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LocalStackを使ってローカル環境でS3を立ち上げ、Lambdaでファイルをアップロードしてみた

Last updated at 2021-12-14Posted at 2021-10-18

この記事について

AWSのサービスをローカルで実行できるLocalStackについて紹介したいと思います。今回、AWS CLIの練習も兼ねてLocalStackを使用し、ローカルでAWS LambdaとS3を立ち上げ、Lambda関数を使用し、S3に日時.txtファイルをアップロードしてみました。

記事の対象者

LocalStackに興味のある方
AWS・AWS CLIに触れてみたい方

LocalStackとは

開発環境において無料でAWSのアカウント登録なしでAWSのサービスを擬似的に使用できるモックフレームワークでpipやdockerを用いて簡単に環境構築が可能。
ローカルにAWS環境を作ってくれて、料金などを気にすることなくテストや動作確認が可能である。

LocalStackは無料版と有料版がある。¹ 有料版は無料版に加え、高度なサービスをサポート。以下にLocalStackのサービスを示す。²（2021年10月時点）

無料	有料
ACM API Gateway CloudFormation CloudWatch CloudWatchLogs DynamoDB DynamoDB Streams EC2 Elasticsearch Service EventBridge Firehose IAM Kinesis KMS Lambda Redshift Route53 S3 SecretsManager SES StepFunctions STS	Amplify AppConfig Application AutoScaling AppSync Athena Backup Batch CloudFront CloudTrail CodeCommit Cognito Identity ECR ECS EKS ElastiCache EMR Glue IoT (including IoT Analytics, IoT Data) Managed Streaming for Kafka (MSK) Neptune DB QLDB RDS / Aurora Serverless SageMaker Timestream Transfer XRay

構築環境

Windows10上でWSL2をインストールし、WSL2上でUbuntuを動かした。

Ubuntu 20.04 LTS
docker 20.10.8
localstack 0.11.0
aws cli 1.18.69

構築環境のイメージ

以下を参考にWSL2、Ubuntu、Dockerの環境を構築した。

構成図

LocalStack上でS3、Lambdaを立ち上げ、S3に接続し、日時.txtファイルを作成する。

事前準備

AWS CLIの設定

AWS CLIとは

AWS Command Line Interface（AWS CLI）は、AWSをコマンド入力で操作できるようにするインターフェースである。
AWS CLIのメリットは、GUIで行っていた操作を自動化できる点である。自動化することで、業務効率化ができヒューマンエラーを減らすことが可能。
LocalStackでも様々な用途でAWS-CLIを利用可能。

AWS CLIのインストール

sudo apt  install awscli

AWS　CLIがインストールできたか確認

$ aws --version
aws-cli/1.18.69 Python/3.8.10 Linux/5.10.16.3-microsoft-standard-WSL2 botocore/1.16.19

LocalStack用のプロファイルを作成

ローカルで使うだけなのでダミーの設定

$ aws configure --profile localstack
AWS Access Key ID [None]: dummy
AWS Secret Access Key [None]: dummy
Default region name [None]: us-east-1
Default output format [None]: json

# id,keyの確認
$ cat ~/.aws/credentials
[localstack]
aws_access_key_id = dummy
aws_secret_access_key = dummy

# region,outputの確認確認
$ cat ~/.aws/config
[profile localstack]
region = us-east-1
output = json

LocalStackの設定

githubからLocalStackをクローン

GitHubからLocalStack環境一式をダウンロード。

git clone https://github.com/localstack/localstack.git
cd localstack

docker-compose.ymlを編集

クローンしてきたdocker-compose.ymlにLAMBDA_DOCKER_NETWORK=hostとLAMBDA_EXECUTOR=docker-reuseを追記

docker-compose.yml

version: "3"
services:
  localstack:
    image: localstack/localstack:latest
    ports:
      - "4566:4566"
    environment:
      - SERVICES=${SERVICES- }
      - DEBUG=${DEBUG- }
      - DATA_DIR=${DATA_DIR- }
      - PORT_WEB_UI=${PORT_WEB_UI- }
      - KINESIS_ERROR_PROBABILITY=${KINESIS_ERROR_PROBABILITY- }
      - DOCKER_HOST=unix:///var/run/docker.sock
      - LAMBDA_DOCKER_NETWORK=host
      - LAMBDA_EXECUTOR=docker-reuse
    volumes:
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"

ports
- サービスごとにポートが指定されていたが、LocalStackのバージョンv0.11.00以降は4566番ポートのみを介して提供（有料版のWebUIのみ8080番が利用可能）
- ポート番号はEDGE_PORTで指定することで変更可能
- サービスごとには<SERVICE名>_PORT_EXTERNALでポートを指定することも可能
SERVICES
- LocalStackで起動するサービスはSERVICESで指定
DATA＿DIR
- 永続化データを保存するディレクトリを指定
- 本記事の執筆時点では、下記のサービスが永続化対象
  - Kinesis
  - DynamoDB
  - Elasticssearch
  - S3
  - Secretmanager
  - SSM
  - SQS
  - SNS
KINESIS_ERROR_PROBABILITY:
- ProvisionedThroughputExceededExceptionエラーをKinesis APIの応答にランダムに挿入する
LAMBDA_EXECUTOR
- デフォルトはdockerで、Dockerが利用できない場合はlocal
- local：ローカルマシン上でLambda関数を実行する
- docker：各Lambda関数呼び出しを別のdockerコンテナで呼び出し実行する
- docker-reuse：Lambda関数ごとに１つのdockerコンテナを作成し、再利用し実行する。
LocalStack上では、Lambda関数ごとにdockerコンテナが作成され、同じLambda関数を実行するたびにコンテナが作成されるのを防ぐために、docker-reuseを指定
LAMBDA_DOCKER_NETWORK
- Lambda関数を実行するコンテナのネットワークを指定
- LocalStack上のコンテナで実行するようにするためにLAMBDA_DOCKER_NETWORK=hostとした。
- これの設定をしないとLambda関数を実行した際に、後述のエラーが出た。

LocalStackの起動

$ docker-compose up -d
Creating network "localstack_default" with the default driver
Creating localstack_localstack_1 ... done

http://localhost:4566/healthにアクセスするとサービスが立ち上がったかどうか確認可能（runningであれば起動済み）

S3の設定

S3とは

S3とはAWSのサービスのひとつで、「Amazon Simple Storage Service」の略称。
オブジェクトのファイル単位での出し入れが可能なので、その場に応じて自由な使い道が想定され、より柔軟なデータ保存が実行できるのが特徴となっている。
以下のようなS3のメリットが挙げられる。

柔軟に対応可能なストレージ機能
耐久性と可用性
- AWSのS3ではすべてのオブジェクトに対して99.999999999% (9 x 11)の耐久性を実現
低コストによる運用が可能

S3バケットの作成

以下のコマンドでLocalstack内にバケットを作成
オプションで--endpoint-url=http://localhost:4566とすることでLocalStack上で作成できる。

$ aws --endpoint-url=http://localhost:4566 --profile localstack s3api create-bucket --bucket test-bucket
{
    "Location": "/test-bucket"
}

S3バケットの確認

以下のコマンドでバケット一覧を確認できる。先程作成したtest-bucketが表示されればOK

$ aws s3 ls --endpoint-url=http://localhost:4566 --profile localstack
2021-09-17 11:02:26 test-bucket

Lambda関数の設定

Lambdaとは

Lambdaはサーバレスコンピューティングサービスである。
サーバレスという言葉となっているが、稼働するサーバが無いというわけではなく、
AWS側で実行するサーバが管理されていることから、ユーザが意識して管理するサーバが無いという意味である。
OSなどのインフラストラクチャの管理が不要で、利用者はプログラムコードを準備し、Lambdaにアップロードするだけで実行可能。
現時点でLambdaは次の言語をサポートしている。

Node.js
Python
Ruby
GO
java
PowerShell
C#

Lambda関数作成

lambda.py

import boto3
from boto3.session import Session
from datetime import datetime


session = Session(aws_access_key_id='dummy',
    aws_secret_access_key='dummy',
    region_name='us-east-1'
)

s3 = session.resource(
    service_name='s3', 
    endpoint_url='http://localhost:4566'
)

def lambda_handler(event, context):

    bucket = 'test-bucket'    # バケット名を指定
    key = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S') + '.txt'
    file_contents = 'Lambda Save File'

    s3.Bucket(bucket).put_object(Key=key, Body=file_contents)
    
    return 'create file'+ key

lambda.pyをzipファイルに圧縮

$ zip lambda.zip lambda.py
  adding: lambda.py (deflated 42%)

LocalStack上でLambda関数作成

aws --endpoint-url=http://localhost:4566 lambda create-function --function-name test  --runtime python3.8 --handler lambda.lambda_handler --role r1  --zip-file fileb://lambda.zip --region us-east-1 --profile localstack
{
    "FunctionName": "test",
    "FunctionArn": "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:f1",
    "Runtime": "python3.8",
    "Role": "r1",
    "Handler": "lambda.lambda_handler",
    "CodeSize": 285,
    "Description": "",
    "Timeout": 3,
    "LastModified": "2021-09-17T05:26:23.710+0000",
    "CodeSha256": "XfGpeloNrfmdJSseF9lbxrIgTI68G1hSmEpotNGZi0g=",
    "Version": "$LATEST",
    "VpcConfig": {},
    "TracingConfig": {
        "Mode": "PassThrough"
    },
    "RevisionId": "90c9bd95-e63e-4bec-adfa-c8aed74c3499",
    "State": "Active",
    "LastUpdateStatus": "Successful"
}

今回は以下のように設定

function-name：test 関数名
runtime：Python3.8 使用するプログラミング言語
handler：lambda.lambda_handler 関数のハンドラー名<モジュール名>.<エントリー関数>
zip-file：lambda.zip zip圧縮したプログラムファイルのパス
role：r1 任意に設定可能で、ロールの作成は必須ではない
profile：localstack　事前準備で作成したプロファイル名

Lambda関数の実行

$ aws lambda --endpoint-url=http://localhost:4566 invoke --function-name test  --profile localstack  result.log
{
    "StatusCode": 200,
    "LogResult": "",
    "ExecutedVersion": "$LATEST"
}

Lambda関数の実行自体が成功した場合、ステータスコードが200となる。
関数がエラーを返した場合もステータスコードは200を返すため、result.logの確認が必要

Lambda関数を実行するたびにコンテナが起動し作成されていることがわかる。

Ubuntu上での確認

$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                          COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                                                           NAMES
1eb4639961f4   lambci/lambda:python3.8        "/bin/bash"              7 seconds ago   Up 6 seconds                                                                   localstack_lambda_arn_aws_lambda_us-east-1_000000000000_function_test
ecb128220fd6   localstack/localstack:latest   "docker-entrypoint.sh"   3 days ago      Up 2 hours     4571/tcp, 0.0.0.0:4566->4566/tcp, :::4566->4566/tcp, 5678/tcp   localstack_localstack_1

result.logファイルの確認

成功した場合の出力例

result.log

$ cat result.log
"create file 2021-09-21-05-14-50.txt"

エラーが出た場合の出力例