AWS Serverless 架構：使用 AWS 從傳統部署方式向 Serverless 架構遷移

史天,張媛

AWS Serverless 架構：使用 AWS 從傳統部署方式向 Serverless 架構遷移

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商品描述

本書可以指導讀者在AWS雲平臺上部署Serverless項目，並學習和探索更多的Serverless服務，如Amazon Athena，一種交互式查詢服務，使用標準SQL輕松分析Amazon S3中的數據。本書還介紹了AWS Glue，這是一種完全托管的ETL服務，可以使數據分類變得簡單，並且經濟、高效。圖書介紹瞭如何利用Amazon Kinesis流數據分析，實時洞察和分析數據。在本書的最後，介紹瞭如何創建和運行第一個無服務器應用程序，該應用程序充分利用了AWS的高可用性、安全性和可伸縮性。 讀者閱讀本書，可以循序漸進的掌握無服務器架構的核心技術。

作者簡介

張媛，解決方案交付工程師，翻譯愛好者。在雲計算領域有著豐富的實踐經驗，目前專註於雲計算的架構設計和實現，希望在企業的數字化轉型方面有進一步的探索。

目錄大綱

1  AWS、AWS Lambda和無服務器應用程序    1
1.1  無服務器概述    1
1.2  無服務器模型    2
1.2.1  無服務器模型的優勢    4
1.3  AWS簡介    6
1.3.1  AWS無服務器生態系統    6
1.4  AWS Lambda    8
1.4.1  AWS Lambda語言支持    10
1.4.2  練習1：運行第一個Lambda函數    10
1.4.3  思考題1：計算兩個數字平均值的平方根    16
1.4.4  AWS Lambda的限制    16
1.4.5  AWS Lambda定價    17
1.4.6  Lambda免費套餐    18
1.4.7  思考題2：計算Lambda費用    19
1.4.8  其他成本    19
1.5  小結    20
2  AWS無服務器平臺    21
2.1  概述    21
2.2  Amazon S3    22
2.2.1  Amazon S3的主要特徵    23
2.2.2  部署靜態網站    25
2.2.3  練習2：在S3存儲桶中設置靜態網站（使用Route 53管理域名）    25
2.2.4  啟用版本控制    32
2.3  S3和Lambda集成    33
2.3.1  練習3：編寫Lambda函數，讀取S3中的文本文件    33
2.4  Amazon API Gateway    38
2.4.1  什麼是Amazon API Gateway    38
2.4.2  Amazon API Gateway概念    39
2.4.3  練習4：創建REST API，並將其與Lambda集成    40
2.5  其他AWS服務    47
2.5.1  Amazon SNS    47
2.5.2  Amazon SQS    48
2.5.3  Amazon DynamoDB    50
2.5.4  DynamoDB流    51
2.5.5  DynamoDB流與Lambda集成    51
2.5.6  練習5：創建SNS主題並訂閱    52
2.5.7  練習6：SNS與Lambda集成    56
2.5.8  思考題3：將對象上傳到S3存儲桶時獲取電子郵件通知    61
2.6  小結    62
3  構建和部署媒體應用程序    63
3.1  概述    63
3.2  設計媒體Web應用程序——從傳統架構到無服務器    64
3.3  構建無服務器媒體Web應用程序    65
3.3.1  練習7：構建要與API一起使用的角色    66
3.3.2  練習8：創建與Amazon S3服務交互的API    69
3.3.3  練習9：構建圖像處理系統    81
3.4  無服務器架構中的部署選項    86
3.4.1  思考題4：創建刪除S3存儲桶的API    88
3.5  小結    89
4  Amazon Athena和AWS Glue無服務器數據分析與管理    91
4.1  概述    91
4.2  Amazon Athena    92
4.2.1  數據庫和表    94
4.2.2  練習10：使用Amazon Athena創建數據庫和表    95
4.3  AWS Glue    102
4.3.1  練習11：使用AWS Glue構建元數據存儲庫    104
4.3.2  思考題5：為CSV數據集構建AWS Glue數據目錄，
並使用Amazon Athena分析數據    110
4.4  小結    111
5  Amazon Kinesis實時數據洞察    113
5.1  概述    113
5.2  Amazon Kinesis    114
5.2.1  Amazon Kinesis優勢    114
5.3  Amazon Kinesis Data  Streams    115
5.3.1  Amazon Kinesis Data Streams工作機制    116
5.3.2  練習12：創建樣本Kinesis流    116
5.4  Amazon Kinesis Data Firehose    124
5.4.1  練習13：創建Amazon Kinesis Data Firehose傳輸流    125
5.4.2  思考題6：對傳入數據執行數據轉換    135
5.5  Amazon Kinesis Data Analytics    137
5.5.1  練習14：設置Amazon Kinesis Data Analytics應用程序    139
5.5.2  思考題7：添加參考數據，並與實時數據進行連接    153
5.6  小結    154
附錄    157

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