AWS-Praxis: Von der globalen Architektur zur Serverless-Anwendung – umfassende Verbesserung Ihrer Cloud-Fähigkeiten
AWS-Praxis: Von der globalen Architektur zur Serverless-Anwendung – umfassende Verbesserung Ihrer Cloud-Fähigkeiten
AWS (Amazon Web Services) hat sich als führend im Bereich Cloud Computing etabliert. Sowohl große Unternehmen als auch Start-ups nutzen die verschiedenen von AWS angebotenen Dienste, um Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen. Aus Diskussionen auf X/Twitter geht hervor, dass AWS ein breites Spektrum abdeckt, darunter Infrastruktur, Sicherheit, KI/ML, DevOps und Serverless-Anwendungen. Dieser Artikel kombiniert diese Diskussionen, um Ihnen einen umfassenderen AWS-Praxisleitfaden zu bieten, der Ihnen hilft, Ihre Cloud-Fähigkeiten zu verbessern und die AWS-Plattform besser zu nutzen.
1. Verständnis der globalen AWS-Infrastruktur: Der Schlüssel zu hoher Verfügbarkeit und Fehlertoleranz
Die Beherrschung der globalen AWS-Infrastruktur ist die Grundlage für die Erstellung hochverfügbarer und fehlertoleranter Anwendungen. Die globale AWS-Infrastruktur besteht aus den folgenden Schlüsselkomponenten:
- Region (Gebiet): Ein geografisch unabhängiges Gebiet, das mehrere Availability Zones enthält. Bei der Auswahl eines Gebiets müssen Latenz, Compliance-Anforderungen und Kosten berücksichtigt werden.
- Availability Zone (Verfügbarkeitszone): Ein isolierter Standort innerhalb eines Gebiets. Jede Verfügbarkeitszone besteht aus einem oder mehreren Rechenzentren. Durch die Bereitstellung von Anwendungen in verschiedenen Verfügbarkeitszonen kann die Fehlertoleranz erhöht werden.
- Edge Location (Edge-Standort): Über die ganze Welt verteilte Cache-Server, die zur Beschleunigung der Inhaltsverteilung verwendet werden. AWS CloudFront nutzt Edge-Standorte, um statische und dynamische Inhalte zu cachen und so die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Praxistipps:
- Bereitstellung in mehreren Verfügbarkeitszonen: Durch die Bereitstellung von Anwendungskopien in verschiedenen Verfügbarkeitszonen kann vermieden werden, dass ein Ausfall einer einzelnen Verfügbarkeitszone zu einer Nichtverfügbarkeit der Anwendung führt.
- Auswahl des geeigneten Gebiets: Wählen Sie das geeignete Gebiet basierend auf dem Standort der Benutzer und den Compliance-Anforderungen.
- Nutzung von CloudFront zur Beschleunigung der Inhaltsverteilung: Verwenden Sie CloudFront, um statische und dynamische Inhalte zu cachen und so die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
2. IAM Best Practices: Prinzip der minimalen Rechte
Identity and Access Management (IAM) ist der Kern der AWS-Sicherheit. Mit IAM können Sie steuern, wer auf Ihre AWS-Ressourcen zugreifen kann und welche Aktionen diese ausführen dürfen. Zu den Kernkonzepten von IAM gehören:
- Users (Benutzer): Stellen Einzelpersonen oder Anwendungen dar, die für den Zugriff auf AWS-Ressourcen verwendet werden.
- Roles (Rollen): Können AWS-Diensten oder EC2-Instanzen zugewiesen werden, um ihnen den Zugriff auf andere AWS-Ressourcen zu ermöglichen.
- Groups (Gruppen): Werden verwendet, um Benutzer zu organisieren und die Berechtigungsverwaltung zu vereinfachen.
- Policies (Richtlinien): Definieren die Berechtigungen von Benutzern, Rollen oder Gruppen.
Bewährte Verfahren:
- Prinzip der minimalen Rechte (Least Privilege): Gewähren Sie Benutzern oder Rollen nur die minimal erforderlichen Berechtigungen. Vermeiden Sie die Verwendung der
AdministratorAccess-Richtlinie und erstellen Sie stattdessen benutzerdefinierte Richtlinien basierend auf den tatsächlichen Anforderungen. - Verwenden Sie Rollen anstelle von IAM-Benutzern: Verwenden Sie nach Möglichkeit Rollen, um EC2-Instanzen oder Lambda-Funktionen die Berechtigung zum Zugriff auf andere AWS-Ressourcen zu erteilen. Vermeiden Sie die Speicherung von Access Key ID und Secret Access Key im Code.
- Aktivieren Sie MFA (Multi-Factor Authentication): Aktivieren Sie MFA für alle IAM-Benutzer, um die Kontosicherheit zu erhöhen.
- Überprüfen Sie regelmäßig die IAM-Berechtigungen: Überprüfen Sie regelmäßig die IAM-Berechtigungen, um sicherzustellen, dass keine übermäßigen Autorisierungen vorliegen.
Beispielrichtlinie:
Die folgende Richtlinie ermöglicht es Benutzern, die Operationen GetObject und PutObject im S3-Bucket my-bucket im Gebiet us-east-1 auszuführen.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject"
],
"Resource": "arn:aws:s3:::my-bucket/*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:RequestedRegion": "us-east-1"
}
}
}
]
}
3. DevOps-Automatisierung: Nutzung von Bash-Skripten und GitHub Actions
Diskussionen auf X/Twitter erwähnten DevOps Bash-Skript-Repositories und GitHub Actions, die wichtige Werkzeuge zur Realisierung von DevOps-Automatisierung sind.
- Bash-Skripte: Bash-Skripte können verwendet werden, um verschiedene DevOps-Aufgaben zu automatisieren, wie z. B. das Bereitstellen von Anwendungen, das Konfigurieren von Servern, das Überwachen von Systemen usw.
- GitHub Actions: GitHub Actions ist ein CI/CD-Tool, das Anwendungen automatisch erstellen, testen und bereitstellen kann.
Praktische Tipps:
- Automatisieren Sie gängige Aufgaben mit Bash-Skripten: Verwenden Sie beispielsweise Bash-Skripte, um Lambda-Funktionen oder EC2-Instanzen automatisch bereitzustellen.
- Erstellen Sie CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions: Verwenden Sie GitHub Actions, um Anwendungen automatisch zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
- Versionskontrolle: Speichern Sie Bash-Skripte und GitHub Actions-Konfigurationen in einem Versionskontrollsystem, z. B. Git.
Beispiel für einen GitHub Actions-Workflow:
Der folgende GitHub Actions-Workflow erstellt, testet und stellt automatisch eine Lambda-Funktion bereit, wenn Code in den main-Branch übertragen wird.
name: Deploy Lambda Function
on:
push:
branches:
- main
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- uses: actions/setup-node@v3
with:
node-version: 16
- run: npm install
- run: npm run build
- uses: actions/configure-aws-credentials@v1
with:
aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
aws-region: us-east-1
- run: aws lambda update-function-code --function-name my-lambda-function --zip-file fileb://dist/lambda.zip
4. Serverless-Anwendungen: AWS Lambda + S3 + DynamoDBAuf X/Twitter wurde ein Beispiel für den Aufbau eines Serverless X (Twitter) Quote Bots mit AWS Lambda, S3 und DynamoDB erwähnt. Dies demonstriert die Leistungsfähigkeit der Serverless-Architektur.
- AWS Lambda: Ein Serverless-Computing-Service, der es ermöglicht, Code auszuführen, ohne Server verwalten zu müssen.
- Amazon S3: Ein Objektspeicherdienst zum Speichern verschiedener Datentypen.
- Amazon DynamoDB: Ein NoSQL-Datenbankdienst zum Speichern strukturierter und halbstrukturierter Daten.
Schritte zum Aufbau einer Serverless-Anwendung:
- Wählen Sie den geeigneten Trigger: Wählen Sie ein Ereignis aus, das die Lambda-Funktion auslöst, z. B. HTTP-Anfragen, S3-Objekt-Uploads, DynamoDB-Datenaktualisierungen usw.
- Schreiben Sie den Lambda-Funktionscode: Schreiben Sie den Lambda-Funktionscode, um das Trigger-Ereignis zu verarbeiten und die entsprechenden Aktionen auszuführen.
- Konfigurieren Sie die IAM-Rolle: Konfigurieren Sie die IAM-Rolle, um der Lambda-Funktion die Berechtigung zu erteilen, auf andere AWS-Ressourcen wie S3 und DynamoDB zuzugreifen.
- Stellen Sie die Lambda-Funktion bereit: Stellen Sie die Lambda-Funktion in AWS bereit.
- Testen Sie die Lambda-Funktion: Testen Sie die Lambda-Funktion, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktioniert.
Vorteile von Serverless-Anwendungen:
- Keine Serververwaltung erforderlich: Keine Serververwaltung erforderlich, wodurch der Betriebsaufwand reduziert wird.
- Automatische Skalierung: Automatische Skalierung basierend auf der Anfragemenge, ohne manuelle Konfiguration.
- Pay-as-you-go: Zahlen Sie nur für die tatsächlich genutzten Rechenressourcen, wodurch die Kosten gesenkt werden.
5. AI/ML-Anwendungen: Bedrock und LLM-Praktiken
Die Diskussionen auf X/Twitter erwähnten auch die LLM (Large Language Model) Forschungspraktika des AWS AI Lab und die Anwendung von Bedrock. AWS bietet eine breite Palette von AI/ML-Diensten, die Ihnen beim Aufbau verschiedener AI/ML-Anwendungen helfen können.
- Amazon Bedrock: Ein Dienst, der eine Reihe von leistungsstarken Basismodellen von führenden KI-Unternehmen bereitstellt.
- AWS AI Lab: Konzentriert sich auf AI/ML-Forschung und bietet Studenten Praktika an.
Praktische Richtungen:
- Erstellen Sie KI-Anwendungen mit Bedrock: Sie können die von Bedrock bereitgestellten Basismodelle verwenden, um verschiedene KI-Anwendungen zu erstellen, z. B. Textgenerierung, Bilderkennung, Spracherkennung usw.
- Achten Sie auf LLM-Speicher und kontinuierliches Lernen: Die neuesten Forschungsergebnisse zu LLM, wie z. B. LLM-Speicher und kontinuierliches Lernen, können Ihnen helfen, intelligentere KI-Anwendungen zu erstellen.
6. Sicherheit und Compliance: Achten Sie auf AWS-Serviceunterbrechungen
Die Diskussionen auf X/Twitter erwähnten AWS-Serviceunterbrechungen, die uns daran erinnern, auf die Sicherheit und Compliance von AWS zu achten.
- Multi-Region-Bereitstellung: Durch die Bereitstellung von Anwendungen in verschiedenen AWS-Regionen kann vermieden werden, dass ein Ausfall einer einzelnen Region dazu führt, dass die Anwendung nicht verfügbar ist.
- Überwachung und Warnungen: Richten Sie Überwachung und Warnungen ein, um Probleme rechtzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.
- Sicherung und Wiederherstellung: Sichern Sie Daten regelmäßig und testen Sie die Wiederherstellungsprozesse.
- Compliance: Informieren Sie sich über die relevanten Compliance-Anforderungen wie GDPR, HIPAA usw. und halten Sie diese ein.
