はじめに
AWS re:Invent 2018 でLambdaのLayer機能が発表されたのでどういう使い方をするかなーと考えてみました。
使い方についてはもういろんなサイトで公開されているので割愛。
今回は、分析時に便利なX-Rayの導入を簡素化させるためのLayerを用意してみました。
Lambdaのコードや設定はここを参考にしています。
tl;dr
- Layerはパッケージを作るときに言語毎のルールがあるのでそれに従わないといけない
- Layerは/optに展開される
- あとは通常のライブラリの使い方と同じかんじ
- X-Rayやrequestsのライブラリを個別に入れる手間が少しだけはぶける。（既存のLambdaに手を加える必要はある。）
やったこと
前提
- ALB、Lambdaは東京リージョンに作成
- Layerの言語はPython 3.6
- Layerを追加したいLambdaはすでに作成ずみ（Python 3.6)
Layerのパッケージの作成
今回はX-Rayとrequestsを含めたLayerを作成する
$ mkdir python
$ touch python/layer.py
$ pip install requests -t python/
$ pip install aws-xray-sdk -t python/
layer.pyを編集する
layer.py
from aws_xray_sdk.core import xray_recorder
from aws_xray_sdk.core import patch_all
patch_all()
zipにしたらパッケージの準備完了
$ zip -r python.zip python/
Layerの作成
$ aws lambda publish-layer-version --layer-name x-ray-layer --description "x-ray layer" --license-info "MIT" --content S3Bucket=xxxx,S3Key=python.zip --compatible-runtimes python3.6
LambdaにLayerを追加
$ aws lambda update-function-configuration --function-name <function_name> --layers arn:aws:lambda:ap-northeast-1:<account_id>:layer:x-ray-layer:1
LambdaのX-Rayを有効化
$ aws lambda update-function-configuration --function-name <function_name> --tracing-config '{"Mode": "Active"}'
これで、準備は完了。
あとはLayerを追加したLambdaに以下の一文を追加するとX-Rayでトレースが見られるようになる。
import layer
Layerを適用したLambdaのデプロイ用のパッケージは容量減るのですっきりした感じがする。
（実行時のモジュールサイズはへらない。）