Didacticiel : Utilisation d’un déclencheur Amazon S3 pour créer des images miniatures

Pour créer les compartiments Amazon S3 (console)

1. Ouvrez la console Amazon S3 et sélectionnez la page Buckets à usage général.

2. Sélectionnez le Région AWS plus proche de votre situation géographique. Vous pouvez modifier votre région à l’aide de la liste déroulante en haut de l’écran. Plus loin dans le didacticiel, vous devez créer votre fonction Lambda dans la même région.

   

3. Choisissez Create bucket (Créer un compartiment).

4. Sous Configuration générale, procédez comme suit :

   1. Pour le type de godet, assurez-vous que l'option Usage général est sélectionnée.

   2. Pour le nom du compartiment, saisissez un nom unique au monde qui respecte les règles de dénomination du compartiment Amazon S3. Les noms de compartiment peuvent contenir uniquement des lettres minuscules, des chiffres, de points (.) et des traits d’union (-).

5. Conservez les valeurs par défaut de toutes les autres options et choisissez Créer un compartiment.

6. Répétez les étapes 1 à 5 pour créer votre compartiment de destination. Pour Nom du compartiment, saisissez amzn-s3-demo-source-bucket-resized, où amzn-s3-demo-source-bucket est le nom du compartiment source que vous venez de créer.

Pour créer les compartiments Amazon S3 (AWS CLI)

1. Exécutez la commande CLI suivante pour créer votre compartiment source. Le nom que vous choisissez pour votre compartiment doit être unique au monde et respecter les Règles de dénomination du compartiment Amazon S3. Les noms peuvent contenir uniquement des lettres minuscules, des chiffres, de points (.) et des traits d’union (-). Pour region et LocationConstraint, choisissez la Région AWS la plus proche de votre emplacement géographique.

   aws s3api create-bucket --bucket amzn-s3-demo-source-bucket --region us-east-1 \
   --create-bucket-configuration LocationConstraint=us-east-1

   Plus loin dans le didacticiel, vous devez créer votre fonction Lambda dans le même Région AWS emplacement que votre compartiment source. Notez donc la région que vous avez choisie.

2. Exécutez la commande suivante pour créer votre compartiment de destination. Pour le nom du compartiment, vous devez utiliser amzn-s3-demo-source-bucket-resized, où amzn-s3-demo-source-bucket est le nom du compartiment source que vous avez créé à l’étape 1. Pour region etLocationConstraint, choisissez le même Région AWS que celui que vous avez utilisé pour créer votre bucket source.

   aws s3api create-bucket --bucket amzn-s3-demo-source-bucket-resized --region us-east-1 \
   --create-bucket-configuration LocationConstraint=us-east-1

Pour charger une image de test dans votre compartiment source (console)

1. Ouvrez la page Compartiments de la console Amazon S3.

2. Sélectionnez le compartiment source que vous avez créé à l’étape précédente.

3. Choisissez Charger.

4. Choisissez Ajouter des fichiers et utilisez le sélecteur de fichiers pour sélectionner l’objet que vous souhaitez charger.

5. Choisissez Ouvrir, puis Charger.

Pour charger une image de test dans votre compartiment source (AWS CLI)

• À partir du répertoire contenant l’image que vous souhaitez charger, exécutez la commande CLI suivante. Remplacez le paramètre --bucket par le nom de votre compartiment source. Pour les paramètres --key et --body, utilisez le nom de fichier de votre image de test.

  aws s3api put-object --bucket amzn-s3-demo-source-bucket --key HappyFace.jpg --body ./HappyFace.jpg

Pour créer une politique (console)

1. Ouvrez la page Politiques de la console AWS Identity and Access Management (IAM).

2. Choisissez Create Policy (Créer une politique).

3. Choisissez l’onglet JSON, puis collez la stratégie personnalisée suivante dans l’éditeur JSON.

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:PutLogEvents",
                   "logs:CreateLogGroup",
                   "logs:CreateLogStream"
               ],
               "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
           },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetObject"
               ],
               "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
           },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:PutObject"
               ],
               "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
           }
       ]
   }

4. Choisissez Suivant.

5. Sous Détails de la politique, pour le Nom de la politique, saisissez LambdaS3Policy.

6. Choisissez Create Policy (Créer une politique).

Pour créer la politique (AWS CLI)

1. Enregistrez le JSON suivant dans un fichier nommé policy.json.

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "logs:PutLogEvents",
                   "logs:CreateLogGroup",
                   "logs:CreateLogStream"
               ],
               "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
           },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:GetObject"
               ],
               "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
           },
           {
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "s3:PutObject"
               ],
               "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
           }
       ]
   }

2. À partir du répertoire dans lequel vous avez enregistré le document de politique JSON, exécutez la commande CLI suivante.

   aws iam create-policy --policy-name LambdaS3Policy --policy-document file://policy.json

Pour créer un rôle d’exécution et attacher votre politique d’autorisations (console)

1. Accédez à la Page Rôles de la console (IAM).

2. Sélectionnez Créer un rôle.

3. Pour Type d’entité fiable, sélectionnez Service AWS, et pour Cas d’utilisation, sélectionnez Lambda.

4. Choisissez Suivant.

5. Ajoutez la politique d’autorisations que vous avez créée à l’étape précédente en procédant comme suit :

   1. Dans la zone de recherche de stratégie, entrez LambdaS3Policy.

   2. Dans les résultats de la recherche, cochez la case pour LambdaS3Policy.

   3. Choisissez Suivant.

6. Sous Détails du rôle, pour le Nom du rôle entrez LambdaS3Role.

7. Sélectionnez Créer un rôle.

Pour créer un rôle d’exécution et attacher votre politique d’autorisations (AWS CLI)

1. Enregistrez le JSON suivant dans un fichier nommé trust-policy.json. Cette politique de confiance permet à Lambda d'utiliser les autorisations du rôle en autorisant le principal lambda.amazonaws.com du service à appeler l'action AWS Security Token Service (AWS STS)AssumeRole.

   {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
       {
         "Effect": "Allow",
         "Principal": {
           "Service": "lambda.amazonaws.com"
         },
         "Action": "sts:AssumeRole"
       }
     ]
   }

2. À partir du répertoire dans lequel vous avez enregistré le document de politique d’approbation JSON, exécutez la commande CLI suivante pour créer le rôle d’exécution.

   aws iam create-role --role-name LambdaS3Role --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

3. Pour attacher la politique d’autorisations que vous avez créée à l’étape précédente, exécutez la commande CLI suivante. Remplacez le Compte AWS numéro indiqué dans l'ARN de la politique par votre propre numéro de compte.

   aws iam attach-role-policy --role-name LambdaS3Role --policy-arn arn:aws:iam::123456789012:policy/LambdaS3Policy

Pour créer le package de déploiement (Node.js)

1. Créez un répertoire nommé lambda-s3 pour votre code de fonction et vos dépendances et accédez-y.

   mkdir lambda-s3
   cd lambda-s3

2. Créez un nouveau projet Node.js avec npm. Appuyez sur Enter pour accepter les options par défaut fournies dans l’expérience interactive.

   npm init

3. Enregistrez le code de fonction suivant dans un fichier nommé index.mjs. Assurez-vous de remplacer us-east-1 par l’ Région AWS dans lequel vous avez créé vos propres compartiments source et de destination.

   // dependencies
   import { S3Client, GetObjectCommand, PutObjectCommand } from '@aws-sdk/client-s3';
   
   import { Readable } from 'stream';
   
   import sharp from 'sharp';
   import util from 'util';
   
   
   // create S3 client
   const s3 = new S3Client({region: 'us-east-1'});
   
   // define the handler function
   export const handler = async (event, context) => {
   
   // Read options from the event parameter and get the source bucket
   console.log("Reading options from event:\n", util.inspect(event, {depth: 5}));
     const srcBucket = event.Records[0].s3.bucket.name;
     
   // Object key may have spaces or unicode non-ASCII characters
   const srcKey    = decodeURIComponent(event.Records[0].s3.object.key.replace(/\+/g, " "));
   const dstBucket = srcBucket + "-resized";
   const dstKey    = "resized-" + srcKey;
   
   // Infer the image type from the file suffix
   const typeMatch = srcKey.match(/\.([^.]*)$/);
   if (!typeMatch) {
     console.log("Could not determine the image type.");
     return;
   }
   
   // Check that the image type is supported
   const imageType = typeMatch[1].toLowerCase();
   if (imageType != "jpg" && imageType != "png") {
     console.log(`Unsupported image type: ${imageType}`);
     return;
   }
   
   // Get the image from the source bucket. GetObjectCommand returns a stream.
   try {
     const params = {
       Bucket: srcBucket,
       Key: srcKey
     };
     var response = await s3.send(new GetObjectCommand(params));
     var stream = response.Body;
     
   // Convert stream to buffer to pass to sharp resize function.
     if (stream instanceof Readable) {
       var content_buffer = Buffer.concat(await stream.toArray());
       
     } else {
       throw new Error('Unknown object stream type');
     }
   
   
   } catch (error) {
     console.log(error);
     return;
   }
   
     
   // set thumbnail width. Resize will set the height automatically to maintain aspect ratio.
   const width  = 200;
   
   // Use the sharp module to resize the image and save in a buffer.
   try {    
     var output_buffer = await sharp(content_buffer).resize(width).toBuffer();
   
   } catch (error) {
     console.log(error);
     return;
   }
   
   // Upload the thumbnail image to the destination bucket
   try {
     const destparams = {
       Bucket: dstBucket,
       Key: dstKey,
       Body: output_buffer,
       ContentType: "image"
     };
   
     const putResult = await s3.send(new PutObjectCommand(destparams));
   
     } catch (error) {
       console.log(error);
       return;
     }
   
     console.log('Successfully resized ' + srcBucket + '/' + srcKey +
       ' and uploaded to ' + dstBucket + '/' + dstKey);
     };

4. Dans votre répertoire lambda-s3, installez la bibliothèque sharp en utilisant npm. Notez que la dernière version de sharp (0.33) n’est pas compatible avec Lambda. Installez la version 0.32.6 pour terminer ce didacticiel.

   npm install sharp@0.32.6

   La commande npm install crée un répertoire node_modules pour vos modules. Après cette étape, votre structure de répertoire doit se présenter comme suit.

   lambda-s3
   |- index.mjs
   |- node_modules
   |  |- base64js
   |  |- bl
   |  |- buffer
   ...
   |- package-lock.json
   |- package.json

5. Créez un package de déploiement .zip contenant le code de votre fonction et ses dépendances. Sous macOS ou Linux, exécutez les commandes suivantes.

   zip -r function.zip .

   Sous Windows, utilisez l’utilitaire zip de votre choix pour créer un fichier .zip. Assurez-vous que vos fichiers index.mjs, package.json, et package-lock.json ainsi que votre répertoire node_modules se trouvent tous à la racine de votre fichier .zip.

Pour créer le package de déploiement (Python)

1. Enregistrez l’exemple de code en tant que fichier nommé lambda_function.py.

   import boto3
   import os
   import sys
   import uuid
   from urllib.parse import unquote_plus
   from PIL import Image
   import PIL.Image
               
   s3_client = boto3.client('s3')
               
   def resize_image(image_path, resized_path):
     with Image.open(image_path) as image:
       image.thumbnail(tuple(x / 2 for x in image.size))
       image.save(resized_path)
               
   def lambda_handler(event, context):
     for record in event['Records']:
       bucket = record['s3']['bucket']['name']
       key = unquote_plus(record['s3']['object']['key'])
       tmpkey = key.replace('/', '')
       download_path = '/tmp/{}{}'.format(uuid.uuid4(), tmpkey)
       upload_path = '/tmp/resized-{}'.format(tmpkey)
       s3_client.download_file(bucket, key, download_path)
       resize_image(download_path, upload_path)
       s3_client.upload_file(upload_path, '{}-resized'.format(bucket), 'resized-{}'.format(key))

2. Dans le même répertoire que celui dans lequel vous avez créé votre fichier lambda_function.py, créez un nouveau répertoire nommé package et installez la bibliothèque Pillow (PIL) et AWS SDK for Python (Boto3). Bien que l’exécution Lambda Python inclut une version du kit SDK Boto3, nous vous recommandons d’ajouter toutes les dépendances de votre fonction à votre package de déploiement, même si elles sont incluses dans l’exécution. Pour plus d’informations, consultez la Dépendances d’exécution en Python.

   mkdir package
   pip install \
   --platform manylinux2014_x86_64 \
   --target=package \
   --implementation cp \
   --python-version 3.12 \
   --only-binary=:all: --upgrade \
   pillow boto3

   La bibliothèque Pillow contient du code C/C++. En utilisant les options --platform manylinux_2014_x86_64 et --only-binary=:all:, pip téléchargera et installera une version de Pillow contenant des fichiers binaires précompilés compatibles avec le système d’exploitation Amazon Linux 2. Cela garantit que votre package de déploiement fonctionnera dans l’environnement d’exécution Lambda, quels que soient le système d’exploitation et l’architecture de votre ordinateur de création local.

3. Créez un fichier .zip contenant le code de votre application et les bibliothèques Pillow et Boto3. Sous Linux ou macOS, exécutez les commandes suivantes depuis votre interface de ligne de commande.

   cd package
   zip -r ../lambda_function.zip .
   cd ..
   zip lambda_function.zip lambda_function.py

   Sous Windows, utilisez l’outil zip de votre choix pour créer le fichier lambda_function.zip. Assurez-vous que votre fichier lambda_function.py et les dossiers contenant vos dépendances sont installés à la racine du fichier .zip.

Pour créer une fonction (console)

Pour créer votre fonction Lambda à l’aide de la console, vous devez d’abord créer une fonction de base contenant du code « Hello world ». Vous remplacez ensuite ce code par votre propre code de fonction en chargeant le fichier .zip ou JAR que vous avez créé à l’étape précédente.

1. Ouvrez la page Functions (Fonctions) de la console Lambda.

2. Assurez-vous de travailler dans le même environnement que celui dans Région AWS lequel vous avez créé votre compartiment Amazon S3. Vous pouvez modifier votre région à l’aide de la liste déroulante en haut de l’écran.

   

3. Sélectionnez Create function (Créer une fonction).

4. Choisissez Créer à partir de zéro.

5. Sous Informations de base, procédez comme suit :

   1. Sous Nom de la fonction, saisissez CreateThumbnail.

   2. Pour Environnement d’exécution, choisissez Node.js 22.x ou Python 3.12 en fonction du langage que vous avez choisi pour votre fonction.

   3. Pour Architecture, choisissez x86_64.

6. Dans l’onglet Modifier le rôle d’exécution par défaut, procédez comme suit :

   1. Ouvrez l’onglet, puis choisissez Utiliser un rôle existant.

   2. Sélectionnez le LambdaS3Role que vous avez créé précédemment.

7. Sélectionnez Create function (Créer une fonction).

Pour charger le code de fonction (console)

1. Dans le volet Source du code, choisissez Charger à partir de.

2. Choisissez Fichier .zip.

3. Choisissez Charger.

4. Dans le sélecteur de fichiers, sélectionnez votre fichier .zip et choisissez Ouvrir.

5. Choisissez Save (Enregistrer).

Pour créer la fonction (AWS CLI)

• Exécutez la commande CLI pour la langue que vous avez choisie. Pour le role paramètre, assurez-vous de le remplacer 123456789012 par votre propre Compte AWS identifiant. Pour le paramètre region, remplacez us-east-1 par la région dans laquelle vous avez créé vos compartiments Amazon S3.

  • Pour Node.js, exécutez la commande suivante depuis le répertoire contenant votre fichier function.zip.

    aws lambda create-function --function-name CreateThumbnail \
    --zip-file fileb://function.zip --handler index.handler --runtime nodejs22.x \
    --timeout 10 --memory-size 1024 \
    --role arn:aws:iam::123456789012:role/LambdaS3Role --region us-east-1

  • Pour Python, exécutez la commande suivante depuis le répertoire contenant votre fichier lambda_function.zip.

    aws lambda create-function --function-name CreateThumbnail \
    --zip-file fileb://lambda_function.zip --handler lambda_function.lambda_handler \
    --runtime python3.13 --timeout 10 --memory-size 1024 \
    --role arn:aws:iam::123456789012:role/LambdaS3Role --region us-east-1

Pour configurer le déclencheur Amazon S3 (console)

1. Ouvrez la page Fonctions de la console Lambda et choisissez votre fonction (CreateThumbnail).

2. Choisissez Add trigger (Ajouter déclencheur).

3. Sélectionnez S3.

4. Sous Compartiment, sélectionnez votre compartiment source.

5. Sous Types d’événements, sélectionnez Tous les événements de création d’objets.

6. Sous Invocation récursive, cochez la case pour confirmer qu’il n’est pas recommandé d’utiliser le même compartiment Amazon S3 pour les entrées et les sorties. Vous pouvez en savoir plus sur les modèles d’invocation récursive dans Lambda en lisant la rubrique Modèles récursifs qui provoquent des fonctions Lambda incontrôlables dans Serverless Land.

7. Choisissez Ajouter.

   Lorsque vous créez un déclencheur à l’aide de la console Lambda, ce dernier crée automatiquement une politique basée sur une ressource pour donner au service que vous sélectionnez l’autorisation d’invoquer votre fonction.

Pour configurer le déclencheur Amazon S3 (AWS CLI)

1. Pour que votre compartiment source Amazon S3 invoque votre fonction lorsque vous ajoutez un fichier image, vous devez d’abord configurer les autorisations pour votre fonction à l’aide d’une politique basée sur une ressource. Une déclaration de politique basée sur les ressources donne à d'autres personnes Services AWS l'autorisation d'invoquer votre fonction. Pour autoriser Amazon S3 à invoquer votre fonction, exécutez la commande CLI suivante. Assurez-vous de remplacer le source-account paramètre par votre propre Compte AWS identifiant et d'utiliser votre propre nom de compartiment source.

   aws lambda add-permission --function-name CreateThumbnail \
   --principal s3.amazonaws.com --statement-id s3invoke --action "lambda:InvokeFunction" \
   --source-arn arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-source-bucket \
   --source-account 123456789012

   La politique que vous définissez à l’aide de cette commande permet à Amazon S3 d’invoquer votre fonction uniquement lorsqu’une action a lieu sur votre compartiment source.

   Note

   Bien que les noms des compartiments Amazon S3 soient globalement uniques, il est préférable de spécifier que le compartiment doit appartenir à votre compte lorsque vous utilisez des politiques basées sur les ressources. En effet, si vous supprimez un bucket, il est possible qu'un autre Compte AWS en crée un avec le même Amazon Resource Name (ARN).

2. Enregistrez le JSON suivant dans un fichier nommé notification.json. Lorsqu’il est appliqué à votre compartiment source, ce JSON configure le compartiment pour qu’il envoie une notification à votre fonction Lambda chaque fois qu’un nouvel objet est ajouté. Remplacez le Compte AWS numéro et, Région AWS dans la fonction Lambda, l'ARN par votre propre numéro de compte et votre propre région.

   {
   "LambdaFunctionConfigurations": [
       {
         "Id": "CreateThumbnailEventConfiguration",
         "LambdaFunctionArn": "arn:aws:lambda:us-east-1:123456789012:function:CreateThumbnail",
         "Events": [ "s3:ObjectCreated:Put" ]
       }
     ]
   }

3. Exécutez la commande CLI suivante pour appliquer les paramètres de notification du fichier JSON que vous avez créé à votre compartiment source. Remplacez amzn-s3-demo-source-bucket par le nom de votre propre compartiment source.

   aws s3api put-bucket-notification-configuration --bucket amzn-s3-demo-source-bucket \
   --notification-configuration file://notification.json

   Pour en savoir plus sur la put-bucket-notification-configuration commande et l'notification-configurationoption, consultez le manuel de référence put-bucket-notification-configurationdes commandes de la AWS CLI.

Pour tester votre fonction Lambda à l’aide d’un événement fictif (console)

1. Ouvrez la page Fonctions de la console Lambda et choisissez votre fonction (CreateThumbnail).

2. Choisissez l’onglet Test.

3. Pour créer votre événement de test, dans le volet Événement de test, procédez comme suit :

   1. Sous Action d’événement de test, sélectionnez Créer un nouvel événement.

   2. Dans Event name (Nom de l’événement), saisissez myTestEvent.

   3. Pour Modèle, sélectionnez S3 Put.

   4. Remplacez les valeurs des paramètres suivants par vos propres valeurs.

      • PourawsRegion, remplacez-le us-east-1 par celui dans Région AWS lequel vous avez créé vos compartiments Amazon S3.

      • Pour name, remplacez amzn-s3-demo-bucket par le nom de votre propre compartiment source Amazon S3.

      • Pour key, remplacez test%2Fkey par le nom de fichier de l’objet de test que vous avez chargé dans votre compartiment source à l’étape Charger une image de test dans votre compartiment source.

      {
        "Records": [
          {
            "eventVersion": "2.0",
            "eventSource": "aws:s3",
            "awsRegion": "us-east-1",
            "eventTime": "1970-01-01T00:00:00.000Z",
            "eventName": "ObjectCreated:Put",
            "userIdentity": {
              "principalId": "EXAMPLE"
            },
            "requestParameters": {
              "sourceIPAddress": "127.0.0.1"
            },
            "responseElements": {
              "x-amz-request-id": "EXAMPLE123456789",
              "x-amz-id-2": "EXAMPLE123/5678abcdefghijklambdaisawesome/mnopqrstuvwxyzABCDEFGH"
            },
            "s3": {
              "s3SchemaVersion": "1.0",
              "configurationId": "testConfigRule",
              "bucket": {
                "name": "amzn-s3-demo-bucket",
                "ownerIdentity": {
                  "principalId": "EXAMPLE"
                },
                "arn": "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket"
              },
              "object": {
                "key": "test%2Fkey",
                "size": 1024,
                "eTag": "0123456789abcdef0123456789abcdef",
                "sequencer": "0A1B2C3D4E5F678901"
              }
            }
          }
        ]
      }

   5. Choisissez Save (Enregistrer).

4. Dans le volet Événement de test, choisissez Test.

5. Pour vérifier que votre fonction a créé une version redimensionnée de votre image et l’a stockée dans votre compartiment Amazon S3 cible, procédez comme suit :

   1. Ouvrez la page Compartiments de la console Amazon S3.

   2. Choisissez votre compartiment cible et vérifiez que votre fichier redimensionné est répertorié dans le volet Objets.

Pour tester de votre fonction Lambda à l’aide d’un événement fictif (AWS CLI)

1. Enregistrez le JSON suivant dans un fichier nommé dummyS3Event.json. Remplacez les valeurs des paramètres suivants par vos propres valeurs :

   • PourawsRegion, remplacez-le us-east-1 par celui dans Région AWS lequel vous avez créé vos compartiments Amazon S3.

   • Pour name, remplacez amzn-s3-demo-bucket par le nom de votre propre compartiment source Amazon S3.

   • Pour key, remplacez test%2Fkey par le nom de fichier de l’objet de test que vous avez chargé dans votre compartiment source à l’étape Charger une image de test dans votre compartiment source.

   {
     "Records": [
       {
         "eventVersion": "2.0",
         "eventSource": "aws:s3",
         "awsRegion": "us-east-1",
         "eventTime": "1970-01-01T00:00:00.000Z",
         "eventName": "ObjectCreated:Put",
         "userIdentity": {
           "principalId": "EXAMPLE"
         },
         "requestParameters": {
           "sourceIPAddress": "127.0.0.1"
         },
         "responseElements": {
           "x-amz-request-id": "EXAMPLE123456789",
           "x-amz-id-2": "EXAMPLE123/5678abcdefghijklambdaisawesome/mnopqrstuvwxyzABCDEFGH"
         },
         "s3": {
           "s3SchemaVersion": "1.0",
           "configurationId": "testConfigRule",
           "bucket": {
             "name": "amzn-s3-demo-bucket",
             "ownerIdentity": {
               "principalId": "EXAMPLE"
             },
             "arn": "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket"
           },
           "object": {
             "key": "test%2Fkey",
             "size": 1024,
             "eTag": "0123456789abcdef0123456789abcdef",
             "sequencer": "0A1B2C3D4E5F678901"
           }
         }
       }
     ]
   }

2. À partir du répertoire dans lequel vous avez enregistré votre fichier dummyS3Event.json, invoquez la fonction en exécutant la commande CLI suivante. Cette commande invoque votre fonction Lambda de manière synchrone en la spécifiant RequestResponse comme valeur du paramètre de type d’invocation. Pour en savoir plus sur l’invocation synchrone et asynchrone, consultez Invocation de fonctions Lambda.

   aws lambda invoke --function-name CreateThumbnail \
   --invocation-type RequestResponse --cli-binary-format raw-in-base64-out \
   --payload file://dummyS3Event.json outputfile.txt

   cli-binary-formatCette option est obligatoire si vous utilisez la version 2 du AWS CLI. Pour faire de ce paramètre le paramètre par défaut, exécutez aws configure set cli-binary-format raw-in-base64-out. Pour plus d’informations, veuillez consulter les AWS CLI options de ligne de commande.

3. Vérifiez que votre fonction a créé une version miniature de votre image et l’a enregistrée dans votre compartiment Amazon S3 cible. Exécutez la commande CLI suivante, en remplaçant amzn-s3-demo-source-bucket-resized par le nom de votre compartiment de destination.

   aws s3api list-objects-v2 --bucket amzn-s3-demo-source-bucket-resized

   Vous devez visualiser des résultats similaires à ce qui suit. Le paramètre Key indique le nom de fichier de votre fichier image redimensionné.

   {
       "Contents": [
           {
               "Key": "resized-HappyFace.jpg",
               "LastModified": "2023-06-06T21:40:07+00:00",
               "ETag": "\"d8ca652ffe83ba6b721ffc20d9d7174a\"",
               "Size": 2633,
               "StorageClass": "STANDARD"
           }
       ]
   }

Pour tester votre fonction Lambda à l’aide du déclencheur Amazon S3 (console)

1. Pour charger une image dans votre compartiment Amazon S3, procédez comme suit :

   1. Ouvrez la page Compartiments de la console Amazon S3 et choisissez votre compartiment source.

   2. Choisissez Charger.

   3. Choisissez Ajouter des fichiers et utilisez le sélecteur de fichiers pour sélectionner le fichier image que vous souhaitez charger. Votre objet image peut être n’importe quel fichier .jpg ou .png.

   4. Choisissez Ouvrir, puis Charger.

2. Vérifiez que Lambda a enregistré une version redimensionnée de votre fichier image dans votre compartiment cible en procédant comme suit :

   1. Retournez à la page Compartiments de la console Amazon S3 et choisissez votre compartiment de destination.

   2. Dans le volet Objets, vous devriez maintenant voir deux fichiers image redimensionnés, un pour chaque test de votre fonction Lambda. Pour télécharger votre image redimensionnée, sélectionnez le fichier, puis choisissez Télécharger.

Pour tester votre fonction Lambda à l’aide du déclencheur Amazon S3 (AWS CLI)

1. À partir du répertoire contenant l’image que vous souhaitez charger, exécutez la commande CLI suivante. Remplacez le paramètre --bucket par le nom de votre compartiment source. Pour les paramètres --key et --body, utilisez le nom de fichier de votre image de test. Votre image de test peut être n’importe quel fichier .jpg ou .png.

   aws s3api put-object --bucket amzn-s3-demo-source-bucket --key SmileyFace.jpg --body ./SmileyFace.jpg

2. Vérifiez que votre fonction a créé une version miniature de votre image et l’a enregistrée dans votre compartiment Amazon S3 cible. Exécutez la commande CLI suivante, en remplaçant amzn-s3-demo-source-bucket-resized par le nom de votre compartiment de destination.

   aws s3api list-objects-v2 --bucket amzn-s3-demo-source-bucket-resized

   Si votre fonction s’exécute correctement, vous obtiendrez un résultat similaire à celui qui suit. Votre compartiment cible doit désormais contenir deux fichiers redimensionnés.

   {
       "Contents": [
           {
               "Key": "resized-HappyFace.jpg",
               "LastModified": "2023-06-07T00:15:50+00:00",
               "ETag": "\"7781a43e765a8301713f533d70968a1e\"",
               "Size": 2763,
               "StorageClass": "STANDARD"
           },
           {
               "Key": "resized-SmileyFace.jpg",
               "LastModified": "2023-06-07T00:13:18+00:00",
               "ETag": "\"ca536e5a1b9e32b22cd549e18792cdbc\"",
               "Size": 1245,
               "StorageClass": "STANDARD"
           }
       ]
   }