Praktyka AWS: Od globalnej architektury po aplikacje Serverless, kompleksowe doskonalenie umiejętności w chmurze

AWS (Amazon Web Services) stał się liderem w dziedzinie cloud computingu, a zarówno duże przedsiębiorstwa, jak i startupy wykorzystują różne usługi oferowane przez AWS do budowania i wdrażania aplikacji. Z dyskusji na X/Twitterze możemy zauważyć, że AWS obejmuje bardzo szeroki zakres, w tym infrastrukturę, bezpieczeństwo, AI/ML, DevOps oraz aplikacje Serverless. Ten artykuł, w oparciu o te dyskusje, ma na celu dostarczenie bardziej kompleksowego przewodnika po praktykach AWS, aby pomóc Ci w doskonaleniu umiejętności w chmurze i lepszym wykorzystaniu platformy AWS.

1. Zrozumienie globalnej infrastruktury AWS: Klucz do wysokiej dostępności i odporności na błędy

Opanowanie globalnej infrastruktury AWS jest podstawą do budowania aplikacji o wysokiej dostępności i odporności na błędy. Globalna infrastruktura AWS składa się z następujących kluczowych komponentów:

• Region (Region): Niezależny obszar geograficzny, każdy region zawiera wiele Availability Zone. Wybierając region, należy wziąć pod uwagę opóźnienia, wymagania dotyczące zgodności i koszty.
• Availability Zone (Strefa Dostępności): Izolowana lokalizacja w regionie, każda strefa dostępności składa się z jednego lub więcej centrów danych. Wdrażając aplikacje w różnych strefach dostępności, można zwiększyć odporność na błędy.
• Edge Location (Lokalizacja brzegowa): Serwery pamięci podręcznej rozmieszczone na całym świecie, służące do przyspieszenia dystrybucji treści. AWS CloudFront wykorzystuje lokalizacje brzegowe do buforowania treści statycznych i dynamicznych, poprawiając komfort użytkowania.

Wskazówki praktyczne:

• Wdrożenie w wielu strefach dostępności: Wdrażanie kopii aplikacji w różnych strefach dostępności może zapobiec niedostępności aplikacji w przypadku awarii pojedynczej strefy dostępności.
• Wybór odpowiedniego regionu: Wybierz odpowiedni region w zależności od lokalizacji użytkowników i wymagań dotyczących zgodności.
• Wykorzystanie CloudFront do przyspieszenia dystrybucji treści: Użyj CloudFront do buforowania treści statycznych i dynamicznych, aby poprawić komfort użytkowania.

2. Najlepsze praktyki IAM: Zasada minimalnych uprawnień

Identity and Access Management (IAM) to podstawa bezpieczeństwa AWS. IAM pozwala kontrolować, kto ma dostęp do Twoich zasobów AWS i jakie operacje mogą wykonywać. Podstawowe koncepcje IAM obejmują:

• Users (Użytkownicy): Reprezentują osoby lub aplikacje, które uzyskują dostęp do zasobów AWS.
• Roles (Role): Mogą być przypisywane do usług AWS lub instancji EC2, umożliwiając im dostęp do innych zasobów AWS.
• Groups (Grupy): Służą do organizowania użytkowników, ułatwiając zarządzanie uprawnieniami.
• Policies (Polityki): Definiują uprawnienia użytkowników, ról lub grup.

Najlepsze praktyki:

• Zasada minimalnych uprawnień (Least Privilege): Przyznawaj użytkownikom lub rolom tylko minimalne uprawnienia, które są im potrzebne. Unikaj używania polityki AdministratorAccess, zamiast tego twórz niestandardowe polityki w oparciu o rzeczywiste potrzeby.
• Używaj ról zamiast użytkowników IAM: Staraj się używać ról do przyznawania instancjom EC2 lub funkcjom Lambda uprawnień dostępu do innych zasobów AWS, unikaj przechowywania Access Key ID i Secret Access Key w kodzie.
• Włącz MFA (Multi-Factor Authentication): Włącz MFA dla wszystkich użytkowników IAM, aby zwiększyć bezpieczeństwo konta.
• Regularnie audytuj uprawnienia IAM: Regularnie audytuj uprawnienia IAM, aby upewnić się, że nie ma nadmiernych uprawnień.

Przykładowa polityka:

Poniższa polityka umożliwia użytkownikowi wykonywanie operacji GetObject i PutObject w bucketcie S3 my-bucket w regionie us-east-1.

{
  "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. Automatyzacja DevOps: Wykorzystanie skryptów Bash i GitHub Actions

Dyskusje na X/Twitterze wspominają o repozytoriach skryptów DevOps Bash i GitHub Actions, które są ważnymi narzędziami do wdrażania automatyzacji DevOps.

• Skrypty Bash: Można używać skryptów Bash do automatyzacji różnych zadań DevOps, takich jak wdrażanie aplikacji, konfigurowanie serwerów, monitorowanie systemów itp.
• GitHub Actions: GitHub Actions to narzędzie CI/CD, które może automatycznie budować, testować i wdrażać aplikacje.

Praktyczne wskazówki:

• Wykorzystaj skrypty Bash do automatyzacji typowych zadań: Na przykład możesz użyć skryptu Bash do automatycznego wdrażania funkcji Lambda lub instancji EC2.
• Użyj GitHub Actions do budowania potoków CI/CD: Możesz użyć GitHub Actions do automatycznego budowania, testowania i wdrażania aplikacji.
• Kontrola wersji: Przechowuj skrypty Bash i konfiguracje GitHub Actions w systemie kontroli wersji, takim jak Git.

Przykładowy przepływ pracy GitHub Actions:

Poniższy przepływ pracy GitHub Actions automatycznie buduje, testuje i wdraża funkcję Lambda za każdym razem, gdy kod jest przesyłany do gałęzi main.

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. Aplikacje Serverless: AWS Lambda + S3 + DynamoDBDyskusja na X/Twitterze wspomniała o przykładzie budowy Serverless X (Twitter) Quote Bota przy użyciu AWS Lambda, S3 i DynamoDB. Pokazuje to potęgę architektury Serverless.

• AWS Lambda: Bezserwerowa usługa obliczeniowa, która pozwala uruchamiać kod bez zarządzania serwerami.
• Amazon S3: Usługa przechowywania obiektów, służąca do przechowywania różnego rodzaju danych.
• Amazon DynamoDB: Usługa bazy danych NoSQL, służąca do przechowywania danych strukturalnych i półstrukturalnych.

Kroki budowy aplikacji Serverless:

1. Wybór odpowiedniego wyzwalacza: Wybierz zdarzenie, które wyzwala funkcję Lambda, np. żądanie HTTP, przesłanie obiektu S3, aktualizacja danych DynamoDB itp. // Wybierz odpowiedni trigger, który uruchomi funkcję Lambda.
2. Napisanie kodu funkcji Lambda: Napisz kod funkcji Lambda, aby obsługiwać zdarzenie wyzwalające i wykonywać odpowiednie operacje. // Napisz kod funkcji Lambda, który obsłuży trigger i wykona odpowiednie operacje.
3. Konfiguracja roli IAM: Skonfiguruj rolę IAM, aby przyznać funkcji Lambda uprawnienia dostępu do innych zasobów AWS, takich jak S3 i DynamoDB. // Skonfiguruj rolę IAM, aby dać funkcji Lambda dostęp do innych zasobów AWS.
4. Wdrożenie funkcji Lambda: Wdróż funkcję Lambda w AWS. // Wdróż funkcję Lambda na AWS.
5. Testowanie funkcji Lambda: Przetestuj funkcję Lambda, aby upewnić się, że działa poprawnie. // Przetestuj funkcję Lambda, aby upewnić się, że działa.

Zalety aplikacji Serverless:

• Brak konieczności zarządzania serwerami: Nie ma potrzeby zarządzania serwerami, co zmniejsza obciążenie operacyjne. // Nie musisz zarządzać serwerami, co zmniejsza obciążenie operacyjne.
• Automatyczne skalowanie: Automatyczne skalowanie w zależności od ilości żądań, bez konieczności ręcznej konfiguracji. // Skaluje się automatycznie w zależności od zapotrzebowania, bez ręcznej konfiguracji.
• Płatność za wykorzystanie: Płać tylko za faktycznie wykorzystane zasoby obliczeniowe, co obniża koszty. // Płacisz tylko za to, co zużywasz, co obniża koszty.

5. Aplikacje AI/ML: Praktyki Bedrock i LLM

Dyskusja na X/Twitterze wspomniała również o stażu w AWS AI Lab w zakresie LLM (Large Language Model) oraz o zastosowaniu Bedrock. AWS oferuje bogaty zestaw usług AI/ML, które mogą pomóc w budowaniu różnorodnych aplikacji AI/ML.

• Amazon Bedrock: Usługa udostępniająca szereg wysokowydajnych modeli podstawowych od wiodących firm zajmujących się sztuczną inteligencją. // Usługa oferująca modele bazowe od wiodących firm AI.
• AWS AI Lab: Koncentruje się na badaniach AI/ML i oferuje studentom możliwości odbycia stażu. // Koncentruje się na badaniach AI/ML i oferuje staże dla studentów.

Kierunki praktyczne:

• Wykorzystanie Bedrock do budowy aplikacji AI: Możesz użyć modeli podstawowych dostarczonych przez Bedrock do budowy różnych aplikacji AI, takich jak generowanie tekstu, rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy itp. // Możesz użyć modeli bazowych Bedrock do budowy różnych aplikacji AI.
• Śledzenie pamięci LLM i uczenia się przez całe życie: Śledzenie najnowszych postępów w badaniach nad LLM, takich jak pamięć LLM i uczenie się przez całe życie, może pomóc w budowaniu bardziej inteligentnych aplikacji AI. // Śledzenie postępów w LLM, takich jak pamięć i uczenie się przez całe życie, pomoże Ci budować inteligentniejsze aplikacje AI.

6. Bezpieczeństwo i zgodność: Zwróć uwagę na awarie usług AWS

Dyskusja na X/Twitterze wspomniała o awariach usług AWS, co przypomina nam o konieczności zwrócenia uwagi na bezpieczeństwo i zgodność AWS.

• Wdrożenie w wielu regionach: Wdrożenie aplikacji w różnych regionach AWS może zapobiec niedostępności aplikacji spowodowanej awarią pojedynczego regionu. // Wdrażanie w wielu regionach AWS zapobiega niedostępności aplikacji z powodu awarii jednego regionu.
• Monitorowanie i alarmowanie: Ustaw monitorowanie i alarmowanie, aby szybko wykrywać problemy i podejmować działania. // Ustaw monitorowanie i alarmowanie, aby szybko wykrywać i reagować na problemy.
• Kopia zapasowa i odzyskiwanie: Regularnie twórz kopie zapasowe danych i testuj procesy odzyskiwania. // Regularnie twórz kopie zapasowe i testuj procesy odzyskiwania.
• Zgodność: Zapoznaj się z odpowiednimi wymaganiami dotyczącymi zgodności i przestrzegaj ich, takimi jak GDPR, HIPAA itp. // Zrozum i przestrzegaj wymagań dotyczących zgodności, takich jak GDPR, HIPAA itp.

PodsumowanieAWS oferuje potężną platformę, którą można wykorzystać do budowania różnorodnych aplikacji. Rozumiejąc globalną infrastrukturę AWS, najlepsze praktyki IAM, automatyzację DevOps, aplikacje Serverless i aplikacje AI/ML, możesz lepiej wykorzystać platformę AWS i podnieść swoje umiejętności w chmurze. Jednocześnie zwracaj uwagę na bezpieczeństwo i zgodność AWS, aby zapewnić bezpieczeństwo i niezawodność swoich aplikacji. Mam nadzieję, że ten artykuł pomoże Ci lepiej zrozumieć i praktykować AWS.