【AWS re:Invent2018】AWS Lambda で Rubyを使う(Hello worldからDynamoDBとの連携、速度計測まで)

Ruby support for Lambda

LambdaでついにRuby Runtimeがサポートされました。

現在対応しているバージョンは2.5です。
とにかく触ってみることが大事ということで、早速動かしてみました。

• Hello world
• DynamoDB連携
• pythonとnodeとの速度比較

Lambda関数を作成

もうGAなので選択肢にruby2.5が表示されています。(嬉しい...!)

作成。

最初のコードはこんな感じですね。

lambda_function

require 'json'

def lambda_handler(event:, context:)
    # TODO implement
    { statusCode: 200, body: JSON.generate('Hello from Lambda!') }
end

何はともあれとりあえずこのまま実行します。 Hello from Lambda!

色々遊んで見る

標準ライブラリ以外を利用したい場合には、NodeやPythonなどと同じように、ローカルでrubyアプリを作成してそれをまとめてsamでアップロードする形になります。 AWSブログのチュートリアルを使って解説していきます。

DynamoDBとの連携

1. 下準備

まずはローカルにアプリディレクトリを作ります。

bash

$ mkdir lambda_ruby
$ cd lambda_ruby

2.　Gemfileを作成する

中身にaws用のライブラリを記述します。他のライブラリを利用したい場合は合わせて書くと良いでしょう。

Gemfile

source 'https://rubygems.org'
gem 'aws-record', '~> 2'

bundle installも忘れずに実行してください。ローカルのrubyにインストールしたい場合はbundle installだけでもいいのですが、今回はライブラリも含めてLambda側にdeployするので、--deploymentオプションを付けて実行しておきましょう

bash

$ bundle install --deployment

3. Lambdaの実行スクリプトを作成する

hello_ruby_record.rbを作成します。 put_item を今回のlambdaのhandlerメソッドとしています。(後述のtemplate.yamlの設定でhandlerの関数は自由に指定できます)

hello_ruby_record.rb

require 'aws-record'

class DemoTable
  include Aws::Record
  set_table_name ENV[‘DDB_TABLE’]
  string_attr :id, hash_key: true
  string_attr :body
end  

def put_item(event:,context:)
  body = event["body"]
  item = DemoTable.new(id: SecureRandom.uuid, body: body)
  item.save! # raise an exception if save fails
  item.to_h  
end

4. template.yamlの作成

lambda側にアップロードするための設定ファイルを作成します。Lambda側へのアップロードは、AWS SAM を利用します。

template.yaml

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: 'sample ruby application'

Resources:
  HelloRubyRecordFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Handler: hello_ruby_record.put_item
      Runtime: ruby2.5
      Policies:
      - DynamoDBCrudPolicy:
          TableName: !Ref RubyExampleDDBTable 
      Environment:
        Variables:
          DDB_TABLE: !Ref RubyExampleDDBTable

  RubyExampleDDBTable:
    Type: AWS::Serverless::SimpleTable
    Properties:
      PrimaryKey:
        Name: id
        Type: String

Outputs:
  HelloRubyRecordFunction:
    Description: Hello Ruby Record Lambda Function ARN
    Value:
      Fn::GetAtt:
      - HelloRubyRecordFunction
      - Arn

今回はLambda関数とDynamoDBテーブルを利用するので、Serverless::FunctionとServerless::SimpleTableをリソースとして定義します。
このテンプレートファイルの詳しい解説はチュートリアルを見てください。

5. 一旦フォルダ構成を確認

今までの作業でフォルダ内はこの様になっているはずです。

 $ tree -L 2 -a
 .
 ├── .bundle
 │   └── config
 ├── Gemfile
 ├── Gemfile.lock
 ├── hello_ruby_record.rb
 └── vendor
 └── bundle

あとはSAMを使ってdeployを実施するだけです。

6. SAMパッケージの作成

SAMが入っていない場合はインストールしておきます。

 $ pip install aws-sam-cli

先程作成したテンプレートファイルを使ってsamパッケージを作成します。
※S3バケットは予め作成しておいてください。

 sam package --template-file template.yaml \
 --output-template-file packaged-template.yaml \
 --s3-bucket <bucketname>

フォルダにpackaged-template.yamlが作成されたら成功です。

7. パッケージのアップロード

SAMのdeployコマンドを利用してパッケージをアップロードします。
stack-nameはlambdaの関数名になりますので、好きな名前を入力してください。

 $ sam deploy --template-file packaged-template.yaml \
 --stack-name helloRubyDynamo \
 --capabilities CAPABILITY_IAM

 Waiting for changeset to be created...
 Waiting for stack create/update to complete
 Successfully created/updated stack - helloRubyRecord

注意点
CLIに紐付いているIAMにCloudFormationの権限を付けておかないとエラーになります。

 An error occurred (AccessDenied) when calling the CreateChangeSet operation: 
 User: arn:aws:iam::*** is not authorized to perform: 
 cloudformation:CreateChangeSet on resource:
 arn:aws:cloudformation:ap-northeast-1:***:stack/helloRubyDynamo/*

8. テスト

CloudFormationでデプロイしたので、DynamoDBのセットアップも含めてデプロイが完了しています。下記のようなテストイベントを送ってテストしてみましょう

テストイベントの設定

 {"body": "hello lambda"}

成功しました。

DynamoDBにも同じ値が入っていますね。

こんな感じです。途中からSAMの解説になってしまいましたが、Rubyのライブラリを入れたいならSAMを導入しておくとその後の手間が大いに削減されるので、設定しておいて損はないと思います。

処理時間はどうなのか計測

nodeやpythonと違い、新しく発表されたCustom Runtimeをバックエンドに利用しているとのことなので、ruby Runtimeの読み込み時間なども含めて処理時間ってどうなんだろう、と気になったので、計測しました。

初回起動

言語	バージョン	実行時間
ruby	2.5	23.31 ms
node.js	8.10	12.28 ms
python	3.7	4.62 ms

なるほど。。。Custom Runtimeの読み込み分が乗っかってる感じでしょうかね。。。

2回目以降

それぞれ100回叩いて平均値を計測しました。公平を期すためにHello worldのみのコードで100回ループで起動時間を計測します。

lambda_handler.rb

require 'json'

def lambda_handler(event:, context:)
    # TODO implement
    { statusCode: 200, body: JSON.generate('Hello from Lambda!') }
end

lambda_handler.js

exports.handler = async (event) => {
    // TODO implement
    const response = {
        statusCode: 200,
        body: JSON.stringify('Hello from Lambda!'),
    };
    return response;
};

lambda_handler.py

import json

def lambda_handler(event, context):
    # TODO implement
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

では100回回します。下記のようなスクリプトを言語ごとに回しました。

loop.rb

require 'json'
require 'base64'

duration_total_ruby = 0

100.times do |i| 

    result = `aws lambda invoke --invocation-type RequestResponse --function-name HelloworldRuby --log-type Tail --payload \'{}\' outputfile.txt`

    obj = JSON.parse(result)
    duration = Base64.decode64(obj["LogResult"])[/Duration: (.*) ms\tB/,1]
    p "#{i}, #{duration} ms."
    duration_total_ruby += duration.to_f

end

p "Invoke ruby duration total: #{duration_total_ruby} ms" 
p "Invoke ruby duration agverage: #{duration_total_ruby / 100} ms" 

result

"Invoke ruby duration total: 704.3100000000002 ms"
"Invoke ruby duration agverage: 7.043100000000002 ms"

"Invoke node duration total: 137.77000000000004 ms"
"Invoke node duration agverage: 1.3777000000000004 ms"

"Invoke python duration total: 638.43 ms"
"Invoke python duration agverage: 6.3843 ms"

言語	バージョン	総実行時間	平均実行時間
ruby	2.5	704.31 ms	7.0431 ms
node.js	8.10	137.77 ms	1.3777 ms
python	3.7	638.43 ms	6.3843 ms

なんとnode.jsが一番　早いという結果に！(当然rubyは一番遅い)

終わりに

個人的にも馴染みのあるRubyがサポートされたのは非常に嬉しかったですね。
これからどんどん使っていきたいと思います。