sasaco/gmsh_lambda

概要

AWS公式リファレンス

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/images-create.html#images-create-from-alt

記事 第一回 コンテナ Lambda の”いろは”、AWS CLI でのデプロイに挑戦 ! を参考に

windows10 で AWS Lambda 関数を Docker コンテナを使ってビルド & デプロイ する方法を書きました

AWS Lambda 関数を Docker コンテナを使ってビルド & デプロイ するには以下の３ステップが必要です

1.Docker イメージを作成する 2.Docker イメージを Amazon ECR リポジトリ にプッシュする 3.Lambda関数に Amazon ECR リポジトリ(の Docker イメージ) から ビルドする

前提条件

Docker Desktop がインストールされていること

この記事は Windows10 上で Docker を用いて操作しています。

この記事の作業はローカル環境に Docker Desktop がインストールされていることを前提で進めます。インストールされていない場合は、インストールしてから進めてください。

Amazon CLI がインストールされていること

Amazon CLI https://aws.amazon.com/jp/cli/

aws configure (初期化) が済んでいること

> aws configure
AWS Access Key ID [None]: ATI********CS
AWS Secret Access Key [None]: ***erg***sdfg***bs1sderg**
Default region name [None]: ap-northeast-1
Default output format [None]: json

実装

1.Docker イメージを作成する手順

手順1-1: ２つのテキストファイルを用意する

作業するフォルダを決めて 以下の２つのテキストファイルを作成しましょう

それぞれのファイルの中身は以下の通りとします。

import json

def handler(event, context):
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps(
            {
                "message": "hello world",
            }
        ),
    }

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.8
COPY app.py   ./
CMD ["app.handler"]  

解説 FROM 命令で public.ecr.aws/lambda/python:3.8 と ECR の AWS 公式の公開イメージを指定していますが、amazon/aws-lambda-python:3.8 のように docker hub のイメージを参照することも可能です。 　 COPY コマンドでローカルに配置されている Lambda 関数本体である app.py ファイルをイメージにコピーしています。そして CMD で Lambda 関数のハンドラーを渡しています。

手順1-2: Dockerfile 元にビルド

Dockerfile を元にビルドしてみましょう。 コマンド docker build -t func1 . を実行します。

> docker build -t func1 .

[+] Building 19.2s (7/7) FINISHED
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                                                                                                                                                                                      
=> => naming to docker.io/library/func1                                                                                                                                                                       

Use 'docker scan' to run Snyk tests against images to find vulnerabilities and learn how to fix them

ビルド成功しました

手順1-3 実行してみる

docker run -it func1:latest    

手順1-4 python3 を実行してみる

2021.08.22 現在 import gmsh に失敗するので この issue に基づいて

https://gitlab.onelab.info/gmsh/gmsh/-/issues/1023

下記を実行

ENV PYTHONPATH=/usr/local/lib/python3.9/site-packages/gmsh-4.8.4-Linux64-sdk/lib/

2.Docker イメージを Amazon ECR にプッシュする手順

手順2-1: Amazon ECR に今回作成する Lambda 関数のイメージ用のリポジトリを作成します。

さて、ここから Amazon ECR に今回作成する Lambda 関数のイメージ用のリポジトリを作成します。

Amazon ECR とは Elastic Container Registry の略で Dockerのコンテナイメージを保存しておくためのレジストリで、 Dockerコンテナイメージを保存・管理・デプロイが簡単に出来ます。

手順2-2: Docker に リポジトリの URI を含めたタグを付与します。

ECR 上にリポジトリが作成されたら、リポジトリの URI を含めたタグを付与します。

docker tag func1:latest 533291615220.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/func1:latest

Docker Desktop の Images に追加されます。

手順2-3:リポジトリに push する前に、ECR にログインします。

> aws ecr get-login-password | docker login --username AWS --password-stdin 533291615220.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
Login Succeeded

手順2-4:リポジトリに push

リポジトリに push しましょう。

PS> docker push 533291615220.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/func1:latest
The push refers to repository [533291615220.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/func1]
29fe8a4ae381: Pushed 
20b4eff3dd4d: Pushing  68.11MB/92.13MB
11284767d41d: Pushing  87.48MB/199.7MB
d6fa53d6caa6: Pushed 
b09e76f63d5d: Pushed 
0acabcf564c7: Pushed 
f2342b1247df: Pushing  125.9MB/294.9MB
latest: digest: sha256:123*************************************789

push が完了すると、ダイジェストが発行されるので、覚えておく

AWS コンソールで確認すると cocker イメージが Amaxon ECR リポジトリ にアップロードされたのが確認できる

3.Lambda関数に Amazon ECR リポジトリ(の Docker イメージ) から ビルドする手順

手順3-1: AWS Lambda ダッシュボードから 関数作成 ボタンをクリックする

手順3-2: コンテナイメージから作成

ここから、Lambda 関数をコンテナイメージを利用して作成していきますが、AWS Lambda のコンテナサポートで、—package-type を指定できるようになりました。

できました 今回の Lambda関数名 は, gmsh としました

手順3-3:作成された関数を実行確認

そしていよいよ実行することができます。作成された関数を実行してみましょう。

> aws lambda invoke --function-name docer_test output ; cat output

正常に返ってきました！！