Skip to content

README-TW.md

Latest commit

 

History

History
84 lines (47 loc) · 5.79 KB

README-TW.md

File metadata and controls

84 lines (47 loc) · 5.79 KB

無伺服器參考架構：即時檔案處理

即時檔案處理參考架構是利用 AWS Lambda 運作的一般用途、事件驅動的平行資料處理架構。此架構很適合需要一個以上的物件資料衍生物的工作負載。在 示意圖 與 AWS 運算部落格的 "Fanout S3 Event Notifications to Multiple Endpoints" 部落格文章 中，有關於此簡易架構的說明。此簡易的應用程式示範 Markdown 轉換應用程式，Lambda 使用此應用程式將 Markdown 檔案轉換為 HTML 與純文字。

執行範例

您可以使用系統提供的 AWS CloudFormation 範本 啟動示範 Lambda 檔案處理參考架構的堆疊。本文件的 CloudFormation 範本資源 章節中有提供關於此範例所建立資源的詳細資訊。

重要 由於 AWS CloudFormation 堆疊名稱將使用於 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體的名稱，因此堆疊名稱只能包含小寫字母。輸入堆疊名稱時，請使用小寫字母。系統提供的 CloudFormation 範本會從 us-east-1 區域的儲存貯體取回其 Lambda 程式碼。若要在其他區域啟動此範例，請修改範本並將 Lambda 程式碼上傳至該區域的儲存貯體。

選擇 Launch Stack 以啟動您帳戶的 us-east-1 區域中的範本。

Launch Lambda File Processing into North Virginia with CloudFormation

或者，您可以使用以下命令啟動堆疊以使用 AWS CLI。這裡假設您已 安裝 AWS CLI。

aws cloudformation create-stack \
    --stack-name lambda-file-processing \
    --template-url https://s3.amazonaws.com/awslambda-reference-architectures/file-processing/lambda_file_processing.template \
    --capabilities CAPABILITY_IAM

測試範例

在您使用 CloudFormation 範本建立堆疊之後，可藉由將 Markdown 檔案上傳至於堆疊中建立的 InputBucket 以測試系統。您可以使用儲存庫中的 README.md 檔案做為範例檔案。在檔案上傳之後，可在您的堆疊的輸出儲存貯體中看到結果的 HTML 與純文字檔案。您亦可檢視各項功能的 CloudWatch 記錄以查看其執行的詳細資訊。

您可以使用以下命令，將範例檔案從系統提供的 S3 儲存貯體複製至您的堆疊的輸入儲存貯體。

BUCKET=$(aws cloudformation describe-stack-resource --stack-name lambda-file-processing --logical-resource-id InputBucket --query "StackResourceDetail.PhysicalResourceId" --output text)
aws s3 cp s3://awslambda-reference-architectures/file-processing/example.md s3://$BUCKET/example.md

在檔案上傳至輸入儲存貯體之後，您可以檢查輸出儲存貯體以查看經過 Lambda 功能處理的 HTML 與純文字輸出檔案。

您亦可檢視由 Lambda 功能產生的 CloudWatch 記錄。

清除應用範例資源

若要移除此範例建立的所有資源，請執行以下動作：

1.刪除輸入與輸出儲存貯體中的所有物件。 1.刪除 CloudFormation 堆疊。 1.刪除包含兩個處理器功能的執行記錄的 CloudWatch 記錄群組。

CloudFormation 範本資源

參數

  • CodeBucket - 包含兩個 Lambda 功能 ProcessorFunctionOne 與 ProcessorFunctionTwo 的堆疊區域中的 S3 儲存貯體的名稱。預設為受管儲存貯體「awslambda-reference-architectures」。

  • CodeKeyPrefix - 與「CodeBucket」相關的 Lambda 功能程式碼的金鑰前綴。預設為「file-processing」。

資源

系統提供的範本 建立以下資源：

  • InputBucket - 存放原始 Markdown 檔案的 S3 儲存貯體。上傳檔案至此儲存貯體將觸發兩個處理功能。

  • OutputBucket - 由處理器功能與轉換後的檔案所填入的 S3 儲存貯體。

  • InputNotificationTopic - 用於呼叫多個 Lambda 功能以回應各個物件建立通知的 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主題。

  • NotificationPolicy - 允許「InputBucket」呼叫主題上的「Publish」動作的 Amazon SNS 主題政策。

  • ProcessorFunctionOne - 可將 Markdown 檔案轉換為 HTML 的 AWS Lambda 功能。此功能的部署套件必須位於「s3://[CodeBucket]/[CodeKeyPrefix]/data-processor-1.zip」。

  • ProcessorFunctionTwo - 可將 Markdown 檔案轉換為純文字的 AWS Lambda 功能。此功能的部署套件必須位於「s3://[CodeBucket]/[CodeKeyPrefix]/data-processor-2.zip」。

  • LambdaExecutionRole - 由兩個 Lambda 功能使用的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。

  • RolePolicy - 與 LambdaExecutionRole 關聯的 IAM 政策，它允許功能從「InputBucket」取得物件、將物件放入「OutputBucket」，以及記錄至 Amazon CloudWatch。

  • LambdaInvokePermissionOne - 可讓 Amazon SNS 依據來自 InputNotificationTopic 的通知以呼叫 ProcessorFunctionOne 的一個政策。

  • LambdaInvokePermissionTwo - 可讓 Amazon SNS 依據來自 InputNotificationTopic 的通知以呼叫 ProcessorFunctionTwo 的一個政策。

授權

此參考架構範例依據 Apache 2.0 授權。