerShell den folgenden Invoke-WebRequest Befehl aus:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Dieser Befehl ruft die Funktion mit einem leeren Ereignis auf und gibt eine Antwort zurück. Wenn Sie Ihren eigenen Funktionscode anstelle des Beispielfunktionscodes verwenden, möchten Sie die Funktion möglicherweise mit einer JSON Nutzlast aufrufen. Beispiel:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

3. Die Container-ID erhalten.

   docker ps

4. Verwenden Sie den Befehl docker kill, um den Container zu anzuhalten. Ersetzen Sie in diesem Befehl 3766c4ab331c durch die Container-ID aus dem vorherigen Schritt.

   docker kill 3766c4ab331c

Um das Bild auf Amazon hochzuladen ECR und die Lambda-Funktion zu erstellen

1. Führen Sie den get-login-passwordBefehl aus, um den Docker bei Ihrer ECR Amazon-Registrierung CLI zu authentifizieren.

   • Setzen Sie den --region Wert auf den AWS-Region Ort, an dem Sie das ECR Amazon-Repository erstellen möchten.

   • 111122223333Ersetzen Sie es durch Ihre AWS-Konto ID.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Erstellen Sie mit dem ECR Befehl create-repository ein Repository in Amazon.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Anmerkung

   Das ECR Amazon-Repository muss sich im selben Format AWS-Region wie die Lambda-Funktion befinden.

   Wenn erfolgreich, sehen Sie eine Antwort wie diese:

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Kopieren Sie das repositoryUri aus der Ausgabe im vorherigen Schritt.

4. Führen Sie den Befehl docker tag aus, um Ihr lokales Image als neueste Version in Ihrem ECR Amazon-Repository zu taggen. In diesem Befehl gilt Folgendes:

   • docker-image:testist der Name und das Tag Ihres Docker-Images. Dies sind der Imagename und das Tag, die Sie im docker build Befehl angegeben haben.

   • Ersetzen Sie <ECRrepositoryUri> durch den repositoryUri, den Sie kopiert haben. Stellen Sie sicher, dass Sie :latest am Ende des angebenURI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Beispiel:

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Führen Sie den Befehl docker push aus, um Ihr lokales Image im ECR Amazon-Repository bereitzustellen. Stellen Sie sicher, dass Sie es :latest am Ende des Repositorys URI einschließen.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Erstellen Sie eine Ausführungsrolle für die Funktion, wenn Sie noch keine haben. Im nächsten Schritt benötigen Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Rolle.

7. So erstellen Sie die Lambda-Funktion: Geben Sie für ImageUri das Repository URI von früher an. Stellen Sie sicher, dass Sie :latest am Ende des angebenURI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Anmerkung

   Sie können eine Funktion mit einem Bild in einem anderen AWS Konto erstellen, sofern sich das Bild in derselben Region wie die Lambda-Funktion befindet. Weitere Informationen finden Sie unter ECRKontoübergreifende Amazon-Berechtigungen.

8. Die Funktion aufrufen.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Das Ergebnis sollte ungefähr wie folgt aussehen:

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Um die Ausgabe der Funktion zu sehen, überprüfen Sie die response.json-Datei.

Um ein Container-Image aus einem AWS Nicht-Basis-Image zu erstellen

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis für das Projekt und wechseln Sie dann zu diesem Verzeichnis.

   mkdir example
   cd example

2. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen lambda_function.py. Sie können der Datei zum Testen den folgenden Beispielfunktionscode hinzufügen oder Ihren eigenen verwenden.

   Beispiel Python-Funktion

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen requirements.txt. Wenn Sie den Beispielfunktionscode aus dem vorherigen Schritt verwenden, können Sie die Datei leer lassen, da es keine Abhängigkeiten gibt. Andernfalls listen Sie jede benötigte Bibliothek auf. So sollte beispielsweise Ihre requirements.txt aussehen, wenn Ihre Funktion AWS SDK for Python (Boto3) verwendet:

   Beispiel requirements.txt

   boto3

4. Erstellen Sie eine neue Docker-Datei. Das folgende Dockerfile verwendet ein offizielles Python-Basis-Image anstelle eines AWS -Basis-Images. Das Dockerfile enthält den Laufzeitschnittstellen-Client, der das Image mit Lambda kompatibel macht. Die folgende Beispiel-Docker-Datei verwendet eine mehrstufige Entwicklung.

   • Legen Sie die FROM-Eigenschaft auf das Basis-Image fest.

   • Legen Sie ENTRYPOINT auf das Modul fest, das der Docker-Container beim Start ausführen soll. In diesem Fall ist das Modul der Laufzeitschnittstellen-Client.

   • Legen Sie CMD auf den Lambda-Funktionshandler fest.

   Beachten Sie, dass das Dockerfile-Beispiel keine Anweisung enthält. USER Wenn Sie ein Container-Image auf Lambda bereitstellen, definiert Lambda automatisch einen Standard-Linux-Benutzer mit den geringsten Rechten. Dies unterscheidet sich vom Standardverhalten von Docker, bei dem standardmäßig der Benutzer verwendet wird, wenn keine Anweisung bereitgestellt wird. root USER

   Beispiel Dockerfile

   # Define custom function directory
   ARG FUNCTION_DIR="/function"
   
   FROM python:3.12 as build-image
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   
   # Copy function code
   RUN mkdir -p ${FUNCTION_DIR}
   COPY . ${FUNCTION_DIR}
   
   # Install the function's dependencies
   RUN pip install \
       --target ${FUNCTION_DIR} \
           awslambdaric
   
   # Use a slim version of the base Python image to reduce the final image size
   FROM python:3.12-slim
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   # Set working directory to function root directory
   WORKDIR ${FUNCTION_DIR}
   
   # Copy in the built dependencies
   COPY --from=build-image ${FUNCTION_DIR} ${FUNCTION_DIR}
   
   # Set runtime interface client as default command for the container runtime
   ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/python", "-m", "awslambdaric" ]
   # Pass the name of the function handler as an argument to the runtime
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. Erstellen Sie Ihr Docker-Image mit dem docker build-Befehl. Das folgende Beispiel benennt das Bild in docker-image und gibt ihm den test Tag.

   docker build --platform linux/amd64 -t docker-image:test .

   Anmerkung

   Der Befehl gibt die --platform linux/amd64-Option an, um sicherzustellen, dass Ihr Container mit der Lambda-Ausführungsumgebung kompatibel ist, unabhängig von der Architektur des Entwicklungsrechners. Wenn Sie beabsichtigen, eine Lambda-Funktion mithilfe der ARM64 Befehlssatzarchitektur zu erstellen, müssen Sie den Befehl so ändern, dass er stattdessen die --platform linux/arm64 Option verwendet.

Installieren des Laufzeitschnittstellen-Emulators auf Ihrem lokalen Computer

1. Führen Sie in Ihrem Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus, um den Runtime-Interface-Emulator (x86-64-Architektur) herunterzuladen GitHub und auf Ihrem lokalen Computer zu installieren.

   Linux/macOS

   mkdir -p ~/.aws-lambda-rie && \
       curl -Lo ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie && \
       chmod +x ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie

   Um den arm64-Emulator zu installieren, ersetzen Sie das GitHub Repository URL im vorherigen Befehl durch Folgendes:

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

   PowerShell

   $dirPath = "$HOME\.aws-lambda-rie"
   if (-not (Test-Path $dirPath)) {
       New-Item -Path $dirPath -ItemType Directory
   }
         
   $downloadLink = "https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie"
   $destinationPath = "$HOME\.aws-lambda-rie\aws-lambda-rie"
   Invoke-WebRequest -Uri $downloadLink -OutFile $destinationPath

   Um den arm64-Emulator zu installieren, ersetzen Sie das $downloadLink durch Folgendes:

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

2. Starten Sie Ihr Docker-Image mit dem docker run-Befehl. Beachten Sie Folgendes:

   • docker-image ist der Image-Name und test ist das Tag.

   • /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler ist der ENTRYPOINT gefolgt von dem CMD aus Ihrem Dockerfile.

   Linux/macOS

   docker run --platform linux/amd64 -d -v ~/.aws-lambda-rie:/aws-lambda -p 9000:8080 \
       --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie \
       --read-only \
       docker-image:test \
           /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   PowerShell

   docker run --platform linux/amd64 -d -v "$HOME\.aws-lambda-rie:/aws-lambda" -p 9000:8080 `
   --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie `
   --read-only `
   docker-image:test `
       /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   Dieser Befehl führt das Image als Container aus und erstellt einen lokalen Endpunkt bei localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations.

   Anmerkung

   Wenn Sie das Docker-Image für die ARM64 Befehlssatzarchitektur erstellt haben, stellen Sie sicher, dass Sie die --platform linux/arm64 Option anstelle von verwenden. --platform linux/amd64

3. Veröffentlichen Sie ein Ereignis auf dem lokalen Endpunkt.

   Linux/macOS

   Führen Sie unter Linux oder macOS den folgenden curl-Befehl aus:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   Dieser Befehl ruft die Funktion mit einem leeren Ereignis auf und gibt eine Antwort zurück. Wenn Sie Ihren eigenen Funktionscode anstelle des Beispielfunktionscodes verwenden, möchten Sie die Funktion möglicherweise mit einer JSON Nutzlast aufrufen. Beispiel:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   Führen Sie in PowerShell den folgenden Invoke-WebRequest Befehl aus:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   Dieser Befehl ruft die Funktion mit einem leeren Ereignis auf und gibt eine Antwort zurück. Wenn Sie Ihren eigenen Funktionscode anstelle des Beispielfunktionscodes verwenden, möchten Sie die Funktion möglicherweise mit einer JSON Nutzlast aufrufen. Beispiel:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

4. Die Container-ID erhalten.

   docker ps

5. Verwenden Sie den Befehl docker kill, um den Container zu anzuhalten. Ersetzen Sie in diesem Befehl 3766c4ab331c durch die Container-ID aus dem vorherigen Schritt.

   docker kill 3766c4ab331c

Um das Bild auf Amazon hochzuladen ECR und die Lambda-Funktion zu erstellen

1. Führen Sie den get-login-passwordBefehl aus, um den Docker bei Ihrer ECR Amazon-Registrierung CLI zu authentifizieren.

   • Setzen Sie den --region Wert auf den AWS-Region Ort, an dem Sie das ECR Amazon-Repository erstellen möchten.

   • 111122223333Ersetzen Sie es durch Ihre AWS-Konto ID.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. Erstellen Sie mit dem ECR Befehl create-repository ein Repository in Amazon.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   Anmerkung

   Das ECR Amazon-Repository muss sich im selben Format AWS-Region wie die Lambda-Funktion befinden.

   Wenn erfolgreich, sehen Sie eine Antwort wie diese:

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. Kopieren Sie das repositoryUri aus der Ausgabe im vorherigen Schritt.

4. Führen Sie den Befehl docker tag aus, um Ihr lokales Image als neueste Version in Ihrem ECR Amazon-Repository zu taggen. In diesem Befehl gilt Folgendes:

   • docker-image:testist der Name und das Tag Ihres Docker-Images. Dies sind der Imagename und das Tag, die Sie im docker build Befehl angegeben haben.

   • Ersetzen Sie <ECRrepositoryUri> durch den repositoryUri, den Sie kopiert haben. Stellen Sie sicher, dass Sie :latest am Ende des angebenURI.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   Beispiel:

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. Führen Sie den Befehl docker push aus, um Ihr lokales Image im ECR Amazon-Repository bereitzustellen. Stellen Sie sicher, dass Sie es :latest am Ende des Repositorys URI einschließen.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. Erstellen Sie eine Ausführungsrolle für die Funktion, wenn Sie noch keine haben. Im nächsten Schritt benötigen Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Rolle.

7. So erstellen Sie die Lambda-Funktion: Geben Sie für ImageUri das Repository URI von früher an. Stellen Sie sicher, dass Sie :latest am Ende des angebenURI.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   Anmerkung

   Sie können eine Funktion mit einem Bild in einem anderen AWS Konto erstellen, sofern sich das Bild in derselben Region wie die Lambda-Funktion befindet. Weitere Informationen finden Sie unter ECRKontoübergreifende Amazon-Berechtigungen.

8. Die Funktion aufrufen.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   Das Ergebnis sollte ungefähr wie folgt aussehen:

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. Um die Ausgabe der Funktion zu sehen, überprüfen Sie die response.json-Datei.