AWS-praktik: Från global arkitektur till Serverless-applikationer, förbättra dina molnkunskaper fullt ut

AWS (Amazon Web Services) har blivit ledande inom molntjänster, och både stora företag och startups använder de olika tjänster som AWS erbjuder för att bygga och driftsätta applikationer. Från diskussioner på X/Twitter kan vi se att AWS involverar ett brett spektrum av områden, inklusive infrastruktur, säkerhet, AI/ML, DevOps och Serverless-applikationer. Den här artikeln kommer att kombinera dessa diskussioner för att ge dig en mer omfattande AWS-praktikguide som hjälper dig att förbättra dina molnkunskaper och bättre utnyttja AWS-plattformen.

1. Förstå AWS globala infrastruktur: Nyckeln till hög tillgänglighet och feltolerans

Att bemästra AWS globala infrastruktur är grunden för att bygga applikationer med hög tillgänglighet och feltolerans. AWS globala infrastruktur består av följande nyckelkomponenter:

• Region (Region): Ett oberoende geografiskt område, varje region innehåller flera Availability Zones. När du väljer region måste du ta hänsyn till latens, efterlevnadskrav och kostnader.
• Availability Zone (Tillgänglighetszon): En isolerad plats inom en region, varje tillgänglighetszon består av ett eller flera datacenter. Genom att driftsätta applikationer i olika tillgänglighetszoner kan du förbättra feltoleransen.
• Edge Location (Edge-plats): Cache-servrar distribuerade över hela världen, används för att påskynda innehållsdistribution. AWS CloudFront använder edge-platser för att cachelagra statiskt och dynamiskt innehåll och förbättra användarupplevelsen.

Praktiska tips:

• Driftsättning i flera tillgänglighetszoner: Genom att driftsätta kopior av applikationen i olika tillgänglighetszoner kan du undvika att en enskild tillgänglighetszons fel gör applikationen otillgänglig.
• Välj rätt region: Välj rätt region baserat på användarens plats och efterlevnadskrav.
• Använd CloudFront för att påskynda innehållsdistribution: Använd CloudFront för att cachelagra statiskt och dynamiskt innehåll och förbättra användarupplevelsen.

2. IAM bästa praxis: Principen om minsta privilegium

Identity and Access Management (IAM) är kärnan i AWS-säkerhet. IAM låter dig kontrollera vem som har åtkomst till dina AWS-resurser och vilka åtgärder de kan utföra. Kärnkoncepten för IAM inkluderar:

• Users (Användare): Representerar en person eller applikation som används för att komma åt AWS-resurser.
• Roles (Roller): Kan tilldelas AWS-tjänster eller EC2-instanser, vilket tillåter dem att komma åt andra AWS-resurser.
• Groups (Grupper): Används för att organisera användare för att underlätta behörighetshantering.
• Policies (Policyer): Definierar behörigheter för användare, roller eller grupper.

Bästa praxis:

• Principen om minsta privilegium (Least Privilege): Bevilja endast användare eller roller de minsta behörigheter som krävs. Undvik att använda policyn AdministratorAccess, du bör skapa anpassade policyer baserat på faktiska behov.
• Använd roller istället för IAM-användare: Försök att använda roller för att ge EC2-instanser eller Lambda-funktioner behörighet att komma åt andra AWS-resurser, undvik att lagra Access Key ID och Secret Access Key i koden.
• Aktivera MFA (Multi-Factor Authentication): Aktivera MFA för alla IAM-användare för att förbättra kontosäkerheten.
• Granska IAM-behörigheter regelbundet: Granska IAM-behörigheter regelbundet för att säkerställa att det inte finns några överdrivna auktorisationer.

Exempelpolicy:

Följande policy tillåter användare att utföra GetObject- och PutObject-åtgärder i S3-bucket my-bucket i regionen 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. DevOps Automation: Använda Bash-skript och GitHub Actions

Diskussioner på X/Twitter nämnde DevOps Bash-skriptarkiv och GitHub Actions, vilka är viktiga verktyg för att implementera DevOps-automation.

• Bash-skript: Bash-skript kan användas för att automatisera olika DevOps-uppgifter, som att distribuera applikationer, konfigurera servrar, övervaka system etc.
• GitHub Actions: GitHub Actions är ett CI/CD-verktyg som automatiskt kan bygga, testa och distribuera applikationer.

Praktiska tips:

• Använd Bash-skript för att automatisera vanliga uppgifter: Till exempel kan du använda Bash-skript för att automatiskt distribuera Lambda-funktioner eller EC2-instanser.
• Använd GitHub Actions för att bygga CI/CD-pipelines: Du kan använda GitHub Actions för att automatiskt bygga, testa och distribuera applikationer.
• Versionskontroll: Lagra Bash-skript och GitHub Actions-konfigurationer i ett versionskontrollsystem, som Git.

Exempel på GitHub Actions-arbetsflöde:

Följande GitHub Actions-arbetsflöde bygger, testar och distribuerar automatiskt en Lambda-funktion varje gång kod skickas till main-grenen.

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 Applikationer: AWS Lambda + S3 + DynamoDBDiskussioner på X/Twitter nämnde ett exempel på hur man bygger en Serverless X (Twitter) Quote Bot med AWS Lambda, S3 och DynamoDB. Detta visar kraften i Serverless-arkitekturen.

• AWS Lambda: En serverlös beräkningstjänst som kan köra kod utan att behöva hantera servrar.
• Amazon S3: En objektlagringstjänst för att lagra olika typer av data.
• Amazon DynamoDB: En NoSQL-databastjänst för att lagra strukturerad och halvstrukturerad data.

Steg för att bygga en Serverless-applikation:

1. Välj lämplig trigger: Välj en händelse som triggar Lambda-funktionen, till exempel HTTP-förfrågningar, S3-objektuppladdningar, DynamoDB-datauppdateringar, etc. (Välj en lämplig utlösare: Välj en händelse som utlöser Lambda-funktionen, till exempel HTTP-förfrågningar, S3-objektuppladdningar, DynamoDB-datauppdateringar, etc.)
2. Skriv Lambda-funktionskod: Skriv Lambda-funktionskod för att hantera triggerhändelser och utföra motsvarande åtgärder. (Skriv Lambda-funktionskod: Skriv Lambda-funktionskod för att hantera utlösarhändelser och utföra motsvarande åtgärder.)
3. Konfigurera IAM-roller: Konfigurera IAM-roller för att ge Lambda-funktionen behörighet att komma åt andra AWS-resurser, till exempel S3 och DynamoDB. (Konfigurera IAM-roller: Konfigurera IAM-roller för att ge Lambda-funktionen behörighet att komma åt andra AWS-resurser, till exempel S3 och DynamoDB.)
4. Distribuera Lambda-funktionen: Distribuera Lambda-funktionen till AWS. (Distribuera Lambda-funktionen: Distribuera Lambda-funktionen till AWS.)
5. Testa Lambda-funktionen: Testa Lambda-funktionen för att säkerställa att den fungerar korrekt. (Testa Lambda-funktionen: Testa Lambda-funktionen för att säkerställa att den fungerar korrekt.)

Fördelar med Serverless-applikationer:

• Inget behov av att hantera servrar: Inget behov av att hantera servrar, vilket minskar driftskostnaderna. (Inget behov av att hantera servrar: Inget behov av att hantera servrar, vilket minskar driftskostnaderna.)
• Automatisk skalning: Skalar automatiskt baserat på antalet förfrågningar, inget behov av manuell konfiguration. (Automatisk skalning: Skalar automatiskt baserat på antalet förfrågningar, inget behov av manuell konfiguration.)
• Betala per användning: Betala endast för de beräkningsresurser som faktiskt används, vilket minskar kostnaderna. (Betala per användning: Betala endast för de beräkningsresurser som faktiskt används, vilket minskar kostnaderna.)

5. AI/ML-applikationer: Bedrock och LLM-praktik

Diskussioner på X/Twitter nämnde också AWS AI Labs LLM (Large Language Model) forskningspraktik och tillämpningen av Bedrock. AWS erbjuder en mängd olika AI/ML-tjänster som kan hjälpa dig att bygga olika AI/ML-applikationer.

• Amazon Bedrock: En tjänst som tillhandahåller en rad högpresterande grundmodeller från ledande AI-företag.
• AWS AI Lab: Fokuserar på AI/ML-forskning och erbjuder praktikplatser för studenter.

Praktiska riktningar:

• Använd Bedrock för att bygga AI-applikationer: Du kan använda de grundläggande modellerna som tillhandahålls av Bedrock för att bygga olika AI-applikationer, såsom textgenerering, bildigenkänning, röstigenkänning, etc. (Använd Bedrock för att bygga AI-applikationer: Du kan använda de grundläggande modellerna som tillhandahålls av Bedrock för att bygga olika AI-applikationer, såsom textgenerering, bildigenkänning, röstigenkänning, etc.)
• Fokusera på LLM-minne och kontinuerligt lärande: Att uppmärksamma de senaste forskningsframstegen inom LLM, såsom LLM-minne och kontinuerligt lärande, kan hjälpa dig att bygga smartare AI-applikationer. (Fokusera på LLM-minne och kontinuerligt lärande: Att uppmärksamma de senaste forskningsframstegen inom LLM, såsom LLM-minne och kontinuerligt lärande, kan hjälpa dig att bygga smartare AI-applikationer.)

6. Säkerhet och efterlevnad: Uppmärksamma AWS-tjänsteavbrott

Diskussioner på X/Twitter nämnde AWS-tjänsteavbrott, vilket påminner oss om att uppmärksamma AWS säkerhet och efterlevnad.

• Multi-region distribution: Att distribuera applikationer i olika AWS-regioner kan förhindra att en enda regionfel gör applikationen otillgänglig. (Multi-region distribution: Att distribuera applikationer i olika AWS-regioner kan förhindra att en enda regionfel gör applikationen otillgänglig.)
• Övervakning och larm: Ställ in övervakning och larm för att snabbt upptäcka problem och vidta åtgärder. (Övervakning och larm: Ställ in övervakning och larm för att snabbt upptäcka problem och vidta åtgärder.)
• Backup och återställning: Säkerhetskopiera data regelbundet och testa återställningsprocessen. (Backup och återställning: Säkerhetskopiera data regelbundet och testa återställningsprocessen.)
• Efterlevnad: Förstå och följ relevanta efterlevnadskrav, såsom GDPR, HIPAA, etc. (Efterlevnad: Förstå och följ relevanta efterlevnadskrav, såsom GDPR, HIPAA, etc.)

SammanfattningAWS tillhandahåller en kraftfull plattform som kan användas för att bygga olika applikationer. Genom att förstå AWS globala infrastruktur, IAM-bästa praxis, DevOps-automatisering, Serverless-applikationer och AI/ML-applikationer kan du bättre utnyttja AWS-plattformen och förbättra dina molnkunskaper. Samtidigt, fokusera på AWS säkerhet och efterlevnad för att säkerställa att dina applikationer är säkra och pålitliga. Förhoppningsvis kan den här artikeln hjälpa dig att bättre förstå och praktisera AWS.