はじめに
前回Lambdaコンテナイメージを、AWS以外のベースイメージから作る方法を記事にしました。
作成する際AWS Lambda Runtime Interface Emulator (RIE) を使って、ローカルでLambdaをエミュレートする方法を試しましたので記事にしました。
参考
やったこと
前回同様に、プロジェクトのディレクトリを作成し、Pythonのファイルを作成します。
Dockerfileは、エミュレータを含めるかどうかで記述が変わりますので、ここではファイルを作成するだけです。
# プロジェクトディレクトリ作成
mkdir sample-ecr-lambda
cd sample-ecr-lambda
# リージョンとアカウントIDを環境変数にセット
REGION="ap-northeast-1"
ACCOUNTID=$(aws sts get-caller-identity --output text --query Account)
# Dockerfile作成
## エミュレーターを組み込む/組み込まないで内容が異なるので、まだ記述しない
touch Dockerfile
# pythonファイル作成
touch app.py
app.py
import json
def handler(event, context):
return {
"statusCode": 200,
"body": json.dumps(
{
"message": "hello world",
}
),
}
次に、RIEをダウンロードします。
mkdir aws-lambda-rie
curl -Lo aws-lambda-rie/aws-lambda-rie \
https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie
chmod +x aws-lambda-rie/aws-lambda-rie
RIEをイメージに組み込む場合
公式の説明は以下になります。
エントリポイントに指定するスクリプトファイルを記載します。
AWS_LAMBDA_RUNTIME_API 環境変数の有無で、RICを使うか、RIEでエミュレートするかに分かれます。
touch entry_script.sh
# 実行権限も付与
chmod +x entry_script.sh
entry_script.sh
#!/bin/sh
if [ -z "${AWS_LAMBDA_RUNTIME_API}" ]; then
exec /usr/bin/aws-lambda-rie /usr/bin/python3 -m awslambdaric $@
else
exec /usr/bin/python3 -m awslambdaric $@
fi
Dockerfileを作ります。前回のものとは異なり、エントリポイントに上記ファイルを指定しています。
Dockerfile
FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN mkdir /function && \
pip install --target /function awslambdaric
COPY app.py /function/
COPY ./entry_script.sh /entry_script.sh
ADD ./aws-lambda-rie/aws-lambda-rie /usr/bin/aws-lambda-rie
WORKDIR /function
ENTRYPOINT [ "/entry_script.sh" ]
CMD [ "app.handler" ]
後はBuildして動かすだけです。
# Build
docker build -t func1 .
# コンテナ実行
docker run --rm -p 9000:8080 func1:latest
# テスト
## 別のターミナルから
curl -XPOST "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'
# 終了
## docker runしたターミナルで
Ctrl+C
RIEを組み込まない場合
少しでもイメージを小さくしたい場合は、こちらのほうがいいかもしれません。
Dockerファイルの中身は前回と同じものです。
FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN mkdir /function && \
pip install --target /function awslambdaric
COPY app.py /function/
WORKDIR /function
ENTRYPOINT [ "/usr/bin/python3", "-m", "awslambdaric" ]
CMD [ "app.handler" ]
Buildします
# Build
docker build -t func1 .
RIEは、コンテナ実行時に、RIEがあるディレクトリをマウントして使用します。詳細は以下のページにあります。
docker run --rm -p 9000:8080 \
-v `pwd`/aws-lambda-rie:/aws-lambda \
--entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie \
func1:latest \
/usr/bin/python3 -m awslambdaric app.handler
- 2行目：ローカルのRIEファイルがあるディレクトリをマウント
- 3行目：（マウントしたため、コンテナ内部で実行可能な）RIEファイルをエントリポイントに指定
- 5行目：3行目に与える引数
となります。
あとは同じようにテストです。
# 別のターミナルから
$ curl -XPOST "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'
# docker runしたターミナルで
Ctrl+C
問題なければ、依然と同様にECRにPUSHして、Lambda作成に進みます。
おわりに
今回はRIEの使い方を記事にしました。
ベースイメージを自分で選んだものにしても、RIEを用いれば簡単にローカルでLambdaをエミュレートできるため、開発の敷居はかなり下がったと感じました。