Serverlose Bildverarbeitungspipeline mit AWS ECS und Lambda

Dieses Tutorial führt Sie durch das Erstellen einer serverlosen Bildverarbeitungspipeline mit AWS -Diensten. Wir werden ein Next.JS -Frontend erstellen, der in einem ECS -Fargate -Cluster eingesetzt wird und mit einem API -Gateway, Lambda -Funktionen, S3 -Eimer und DynamoDB interagiert.

Dieses Projekt verbessert Ihr Verständnis der serverlosen Architektur- und AWS -Service -Integration. Denken Sie daran: Dies ist eine Demo; Die Produktion erfordert eine verbesserte Sicherheit und Konfiguration.

Voraussetzungen:

• Ein AWS -Konto mit einem IAM -Benutzer, der die erforderlichen Berechtigungen besitzt.
• Vertrautheit mit AWS -Diensten (S3, API -Gateway, Lambda, DynamoDB, ECS, ECR).
• Node.js installiert. Das GitHub -Repository enthält Codebeispiele.

AWS Service Setup:

1. Erstellen von S3-Eimer: Es werden zwei S3-Eimer benötigt: sample-image-uploads-bucket (Allgemeinzweck) und sample-thumbnails-bucket (zunächst mit öffentlichem Lesezugriff deaktiviert).

2. Konfigurieren Sie die Berechtigungen sample-thumbnails-bucket : Gewähren Sie den öffentlichen Lesezugriff auf diesen Eimer mit den folgenden Richtlinien:

 {
  "Version": "2012-10-17",
  "Stellungnahme": [
    {
      "Sid": "PublicRead",
      "Effekt": "erlauben",
      "Rektor": "*",
      "Aktion": "S3: GetObject",
      "Ressource": "ARN: AWS: S3 ::: Sample-Thumbnails-Bucket/*"
    }
  ]
}

3. Dynamodb -Tabelle erstellen: Erstellen Sie eine DynamoDB -Tabelle mit dem Namen image_metadata mit einem String Primary Key image_id .

4. Erstellen Sie IAM-Rolle: Erstellen Sie eine IAM-Rolle ( Lambda-Image-Processor-Role ) für Lambda-Funktionen und gewähren AmazonS3FullAccess , AmazonDynamoDBFullAccess und CloudWatchLogsFullAccess Berechtigungen.

Lambda -Funktionen:

1. image-processor Prozessorfunktion: Diese Funktion verarbeitet Bilder, erstellt Miniaturansichten und speichert Metadaten in DynamoDB. Die Kissenbibliothek verwendet eine Lambda-Schicht (ARN: AWS: Lambda: US-East-1: 770693421928: Layer: Klayers-P39-Pillow: 1-Denken Sie daran, den Bereich anzupassen). Die Funktion wird durch S3 -Put -Ereignisse ausgelöst.

2. get-image-metadata -Funktion: Diese Funktion ruft Bildmetadaten von DynamoDB für den Frontend ab.

API -Tor:

Erstellen Sie ein HTTP-API-Gateway ( image-gallery-api ), das in die Funktion get-image-metadata Lambda integriert wird. Der Endpunkt GET /images wird vom Frontend verwendet.

Testen: Laden Sie ein Bild auf sample-image-uploads-bucket . Die Lambda -Funktion sollte sie verarbeiten, und das API -Gateway sollte die Metadaten zurückgeben.

Frontend (next.js):

Erstellen Sie eine nächste. Denken Sie daran, next.config.mjs mit der richtigen Bilddomäne zu aktualisieren.

Docker- und ECS -Bereitstellung:

1. Erstellen Sie eine DockerFile: Containerie der nächsten.js -App.

2. Drücken Sie zu ECR: Drücken Sie das Docker -Bild auf Amazon ECR.

3. Erstellen Sie ECS -Cluster und Aufgabendefinition: Erstellen Sie einen ECS -Fargate -Cluster und eine Aufgabendefinition mit dem ECR -Bild. Stellen Sie sicher, dass die Aufgabenrolle die erforderlichen ECR -Berechtigungen enthält. Erstellen Sie eine IAM -Rolle für die Ausführung der ECS -Aufgaben.

4. ECS -Dienst erstellen: Erstellen Sie einen ECS -Dienst, um den Container auszuführen.

5. Zugriff auf die Anwendung: Greifen Sie über die öffentliche IP der ECS -Aufgabe auf Ihre implementierte Anwendung "Next.js" zu.

Schlussfolgerung: Dieses umfassende Tutorial hat gezeigt, dass eine voll funktionsfähige serverlose Bildverarbeitungspipeline auf AWS erstellt wird. Denken Sie daran, eine robuste Sicherheits- und Fehlerbehandlung für Produktionsbereitstellungen zu implementieren. Erwägen Sie, CloudFront für eine verbesserte S3 -Zugriffskontrolle und die Optimierung von DynamoDB -Abfragen für die Skalierbarkeit zu verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonServerlose Bildverarbeitungspipeline mit AWS ECS und Lambda. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!