はじめに

AWS CDKを使ってLambda関数をデプロイする際、ソースコードの管理方法に悩んだことはありませんか？

本記事では、Lambda関数のデプロイ用に別フォルダへコードをコピーして管理していた運用を見直し、元のソースコードを直接参照する方法に改善した事例を紹介します。この改善により、コードの二重管理が不要になり、メンテナンス性が大幅に向上しました。

AWS CDKとは

AWS CDK（Cloud Development Kit）は、プログラミング言語を使ってAWSのインフラをコードで定義できるフレームワークです。Python、TypeScript、Javaなどの言語でインフラを記述でき、CloudFormationテンプレートを自動生成してくれます。

Lambda関数をデプロイする際は、Code.from_asset()メソッドを使ってローカルのディレクトリを指定することで、そのディレクトリ配下のファイルがLambda関数としてデプロイされます。

今回の課題

従来の構成

プロジェクトでは以下のようなディレクトリ構成でLambda関数を管理していました。

project/
├── functions/                    # 実際の開発用ソースコード
│   ├── commonUtils.py           # 共通ユーティリティ
│   ├── functionProcessData.py   # Lambda関数A
│   ├── functionGetData.py       # Lambda関数B
│   └── functionPostData.py      # Lambda関数C
│
└── cdk_deploy/
    └── assets/                  # デプロイ用コピー先
        ├── lambdaProcessData/
        │   ├── commonUtils.py
        │   └── functionProcessData.py
        ├── lambdaGetData/
        │   ├── commonUtils.py
        │   └── functionGetData.py
        └── lambdaPostData/
            ├── commonUtils.py
            └── functionPostData.py

問題点

この構成には以下の問題がありました。

二重管理の手間: functions/フォルダで開発したコードを、デプロイ前に毎回assets/フォルダにコピーする必要がある
コピー忘れのリスク: コピーを忘れると古いコードがデプロイされてしまう（つまり、更新されない）
ストレージの無駄: 同じコードが複数箇所に存在する
メンテナンス性の低下: Lambda関数が増えるたびにコピースクリプトの修正が必要

解決策

改善後の構成

functions/フォルダのコードを直接参照するように変更しました。

project/
├── functions/                    # 実際の開発用ソースコード
│   ├── commonUtils.py           # 共通ユーティリティ
│   ├── functionProcessData.py   # Lambda関数A
│   ├── functionGetData.py       # Lambda関数B
│   └── functionPostData.py      # Lambda関数C
│
└── cdk_deploy/
    └── cdk/
        └── lambda_stack.py      # CDKスタック定義

assets/フォルダとdeploy_copy.pyは不要になりました。

実装方法

CDKのLambda Stackに、デプロイ時に必要なファイルを動的に集める処理を追加しました。

# lambda_stack.py
import os
import shutil
from aws_cdk import Duration, RemovalPolicy, Stack
from aws_cdk import aws_iam as _iam
from aws_cdk import aws_lambda as _lambda
from constructs import Construct


class LambdaFunctionStack(Stack):
    """Lambda関数をデプロイするCDKスタック"""

    def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str,
                 lambda_role: _iam.Role,
                 layer_version: object,
                 **kwargs) -> None:
        super().__init__(scope, construct_id, **kwargs)
        
        self.lambda_role = lambda_role
        
        # Lambda関数のデプロイ
        lambda_process_data = self.deploy_lambda_function(
            "ProcessData", 
            layers=[], 
            role=self.lambda_role
        )

    def deploy_lambda_function(self, name, layers, role):
        """Lambda関数デプロイメソッド
        
        :param name: 関数名（例: ProcessData）
        :param layers: Lambdaレイヤー
        :param role: IAMロール
        :return: Lambda関数オブジェクト
        """
        lambda_name = 'lambda' + name
        function_name = 'function' + name
        
        # functionsフォルダから直接参照するための一時ディレクトリを作成
        asset_path = self._create_lambda_asset(function_name)

        lambda_function = _lambda.Function(
            self,
            lambda_name,
            handler=function_name + '.lambda_handler',
            function_name=lambda_name,
            architecture=_lambda.Architecture.ARM_64,
            runtime=_lambda.Runtime.PYTHON_3_10,
            code=_lambda.Code.from_asset(asset_path),
            role=role,
            timeout=Duration.seconds(30),
            memory_size=1024,
            layers=layers,
        )
        lambda_function.apply_removal_policy(RemovalPolicy.DESTROY)

        return lambda_function

    def _create_lambda_asset(self, function_name):
        """functionsフォルダから必要なファイルを集めた一時assetディレクトリを作成
        
        :param function_name: 関数名（例: functionProcessData）
        :return: assetディレクトリのパス
        """
        # プロジェクトルートのfunctionsフォルダへのパス
        current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        project_root = os.path.abspath(os.path.join(current_dir, '..', '..'))
        functions_dir = os.path.join(project_root, 'functions')
        
        # cdk.outディレクトリ内に一時ディレクトリを作成
        asset_dir = os.path.join(
            project_root, 
            'cdk_deploy', 
            'cdk.out', 
            'assets', 
            function_name
        )
        os.makedirs(asset_dir, exist_ok=True)
        
        # 必要なファイルをコピー
        # 1. メインの関数ファイル
        main_function = os.path.join(functions_dir, f'{function_name}.py')
        if os.path.exists(main_function):
            shutil.copy2(main_function, asset_dir)
        
        # 2. 共通ユーティリティファイル
        common_utils = os.path.join(functions_dir, 'commonUtils.py')
        if os.path.exists(common_utils):
            shutil.copy2(common_utils, asset_dir)
        
        return asset_dir

ポイント解説

1. 一時ディレクトリの作成

cdk.out/assets/配下に関数ごとの一時ディレクトリを作成します。このディレクトリはCDKのビルド成果物として扱われ、デプロイ後も残るため、差分デプロイが効率的に行えます。

asset_dir = os.path.join(
    project_root, 
    'cdk_deploy', 
    'cdk.out', 
    'assets', 
    function_name
)
os.makedirs(asset_dir, exist_ok=True)

2. 必要なファイルのみをコピー

各Lambda関数に必要なファイル（メイン関数ファイルと共通ユーティリティ）だけを一時ディレクトリにコピーします。

# メインの関数ファイル
main_function = os.path.join(functions_dir, f'{function_name}.py')
if os.path.exists(main_function):
    shutil.copy2(main_function, asset_dir)

# 共通ユーティリティファイル
common_utils = os.path.join(functions_dir, 'commonUtils.py')
if os.path.exists(common_utils):
    shutil.copy2(common_utils, asset_dir)

3. CDKのassetとして指定

作成した一時ディレクトリのパスをCode.from_asset()に渡すことで、CDKが自動的にLambda関数としてデプロイします。

code=_lambda.Code.from_asset(asset_path)

改善効果

この変更により、以下の効果が得られました。

二重管理の解消: functions/フォルダのコードを直接参照するため、コピー作業が不要に
デプロイの簡素化: cdk deployコマンドだけでデプロイが完了
コピー忘れのリスク排除: 常に最新のコードがデプロイされる
メンテナンス性の向上: 新しいLambda関数を追加する際も、deploy_lambda_function()を呼び出すだけ

まとめ

AWS CDKでLambda関数をデプロイする際、ソースコードの二重管理を解消する方法を紹介しました。

従来はデプロイ用に別フォルダへコードをコピーしていましたが、CDKスタック内で一時ディレクトリを動的に作成することで、元のソースコードを直接参照できるようになりました。

この改善により、開発効率が向上し、コピー忘れなどのヒューマンエラーも防げるようになりました。同様の課題を抱えている方の参考になれば幸いです。

参考リンク