AWSラムダRustランタイムとAWS SDK Rustを使用したさびにラムダを書く

先週、私はさびとAWSラムダサービスで実験する機会を得ました.私は、さびに書かれたHTTPトリガラムダ関数を書くことを学び、それをノードで書かれた同様のラムダ関数と比較しました.js

何が計画ですか。

要するに、私は、HTTPイベントを扱うことができて、S 3からオブジェクトを得ることができるラムダを持つために、aws-lambda-rust-runtimeとaws-sdk-rustのReadmesに続きました.主な手順は次のとおりです.

Rust Toolchainをインストールしました(そしてMacを使用している場合は、MUSICクロスを使用しているので、MacからLinuxをコンパイルすることができます.

HTTPイベントを扱うことができるラムダ関数を書くAwsLabs aws-lambda-rust-runtimeこんにちはhttp例に従ってください.

は、S 3クライアントAPIを使用するために貨物依存性としてAWSLAB aws-sdk-rustを加えます.

メールを受信し、対応するユーザのデータをS 3から取得するラムダロジックを書き込みます.

AWS環境で一緒に物事を配線します.

類似のノードで初期化と実行期間を比較します.ラムダ関数.

ラストインストール

これは、例で覆われていない場合は、- Rustup錆をインストールするには、推奨される方法であり、簡単に新しいビルドターゲットを追加できるようになります.

AWSラムダRustランタイムREADMEに従って、例をコンパイルし、AWS上で実行します

このセクションでは、小さなHTTPの例でaws-lambda-rust-runtime READMEについて説明します.

新しいツールチェーンターゲットを追加しました.

rustup target add x86_64-unknown-linux-musl

MUSLクロスコンパイラのインストールと設定

brew install filosottile/musl-cross/musl-cross
mkdir ~/.cargo
echo $'[target.x86_64-unknown-linux-musl]\nlinker = "x86_64-linux-musl-gcc"' > .cargo/config

は、hello-httpの例をコンパイルし、AWS用にラップします

  cargo build -p lambda_http  --example hello-http --release --target x86_64-unknown-linux-musl

実行可能ファイルの名前を変更し、ZIPラムダカスタムランタイムがどのようになるかを確認します.

  cp ./target/x86_64-unknown-linux-musl/release/examples/hello-http ./bootstrap && zip lambda.zip bootstrap && rm bootstrap

AWSで新しいラムダ関数を作成します.私はAWSコンソールを使ってそれをしました、「カスタム・ランタイム」を選ぶことはあなた自身のブートストラップをアマゾンLinux 2に提供して、そこにZIPファイルをアップロードしました.

私もHTTPゲートウェイを作成しました.

依存性としてAWS SDK Rust S 3クライアントを加えてください

aws-sdk-rustは開発中で、「アルファ」だけがリリースされるさびのための新しいAWS SDKです.私はちょうどS 3クライアントをそれから使用しました.

[dependencies]
...
s3 = {git = "https://github.com/awslabs/aws-sdk-rust", tag = "v0.0.15-alpha", package = "aws-sdk-s3"}

私は、AWS SDK Rust/S 3に関連していると思いますが、どうにか、ring Crateを使用して、私はMUSLのためのものをコンパイルしようとしました.

  error: failed to run custom build command for `ring v0.16.20`
  ...
  No such file or directory (os error 2)', /Users/user/.cargo/registry/src/github.com-1ecc6299db9ec823/ring-0.16.20/build.rs:653:9

Macでは、TargetRencc環境変数を追加することが私にとって解決されました(いくつかのGithubの問題を見ましたが、今は見つけられません.Linuxマシンでは、MUSLパッケージをインストールするためのソリューションです)

  export TARGET_CC=x86_64-linux-musl-gcc

最後に、以下のようになります.

  Finished release [optimized] target(s) in 2m 01s

私たちのさびGetHorseユーザーデータラムダハンドラ関数

私はコメントすることができますので、ここで徹底的に行くコードはそんなに長くはない.
(認証なしのおもちゃの例ですので、実データでこれを使用するのは安全ではありません).

// lambda_http imports
use lambda_http::{

    // runtime related imports
    handler,
    lambda_runtime::{self, Context, Error},

    // imports that define the signature of our lambda
    IntoResponse, Request, RequestExt,
};

// used to calculate sha2 of user's email
use sha2::{Digest, Sha256};

// used to get user data from s3
use s3::Client;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Error> {
    lambda_runtime::run(handler(get_user_data)).await?;
    Ok(())
}


// this is our lambda 
// get_user_data is a lambda that returns user data given it's email in query parameters (assuming the user authenticated somewhere else!)
// from the signature you can see that it handles `Request` objects and returns things that can turn `IntoResponse`
async fn get_user_data(event: Request, _: Context) -> Result<impl IntoResponse, Error> {

    // get email from query string params
    let params = event.query_string_parameters();
    let email = params.get("email").unwrap();

        // hash it and encode
    let hash = Sha256::new().chain(email).chain("some-salt").finalize();
    let hash = base64::encode(hash);

    // calculate key of s3 object with the hash above
    let key = format!("user-data/{}/some.json", hash);

    // use s3 API to get this object from s3
    let s3 = Client::from_env();
    let result = s3
        .get_object()
        .bucket("my-bucket")
        .key(key)
        .response_content_type("application/json")
        .send()
        .await?;

    // return the content as a response
    let data = result.body.collect().await?;
    let response = String::from_utf8(data.into_bytes().to_vec())?.into_response();

    Ok(response)
}

// TODO - handle errors
// TODO - do something smarter than from_utf8(data.into_bytes().to_vec())
// TODO - JWT authentication

// Please comment below with suggestions/feedback 

AWS環境で一緒に物事を配線する

コンパイルして、Zoodupして、AWSにアップロードされた後に、あなたはラムダがS 3にアクセスするのを許容しなければなりません(さもなければ、あなたはそれをテストするとき、アクセス拒否の応答を得ます).
私がしたことは、S 3の上で私のテストバケットとオブジェクトを作成することでした、そして、次に、ラムダUIから、「パーミッション」の下で新しい役割を加えてください、そして、私のテストオブジェクトのためにちょうどs 3読み込みアクセスを与える方針で.

ノードと比較する。JS実施

ノードの同様の論理.JSは次のようになります.

//  a lambda that returns user data given it's email in query parameteres (assuming the user authenticated somewhere else!)
const S3 = require("aws-sdk/clients/s3");
const crypto = require("crypto");

exports.handler = async (event) => {
  const email = event.queryStringParameters.email;

  const s3 = new S3();
  const hash = crypto
    .createHash("sha256")
    .update(email)
    .update("some-salt")
    .digest("base64");

  const params = {
      Bucket: "my-bucket",
      Key: `user-data/${hash}/some.json`,
    }

  const data = await s3
      .getObject({
        Bucket: "my-bucket",
        Key: `user-data/${hash}/some.json`,
      })
      .promise();

  const data = data.Body.toString("utf-8");

  const response = {
        statusCode: 200,
        body: data,
    };
    return response;
};

AWSラムダはノードをサポートします.JPランタイムので、実際に新しいノード機能を作成することができますし、コンソールでコードを直接編集することができます🙃).
両方のラムダを同じポリシーとテストセットアップで実行します(実行中にラムダがスリープ状態になるのを待つことなく)

# each line is a new run.
# first run in each block is after few minutes of inactivity]
# followed by 4 consecutive runs

# Rust
Duration: 358.57 ms Billed Duration: 393 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 31 MB  Init Duration: 33.60 ms 
Duration: 39.76 ms  Billed Duration: 40 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 31 MB  
Duration: 52.98 ms  Billed Duration: 53 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 31 MB  
Duration: 49.17 ms  Billed Duration: 50 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 31 MB  
Duration: 50.71 ms  Billed Duration: 51 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 31 MB  

# node.js
Duration: 915.67 ms Billed Duration: 916 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 81 MB  Init Duration: 236.67 ms
Duration: 90.40 ms  Billed Duration: 91 ms  Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 81 MB
Duration: 331.29 ms Billed Duration: 332 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 81 MB
Duration: 320.97 ms Billed Duration: 321 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 81 MB
Duration: 267.81 ms Billed Duration: 268 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 81 MB

私がそれを得るならば

錆の中で実際のメモリ使用量が低い(両方の128 MBのランタイムで実行された)

初期化期間は錆でより低いです(多分私は私のNode . js実装で何か悪いことをしていますか?)

実行持続時間は錆の方が低い(いくつかのテストでは、ノードラムダはかなり近い)

側の注意:上記のおもちゃの例では、実際にラムダの中のデータを読む必要がないので、合理的なアプローチは、オブジェクトにURLをプレサインし、URLをユーザに返すことです.

const params = {
      Bucket: "my-bucket",
      Key: `user-data/${hash}/user.json`,
      Expires: 60
}  

const url = s3.getSignedUrl('getObject', params);

これは実行時間を大幅に改善しますが、AWS SDK Rustではまだ実装されていません.この機能を追跡するgithub issueがあり、それをサポートする他の錆S 3クライアントがあります.
それは、-読書をありがとう、私は今さびを学習しており、あなたのフィードバックに感謝します!