Lambda でコンテナを実行する

イメージを作成する

以下のドキュメントを参考に Dockerfile を作成します。

Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.8

# Copy function code
COPY app.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}

# Install the function's dependencies using file requirements.txt
# from your project folder.

COPY requirements.txt  .
RUN  pip3 install -r requirements.txt --target "${LAMBDA_TASK_ROOT}"

# Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
CMD [ "app.handler" ]

LAMBDA_TASK_ROOT を定義します。

export LAMBDA_TASK_ROOT=/var/task

CMD で指定している python スクリプトを作成します。トップレベルコードには引数が 2 つ必要です。

app.py

import boto3
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_image():
    # グラフを作成し、/tmp ディレクトリに保存する
    x = np.arange(-5, 5, 0.1)
    y = np.sin(x)
    plt.plot(x, y)
    image_file = '/tmp/sin_curve.png'
    plt.savefig(image_file)

    # アップロード先バケット、アップロード先オブジェクト名を指定する
    bucket = 'python-lambda-bucket'
    object_name = 'sin_curve.png'

    # ファイルをアップロードする
    client = boto3.client('s3')
    client.upload_file(image_file, bucket, object_name)

def handler(event, lambda_context):
    # Dockerfile で CMD ["app.handler"] と記述しているので、ここがトップレベルコード
    draw_image()

上記の matplotlib を使用したグラフの作成方法は以下を参考にしました。

依存パッケージ用に requirements.txt を作成します。

requirements.txt

matplotlib

ECR にイメージをプッシュする

以下を実行します。

# ECR にログイン
aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | docker login --username AWS --password-stdin ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
# ビルド
docker build -t python-lambda-image .
# タグ付け
docker tag python-lambda-image:latest ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/python-lambda-image:latest
# イメージプッシュ
docker push ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/python-lambda-image:latest

Lambda 関数を作成・実行する

関数のオプションはコンテナイメージを選択し、Lambda 関数を作成します。イメージをプッシュするごとに、以下の「新しいイメージをデプロイ」を行う必要があります。

作成後、「テスト」タブからテストを行い、指定した S3 バケットに画像ファイルが格納されることを確認します。

以下はテスト実行時のログになります。

テスト実行後、以下のようにバケットにオブジェクトが格納されます。

参考記事