AWS gyakorlat: A globális architektúrától a Serverless alkalmazásokig, átfogóan fejleszd fel a felhő készségeidet

Az AWS (Amazon Web Services) a felhőalapú számítástechnika területén vezető szerepet tölt be, mind a nagyvállalatok, mind az induló vállalkozások az AWS által kínált különféle szolgáltatásokat használják alkalmazások építésére és telepítésére. Az X/Twitteren folytatott megbeszélésekből láthatjuk, hogy az AWS által érintett területek nagyon szélesek, beleértve az infrastruktúrát, a biztonságot, az AI/ML-t, a DevOps-ot és a Serverless alkalmazásokat. Ez a cikk ezeket a megbeszéléseket ötvözi, hogy átfogóbb AWS gyakorlati útmutatót nyújtson, amely segít fejleszteni a felhő készségeidet és jobban kihasználni az AWS platformot.

1. Az AWS globális infrastruktúrájának megértése: A magas rendelkezésre állás és a hibatűrés kulcsa

Az AWS globális infrastruktúrájának elsajátítása a magas rendelkezésre állású, hibatűrő alkalmazások építésének alapja. Az AWS globális infrastruktúrája a következő kulcsfontosságú összetevőkből áll:

• Region (Régió): Földrajzilag elkülönített terület, minden régió több Availability Zone-t tartalmaz. A régió kiválasztásakor figyelembe kell venni a késleltetést, a megfelelőségi követelményeket és a költségeket.
• Availability Zone (Rendelkezésre állási zóna): Egy régióban lévő elkülönített hely, minden rendelkezésre állási zóna egy vagy több adatközpontból áll. Az alkalmazások különböző rendelkezésre állási zónákban történő telepítésével növelhető a hibatűrés.
• Edge Location (Peremhálózati hely): A világ minden táján elosztott gyorsítótár szerverek, amelyek a tartalomterjesztés felgyorsítására szolgálnak. Az AWS CloudFront peremhálózati helyeket használ a statikus és dinamikus tartalmak gyorsítótárazására, javítva a felhasználói élményt.

Gyakorlati tippek:

• Több rendelkezésre állási zónás telepítés: Az alkalmazás másolatainak különböző rendelkezésre állási zónákban történő telepítése elkerülheti, hogy egyetlen rendelkezésre állási zóna meghibásodása az alkalmazás elérhetetlenségét okozza.
• Megfelelő régió kiválasztása: A felhasználók helye és a megfelelőségi követelmények alapján válassza ki a megfelelő régiót.
• A CloudFront használata a tartalomterjesztés felgyorsítására: Használja a CloudFrontot a statikus és dinamikus tartalmak gyorsítótárazására, javítva a felhasználói élményt.

2. IAM legjobb gyakorlatok: A legkisebb jogosultság elve

Az Identity and Access Management (IAM) az AWS biztonságának alapja. Az IAM lehetővé teszi, hogy szabályozza, ki férhet hozzá az AWS erőforrásaihoz, és milyen műveleteket hajthat végre. Az IAM alapvető fogalmai a következők:

• Users (Felhasználók): Személyeket vagy alkalmazásokat képviselnek, amelyek az AWS erőforrásaihoz való hozzáférésre szolgálnak.
• Roles (Szerepkörök): AWS szolgáltatásokhoz vagy EC2 példányokhoz rendelhetők, lehetővé téve számukra más AWS erőforrások elérését.
• Groups (Csoportok): Felhasználók rendszerezésére szolgálnak, megkönnyítve a jogosultságkezelést.
• Policies (Szabályzatok): Meghatározzák a felhasználók, szerepkörök vagy csoportok jogosultságait.

Legjobb gyakorlatok:

• A legkisebb jogosultság elve (Least Privilege): Csak a felhasználóknak vagy szerepköröknek szükséges minimális jogosultságokat adja meg. Kerülje az AdministratorAccess szabályzat használatát, és a tényleges igényeknek megfelelően hozzon létre egyéni szabályzatokat.
• IAM felhasználók helyett szerepkörök használata: Próbáljon meg szerepköröket használni az EC2 példányok vagy a Lambda függvények számára más AWS erőforrások eléréséhez, elkerülve az Access Key ID és Secret Access Key tárolását a kódban.
• MFA (Multi-Factor Authentication) engedélyezése: Engedélyezze az MFA-t minden IAM felhasználó számára, növelve a fiók biztonságát.
• IAM jogosultságok rendszeres ellenőrzése: Rendszeresen ellenőrizze az IAM jogosultságokat, hogy ne forduljon elő túlzott felhatalmazás.

Példa szabályzat:

A következő szabályzat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a us-east-1 régióban lévő my-bucket S3 tárolóban GetObject és PutObject műveleteket hajtsanak végre.

{
  "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 automatizálás: Bash szkriptek és GitHub Actions használata

X/Twitteren a megbeszélések említést tettek a DevOps Bash szkript tárolókról és a GitHub Actions-ről, amelyek fontos eszközök a DevOps automatizálás megvalósításához.

• Bash szkriptek: A Bash szkriptek használhatók különféle DevOps feladatok automatizálására, például alkalmazások telepítésére, szerverek konfigurálására, rendszerek felügyeletére stb.
• GitHub Actions: A GitHub Actions egy CI/CD eszköz, amely automatikusan képes felépíteni, tesztelni és telepíteni az alkalmazásokat.

Hasznos tippek:

• Gyakori feladatok automatizálása Bash szkriptekkel: Például Bash szkript használható Lambda függvények vagy EC2 példányok automatikus telepítésére.
• CI/CD folyamatok létrehozása GitHub Actions használatával: A GitHub Actions használható az alkalmazások automatikus felépítésére, tesztelésére és telepítésére.
• Verziókövetés: A Bash szkriptek és a GitHub Actions konfigurációk tárolása verziókövető rendszerben, például Gitben.

Példa GitHub Actions munkafolyamatra:

A következő GitHub Actions munkafolyamat automatikusan felépíti, teszteli és telepíti a Lambda függvényt minden alkalommal, amikor kódot küldenek a main ágba.

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 alkalmazások: AWS Lambda + S3 + DynamoDBAz X/Twitteren folytatott megbeszélések egy AWS Lambda, S3 és DynamoDB használatával létrehozott Serverless X (Twitter) Quote Bot példáját említették. Ez bemutatja a Serverless architektúra erejét.

• AWS Lambda: Serverless számítási szolgáltatás, amely lehetővé teszi a kód futtatását szerverek kezelése nélkül.
• Amazon S3: Objektumtároló szolgáltatás, amely különféle adattípusok tárolására szolgál.
• Amazon DynamoDB: NoSQL adatbázis szolgáltatás, amely strukturált és félig strukturált adatok tárolására szolgál.

Serverless alkalmazások létrehozásának lépései:

1. Megfelelő trigger kiválasztása: Válassza ki a Lambda függvényt elindító eseményt, például HTTP kérést, S3 objektum feltöltést, DynamoDB adatfrissítést stb.
2. Lambda függvény kódjának megírása: Írja meg a Lambda függvény kódját a trigger események kezelésére és a megfelelő műveletek végrehajtására.
3. IAM szerepkör konfigurálása: Konfigurálja az IAM szerepkört, amely engedélyezi a Lambda függvény számára más AWS erőforrásokhoz való hozzáférést, például az S3-hoz és a DynamoDB-hez.
4. Lambda függvény telepítése: Telepítse a Lambda függvényt az AWS-re.
5. Lambda függvény tesztelése: Tesztelje a Lambda függvényt, hogy megbizonyosodjon annak megfelelő működéséről.

Serverless alkalmazások előnyei:

• Nincs szükség szerverek kezelésére: Nincs szükség szerverek kezelésére, ami csökkenti az üzemeltetési terheket.
• Automatikus skálázás: A kérések mennyiségének megfelelően automatikusan skálázódik, nincs szükség manuális konfigurálásra.
• Igény szerinti fizetés: Csak a ténylegesen felhasznált számítási erőforrásokért fizet, ami csökkenti a költségeket.

5. AI/ML alkalmazások: Bedrock és LLM gyakorlat

Az X/Twitteren folytatott megbeszélések az AWS AI Lab LLM (Large Language Model) kutatási gyakornoki lehetőségeit és a Bedrock alkalmazását is említették. Az AWS gazdag AI/ML szolgáltatásokat kínál, amelyek segíthetnek különféle AI/ML alkalmazások létrehozásában.

• Amazon Bedrock: Szolgáltatás, amely vezető AI cégektől származó nagyteljesítményű alapmodellek sorát kínálja.
• AWS AI Lab: Az AI/ML kutatásra összpontosít, és gyakornoki lehetőségeket kínál a hallgatók számára.

Gyakorlati irányok:

• AI alkalmazások létrehozása a Bedrock segítségével: A Bedrock által kínált alapmodellekkel különféle AI alkalmazásokat hozhat létre, például szöveggenerálást, képek felismerését, beszédfelismerést stb.
• Az LLM memória és a folyamatos tanulás figyelemmel kísérése: Az LLM legújabb kutatási eredményeinek, például az LLM memóriájának és a folyamatos tanulásnak a figyelemmel kísérése segíthet intelligensebb AI alkalmazások létrehozásában.

6. Biztonság és megfelelőség: Figyelem az AWS szolgáltatáskimaradásaira

Az X/Twitteren folytatott megbeszélések említették az AWS szolgáltatáskimaradási eseményeket, amelyek emlékeztetnek bennünket az AWS biztonságára és megfelelőségére.

• Több régiós telepítés: Az alkalmazások különböző AWS régiókban történő telepítése elkerülheti, hogy egyetlen régió meghibásodása az alkalmazás elérhetetlenségét okozza.
• Figyelés és riasztás: Állítson be figyelést és riasztást a problémák időben történő észleléséhez és a szükséges intézkedések megtételéhez.
• Mentés és visszaállítás: Rendszeresen készítsen biztonsági másolatot az adatokról, és tesztelje a visszaállítási folyamatot.
• Megfelelőség: Ismerje meg és tartsa be a vonatkozó megfelelőségi követelményeket, például a GDPR-t, a HIPAA-t stb.

ÖsszegzésAz AWS egy hatékony platformot kínál különféle alkalmazások létrehozásához. Az AWS globális infrastruktúrájának, az IAM legjobb gyakorlatainak, a DevOps automatizálásnak, a Serverless alkalmazásoknak és az AI/ML alkalmazásoknak a megértésével jobban kihasználhatja az AWS platformot, és fejlesztheti felhőbeli készségeit. Ugyanakkor figyeljen az AWS biztonságára és megfelelőségére, hogy alkalmazásai biztonságosak és megbízhatóak legyenek. Remélem, ez a cikk segít jobban megérteni és gyakorolni az AWS-t.