20191018 AWS Lambda

マネージメントサービス株式会社
Copyright Management Service Corp. All Rights Reserved.Copyright Management Service Corp. All Rights Reserved.
AWS Lambda
マネージメントサービス株式会社
デジタルビジネスイノベーションセンター
山本友樹
2019
10-18
AWS若手勉強会#10

Copyright Management Service Corp. All Rights Reserved.
１．AWS Lambdaとは
２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

AWS Lambdaとは
イベント発生時にお客様のコードを実行し、基盤となるコン
ピューティングリソースをお客様に代わって管理する、サー
バーレスコンピューティングサービスです。
(AWS公式ページより)
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簡単に言うと、
サーバはAWSにお任せしてプログラムを実行できる
サービス。

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本来やりたかったプログラムの開発に集
中することができる。
サーバーはあくまで、プログラムを実行するために必要。

ここで次のスライドのようなことをやりたくなったら
あなたはどうしますか？
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特定のEC2インスタンスを毎週月曜の9:00～18:00
のみ実行中にして、それ以外は停止したい
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方法１
マネジメントコンソールから毎週月曜に9:00に開始させ、18:00に停止
する。
→毎週同じ時間に同じことをやるのはめんどい、しかも忘れるかも。
自動化したい。
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方法２
下記のようなJavaを作成し、別のEC2インスタンスで毎時間動かす。
今が月曜の9:00のときに特定のEC2インスタンスを開始、
今が月曜の18:00のときに特定のEC2インスタンスを停止、
それ以外は何もしない
→別のEC2インスタンス作成するのがめんどい。EC2を作成するために、
VPCも作成しないといけなし、EC2でJavaが動く環境も作らないといけな
い。
さらにこのEC2も管理しないといけない・・・
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そこでAWS Lambda
EC2インスタンスの作成必要なしで、Javaを動かすことができる。
Javaを動かす環境の作成も必要なく、コードを書けば実行できる。
→環境の構築に時間がとられずに済む。
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２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

マネジメントコンソールでポチポチで作れます
(プログラムを書くのはポチポチではない)
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画面キャプチャで説明します
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関数の作成をクリック

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①Lambdaの名前を入力
②言語をプルダウンで選択
③関数の作成をクリック

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1分程度待つと作成が完了

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①コードを書く
②保存ボタンをクリック

完成！
あとは呼びたいときに、Lambdaを呼び出すだけ
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簡単でしょ
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補足
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Lambdaから他のAWSリソースを操作するため
には、Lambdaに設定されているIAMロールに
権限が必要！
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念のためIAMの復習
• IAMユーザ
→AWSアカウントのユーザ
• IAMロール
→AWSリソースに権限を付与するためのもの
• IAMポリシー
→IAMユーザ/IAMロールにアタッチ(付与)して、AWSリソースへのア
クセス許可をするもの
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Lambda作成時に、作成・
アタッチされたIAMロール

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IAMロールからどのAWSリソースにアクセス許
可されているか表示される
(テキトーなIAMロールだと、絶対に必要ない
AWSリソースが表示されて恥ずかしい(＞＜))

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インライン(マネジメントコンソールで編集)
以外にもローカルでプログラムを作成し、
zipファイルをアップロードすることが可能
Lambdaが呼ばれたときに実行されるものを
「ファイル名(拡張子なし).メソッド名」で指定する。

ログを見る方法
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①モニタリング
②CloudWatchのログを表示
をクリック

２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

特徴
• オートスケール
• コードの実行時間のみの課金
• AWSサービスと連携させることが簡単
• サポートされている言語
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オートスケール
オート(自動)でスケール(必要な量に拡大/縮小)する。
必要なリクエストに応えられるように水平方向に拡大/縮小される。
水平方向な拡大/縮小とは、Lambdaが必要な数に増えたり減ったりするこ
と。
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コードの実行時のみの課金
リクエスト数 + メモリに応じた実行時間
※Lambdaが起動していないときは、課金されない。
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AWSサービスと連携させることが簡単
様々なAWSサービスからLambdaを起動させることが簡単にできる。
S3にファイルがアップロードされたら・・・
DynamoDBにデータが登録されたら・・・
API Gatewayにリクエストがきたら・・・
ログ(CloudWatch)にエラーがXX件以上発生したら・・・
アプリケーションのデプロイ(配備)が完了したら・・・
あるAWSリソースに変更がされたら・・・
などなどなど・・・
この何か起きたときにLambdaが動き出すのでイベントドリブン(イベント
駆動型)と言ったりします。
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サポートされている言語
• Java
• Go
• PowerShell
• Node.js
• C#
• Python
• Ruby
また、カスタムランタイムという仕組みを使って、少し努力すればその他
の言語も動かすことができます。
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２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

料金(東京リージョン2019/10/18時点)
• リクエスト
月間100万リクエストまでは無料
以後は、100万リクエストあたり0.2USD
• 実行時間
月間40万(GB×秒)が無料
以後は、1 (GB×秒) あたり、0.0000166667USD
ラムダはメモリを128～3008MBの中で設定できる
★一番小さい128MBの場合
約888時間(37日)が無料で使える。
大規模なアプリケーションでなければ、大抵無料で使うことができる。
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２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

サーバレスって言うけどどのような仕組みか
ざっくり理解しましょう！
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その前にまずはEC2の仕組み
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EC2
AWSが全世界で作成されるであろうサーバーを全て物理的に事前に準備し
て、ユーザがEC2を作成したら、用意していたサーバーを使ってもらう。
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それは無理ゲー

仮想化
物理的には１台のサーバーのリソースを分割して、
あたかも複数のサーバーのように扱う仮想化という仕組みを使っ
ている。
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現実仮想化
１００ＧＢ 20ＧＢ×5台

もう少し仮想化
物理的なサーバーを仮想化するソフトウェアをハイパーバイザー
という。
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物理的なサーバー
ハイパーバイザー
仮想マシン(EC2)
OS
アプリアプリ
OS
アプリアプリ
OS
アプリアプリ

EC2はハイパーバイザーの仕組みで作成された
仮想サーバ
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ではLamdaもハイパーバイザーで作成された
仮想サーバで動いている？
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仮想化の仕組みは使っていますが、ハイパーバイ
ザーではありません。
コンテナという仕組みを使っています。
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コンテナとは
1つのOSにアプリの実行環境を提供する仮想化の仕組み。
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物理的なサーバー
コンテナエンジン
コンテナ
OS
アプリアプリ
コンテナ
アプリアプリ
コンテナ
アプリアプリ

比較
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ハイパーバイザー型仮想化コンテナ型仮想化
仮想マシンはそれぞれOSを持つのに対して、コンテナは1つのOSで動く。
仮想マシンは、それぞれOSが選べるのでカスタマイズ性が高い。
コンテナは、OSの起動が必要ないので起動が高速。
※ちなみにLambdaはLinuxのOSで動いている。

Lambdaの起動
１．（ENIの作成）※VPCを使用するときにのみ実行
２．コンテナの作成
３．Lambdaのプログラム(zipファイル)をダウンロード・展開
４．プログラミングの実行環境の準備
５．プログラムの実行
６．コンテナの破棄
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２．使い方
３．特徴
４．料金
５．仕組み
６．まとめ
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アジェンダ

まとめ
• Lambdaを使えば、ガシガシコードを書いてすぐに実行することができ
ます。
• まずは、効率化したいと思って自動化するためのLambdaを作成して
AWSリソースをどんどん触ってみましょう！
• 仕組みについても理解すれば、AWSに限らないITスキルも学べるので
一石二鳥です。
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参考資料
• 公式ページ
https://aws.amazon.com/jp/lambda/
• Black Belt資料
https://d1.awsstatic.com/webinars/jp/pdf/services/20150701_A
WS-BlackBelt-runcodeinthecloud.pdf
https://d1.awsstatic.com/webinars/jp/pdf/services/20190402_A
WSBlackbelt_AWSLambda%20Part1%262.pdf
• カゴヤのサーバー研究室
https://www.kagoya.jp/howto/rentalserver/virtualization/
• 用語集｜ハイパーバイザー
https://www.idcf.jp/words/hypervisor.html
• AWSの仮想化
https://qiita.com/mymas/items/65f551ab63f76fb9b539 50

ありがとうございました
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