【AWS】手を動かして学ぶAWS AWS Serverless Application Model(SAM)

はじめに

この記事ではAWS Serverless Application Model(以下、 本文ではSAM)を使って、サーバーレスアプリケーションを開発するチュートリアルを書きます。
主な内容としては実践したときのメモを中心に書きます。（忘れやすいことなど）
誤りなどがあれば修正していく想定です。

また、re:Invent2025で発表された機能、Lambda durable functionsについても触れようと思います。

AWS SAMとは

簡単に説明すると、IaCとアプリケーションを両立して開発できるサーバレスアプリケーションのフレームワークです。
SAMを使うことで、サーバーレスアプリケーションの開発、デプロイ、管理が効率的に行えます。

公式ドキュメントでは以下のように説明されています。

AWS Serverless Application Model (AWS SAM) は、Infrastructure as Code (IaC) を使用してサーバーレスアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです

引用：AWS Serverless Application Model (AWS SAM) とは - AWS Serverless Application Model

ハンズオン

説明を聞いてもなかなか理解しづらい部分もあると思うので、実際に手を動かしてSAMを使ってみましょう。

おおまかな手順は以下のとおりです。

• 環境のセットアップ
• SAMの利用
• AWS CLIでリソースをみる

セットアップ方法

では、まずは環境をセットアップしていきましょう。

AWS CLI のインストール

まずはAWS CLIをインストールします。最新版のAWS CLIを公式インストーラーでインストールします。

# 1. インストーラーをダウンロード
curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-$(uname -m).zip" -o "awscliv2.zip"

# 2. unzipがインストールされていない場合はインストール
sudo apt update && sudo apt install unzip -y  # Ubuntu/Debian系
# または
sudo yum install unzip -y                     # CentOS/RHEL系

# 3. ダウンロードしたファイルを展開
unzip awscliv2.zip

# 4. インストール実行
sudo ./aws/install

# 5. インストール確認
aws --version

# ダウンロードしたzipファイルと展開したディレクトリを削除してクリーンアップします。
rm  "awscliv2.zip"

# 解凍したディレクトリを削除
rm -rf aws

AWS CLI の設定

AWS CLIの設定を行います。今回はAWS IAM Identity Center(旧AWS SSO)を使用してログインします。まずは以下のコマンドを実行して、SSOの設定を行います。

最近登場したaws login を使うのもアリです。

aws configure sso

設定時に以下の情報の入力が求められます：

• SSO start URL: 組織のSSO開始URL（例：https://my-company.awsapps.com/start）
• SSO Region: SSOが設定されているリージョン（例：us-east-1）
• アカウント選択: 利用可能なAWSアカウントから選択
• ロール選択: 選択したアカウントで利用可能なロールから選択
• CLI default client Region: デフォルトのAWSリージョン（例：ap-northeast-1）
• CLI default output format: 出力形式（json、text、tableのいずれか）
• CLI profile name: プロファイル名（defaultとします。）

SSOの設定が完了したら、以下のコマンドでログインを実行します。

aws sso login

AWS CLI の動作確認

AWS CLIが正しくインストールされ、SSOでログインできているか確認します。AWS STSで認証情報を確認します。

aws sts get-caller-identity

AWS SAM CLI のインストール

Install the AWS SAM CLI - AWS Serverless Application Modelに従って、セットアップを行います。

AWS SAM CLIをインストールします。以下のコマンドを実行してください。

wget https://github.com/aws/aws-sam-cli/releases/latest/download/aws-sam-cli-linux-x86_64.zip
unzip aws-sam-cli-linux-x86_64.zip -d sam-installation
sudo ./sam-installation/install
rm -rf aws-sam-cli-linux-x86_64.zip sam-installation

動作確認を行います。

sam --version

実行結果

SAM CLI, version 1.149.0

準備体操：AWS SAMでHello Worldアプリケーションを作成して動作確認

Powertools for AWS Lambda (Python)のチュートリアルに入る前に、AWS SAMでHello Worldアプリケーションを作成して動作確認を行います。
これからのやることのおおまかな流れは以下のとおりです。

• AWS SAMでHello Worldアプリケーションを作成
• ローカルでビルドとAPI起動

今回はPython 3.14を使用します。このバージョンを使ってAWS SAMでHello Worldアプリケーションを作成します。

以下のコマンドを実行して、プロジェクトを作成します。

sam init --runtime python3.12 --dependency-manager pip --app-template hello-world --name powertools-quickstart

ディレクトリを移動します。

cd powertools-quickstart

ローカルでビルドとAPI起動を行います。

sam build --use-container && sam local start-api

http://127.0.0.1:3000/helloでアクセスします。
Web画面上に以下のようなメッセージが表示されたら成功です。

{"message": "hello world"}

curlコマンドでアクセスする場合は以下のとおりです。※ターミナルを次の行で表示するために改行が入るようにしています。

curl http://127.0.0.1:3000/hello && echo ""

Option: Lambda関数のローカル実行

ディレクトリを移動します。

cd powertools-quickstart

sam local invokeによる実行も試してみます。以下のコマンドを実行します。
イベントファイルとリソース指定で実行する例を示します。

sam local invoke HelloWorldFunction -e events/event.json

または短縮版で実行することもできます。

sam local invoke -e events/event.json

validateコマンドでテンプレートの検証

SAMはアプリケーションを実行するapp.pyとSAMテンプレートであるtemplate.yamlで構成されています。
インフラを変更する場合はtemplate.yamlを修正することで反映が可能ですが、デプロイを実行する前にテンプレートの検証を行うことでミスを防ぐことができます。

では、以下のコマンドを実行してテンプレートの検証を行います。修正前なので問題なく動作するはずです。

sam validate

実行結果

/workspaces/aws_sam/powertools-quickstart/template.yaml is a valid SAM Template

問題ないことが確認できたら、template.yamlを修正してみます。

例えば、HelloWorldFunctionのTimeoutを3秒から901秒に変更してみます。

 Globals:
   Function:
-    Timeout: 3
+    Timeout: 901

再度、以下のコマンドを実行してテンプレートの検証を行います。

sam validate

実行結果

[[E3034: Check if a number is between min and max] (901 is greater than the maximum of 900) matched 14]
Error: Linting failed. At least one linting rule was matched to the provided template.

AWS Lamnbda関数のTimeoutの最大値は900秒なので、901秒はエラーとなります。エラーが確認できたら、元の3秒に戻しておきましょう。
validateを実行することで、ミスを防ぐことができ、デプロイの失敗を防ぐことができるのでデプロイ前には必ず実行することをおすすめします。

アプリケーションのデプロイ

問題なく動作したら、次にデプロイを行います。以下のコマンドを実行します。

sam build --use-container && sam deploy --guided

いくつか質問が表示されるので、以下のように入力して進めてください。
注意点としてはリージョンはus-east-2を指定してください。

Setting default arguments for 'sam deploy'
=========================================
Stack Name [powertools-quickstart]: df-quickstart
AWS Region [ap-northeast-1]: us-east-2
#Shows you resources changes to be deployed and require a 'Y' to initiate deploy
Confirm changes before deploy [Y/n]: Y
#SAM needs permission to be able to create roles to connect to the resources in your template
Allow SAM CLI IAM role creation [Y/n]: Y
#Preserves the state of previously provisioned resources when an operation fails
Disable rollback [y/N]: y
HelloWorldFunction has no authentication. Is this okay? [y/N]: y
Save arguments to configuration file [Y/n]: y
SAM configuration file [samconfig.toml]: 
SAM configuration environment [default]: 

デプロイがはじまるのでしばらく待ちます。途中でchangesetの確認が表示されるのでYを入力して進めてください。
デプロイが完了したら、以下のようなメッセージが表示されます。

Successfully created/updated stack - df-quickstart in us-east-2

デプロイが完了したら、samのコマンドでデプロイしたLambda関数のエンドポイントを確認します。

sam list endpoints --output json --region us-east-2 --stack-name df-quickstart

実行結果のCloudEndpointという項目でProdとStageのURLが確認できます。

  {
    "LogicalResourceId": "ServerlessRestApi",
    "PhysicalResourceId": "XXXXXXX",
    "CloudEndpoint": [
      "https://{PhysicalResourceId}.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/Prod",
      "https://{PhysicalResourceId}.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/Stage"
    ],
    "Methods": [
      "/hello['get']"
    ]
  }

CloudEndpointのURLに/helloを付与してアクセスします。ブラウザまたはcurlコマンドでアクセスしてください。

curl https://{PhysicalResourceId}.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/Prod/hello && echo ""

実行結果

{"message": "hello world"}

アプリケーションを同期する

SAMはアプリケーションを変更した後は反映のたびにデプロイを実行する必要がありますが、反映のたびにデプロイは時間がかかるため
SAM CLIのsyncコマンドを使用します。以下のコマンドを実行してアプリケーションを同期します。

sam sync

以下のようなメッセージが表示されたらアプリケーションを修正します。

CodeTrigger not created as CodeUri or DefinitionUri is missing for ServerlessRestApi.

例えば、hello_world/app.pyのメッセージを変更してみます。

import json


def lambda_handler(event, context):
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({
            "message": "hello world test",
            # "location": ip.text.replace("\n", "")
        }),
    }

変更して保存を行うと、以下のようなメッセージが表示されます。

Building codeuri: /workspaces/aws_sam/powertools-quickstart/hello_world runtime: python3.12         
architecture: x86_64 functions: HelloWorldFunction                                                  
 Running PythonPipBuilder:CopySource                                                                
03/Dec/2025:18:26:00: Finished syncing Lambda Function HelloWorldFunction.   

別のターミナルで再度、デプロイしたLambda関数のエンドポイントにアクセスしてみます。

curl https://{PhysicalResourceId}.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/Prod/hello && echo ""

実行結果

{"message": "hello world test"}

sam syncコマンドを使用することで、変更を即座に反映できることが確認できました。

ログの確認

デプロイしたLambda関数のログを確認します。以下のコマンドを実行します。

sam logs --stack-name df-quickstart

スタックを削除する

スタックを削除します。以下のコマンドを実行します。

sam delete --stack-name df-quickstart

Next Step

以上でSAMの基本的な使い方を確認しました。時期が時期なのでre:invent 2025で発表された機能についても触れておきます。
発表された新機能の一つにLambda durable functionsがあります。これをSAMでデプロイする方法について説明します。

なお、sam build --use-containerによるデプロイは今の段階ではできません。

動作環境としては以下のとおりです。

• サポートしている言語
  • Python 3.13あるいは3.14
  • JavaScript/TypeScript (Node.js 22/24)

今回はPythonを使っているので、実装するのであれば、uvやvenvを使ってPython 3.14の仮想環境を作成してから進めるか
または、Python 3.14がインストールされている環境で進めてください。

ちなみに、今回のハンズオンを実施している環境はUbuntu 22.04でPython 3.12.1がインストールされている環境で検証しています。

Ubuntu 22.04にPython 3.13がインストールされているか確認する場合は以下のコマンドを実行します。

sudo apt list | grep python3.13

3.14の場合は以下のコマンドを実行します。

sudo apt list | grep python3.14

まとめ

今回はAWS SAMの基本的な使い方を説明しました。SAMを使うことで、サーバーレスアプリケーションの開発が効率的に行えることがわかりました。
また、re:Invent 2025で発表されたLambda durable functionsについても触れました。

Lambda Durable functionsの検証を進めてみようかなと思いましたが、環境がうまく構築できなかったので、またの機会に検証してみようと思います。

参考リンク

• Lambda durable functions - aws docs
• Deploy Lambda durable functions with Infrastructure as Code
• AWS Lambda announces durable functions for multi-step applications and AI workflows
• Build multi-step applications and AI workflows with AWS Lambda durable functions
• AWS Lambda Durable Functions | Amazon Web Services - YouTube