Activer vos applications sur Lambda

Configurer la structure du projet

Créez un répertoire pour votre fonction Lambda

mkdir java-appsignals-container-lambda && \
cd java-appsignals-container-lambda

Créez une structure de projet Maven

mkdir -p src/main/java/com/example/java/lambda
mkdir -p src/main/resources

Créer un fichier Dockerfile

Téléchargez et intégrez le support OpenTelemetry Layer with Application Signals directement dans votre image de conteneur Lambda. Pour ce faire, le fichier Dockerfile est créé.

FROM public.ecr.aws/lambda/java:21

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget maven

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-java-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

# Copy and build function code
COPY pom.xml ${LAMBDA_TASK_ROOT}
COPY src ${LAMBDA_TASK_ROOT}/src
RUN mvn clean package -DskipTests

# Copy the JAR file to the Lambda runtime directory (from inside the container)
RUN mkdir -p ${LAMBDA_TASK_ROOT}/lib/
RUN cp ${LAMBDA_TASK_ROOT}/target/function.jar ${LAMBDA_TASK_ROOT}/lib/

# Set the handler
CMD ["com.example.java.lambda.App::handleRequest"]

Code de la fonction Lambda : créer un fichier Java pour votre gestionnaire Lambda dans src/main/java/com/example/lambda/App.java:

Votre projet devrait ressembler à ceci :

.
├── Dockerfile
├── pom.xml
└── src
    └── main
        ├── java
        │   └── com
        │       └── example
        │           └── java
        │               └── lambda
        │                   └── App.java
        └── resources

Créer et déployer l’image du conteneur

Configurer les variables d’environnement

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Authentification avec ECR

Tout d’abord avec ECR public (pour l’image de base) :

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

Ensuite avec votre ECR privé :

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Créer, baliser et envoyer votre image

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

Créer et configurer la fonction Lambda

Créez une nouvelle fonction à l’aide de la console Lambda.

Sélectionnez Image de conteneur comme option de déploiement.

Choisissez Parcourir les images pour sélectionner votre image Amazon ECR.

Tests et vérifications : testez votre Lambda avec un événement simple. Si l’intégration de la couche est réussie, votre Lambda apparaît sous la carte de service de la vigie applicative CloudWatch.

Vous verrez les traces et les métriques de votre fonction Lambda dans la CloudWatch console.

Configurer la structure du projet

Créer un répertoire pour l’image de conteneur de votre fonction Lambda

mkdir dotnet-appsignals-container-lambda && \
cd dotnet-appsignals-container-lambda

Créer un fichier Dockerfile

Téléchargez et intégrez le support OpenTelemetry Layer with Application Signals directement dans votre image de conteneur Lambda. Pour ce faire, le fichier Dockerfile est créé.

FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget dotnet-sdk-8.0 which

# Add dotnet command to docker container's PATH
ENV PATH="/usr/lib64/dotnet:${PATH}"

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-dotnet-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

WORKDIR ${LAMBDA_TASK_ROOT}

# Copy the project files
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/*.csproj ${LAMBDA_TASK_ROOT}/
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/Function.cs ${LAMBDA_TASK_ROOT}/
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/aws-lambda-tools-defaults.json ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

# Install dependencies and build the application
RUN dotnet restore

# Use specific runtime identifier and disable ReadyToRun optimization
RUN dotnet publish -c Release -o out --self-contained false /p:PublishReadyToRun=false

# Copy the published files to the Lambda runtime directory
RUN cp -r out/* ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

CMD ["dotnet-lambda-function::dotnet_lambda_function.Function::FunctionHandler"]

Code de fonction Lambda — Initialisez votre projet Lambda à l'aide du modèle Lambda .NET : AWS

# Install the Lambda templates if you haven't already
dotnet new -i Amazon.Lambda.Templates

# Create a new Lambda project
dotnet new lambda.EmptyFunction -n dotnet-lambda-function

Votre projet devrait ressembler à ceci :

.
├── Dockerfile
└── dotnet-lambda-function
    ├── src
    │   └── dotnet-lambda-function
    │       ├── Function.cs
    │       ├── Readme.md
    │       ├── aws-lambda-tools-defaults.json
    │       └── dotnet-lambda-function.csproj
    └── test
        └── dotnet-lambda-function.Tests
            ├── FunctionTest.cs
            └── dotnet-lambda-function.Tests.csproj

Créer et déployer l’image du conteneur

Configurer les variables d’environnement

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Mettez à jour le code Function.cs comme suit :

Mettez à jour le code dotnet-lambda-function.csproj comme suit :

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <TargetFramework>net8.0>/TargetFramework>
   <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
    <GenerateRuntimeConfigurationFiles>true</GenerateRuntimeConfigurationFiles>
    <AWSProjectType>Lambda</AWSProjectType>
    
    <CopyLocalLockFileAssemblies>true</CopyLocalLockFileAssemblies>
    
    <PublishReadyToRun>true</PublishReadyToRun>
 </PropertyGroup>
  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="Amazon.Lambda.Core" Version="2.5.0" />
    <PackageReference Include="Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson" Version="2.4.4" />
    <PackageReference Include="AWSSDK.S3" Version="3.7.305.23" />
  </ItemGroup>
</Project>

Créer et déployer l’image du conteneur

Configurer les variables d’environnement

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Authentifiez-vous avec Amazon ECR public

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

Authentifiez-vous avec Amazon ECR privé

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Créez un référentiel Amazon ECR (si nécessaire)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

Créez, balisez et envoyez votre image

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Créer et configurer la fonction Lambda

Créez une nouvelle fonction à l’aide de la console Lambda.

Sélectionnez Image de conteneur comme option de déploiement.

Choisissez Parcourir les images pour sélectionner votre image Amazon ECR.

Tests et vérifications : testez votre Lambda avec un événement simple. Si l’intégration de la couche est réussie, votre Lambda apparaît sous la carte de service de la vigie applicative CloudWatch.

Vous verrez les traces et les métriques de votre fonction Lambda dans la CloudWatch console.

Configurer la structure du projet

Créer un répertoire pour l’image de conteneur de votre fonction Lambda

mkdir nodejs-appsignals-container-lambda &&\
cd nodejs-appsignals-container-lambda

Créer un fichier Dockerfile

Téléchargez et intégrez le support OpenTelemetry Layer with Application Signals directement dans votre image de conteneur Lambda. Pour ce faire, le fichier Dockerfile est créé.

# Dockerfile
FROM public.ecr.aws/lambda/nodejs:22

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-js-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

# Install npm dependencies
RUN npm init -y
RUN npm install

# Copy function code
COPY *.js ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

# Set the CMD to your handler
CMD [ "index.handler" ]

Code de la fonction Lambda

Créez un fichier index.js avec le contenu suivant :

const { S3Client, ListBucketsCommand } = require('@aws-sdk/client-s3');

// Initialize S3 client
const s3Client = new S3Client({ region: process.env.AWS_REGION });

exports.handler = async function(event, context) {
  console.log('Received event:', JSON.stringify(event, null, 2));
  console.log('Handler initializing:', exports.handler.name);

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

  try {
    // List S3 buckets
    const command = new ListBucketsCommand({});
    const data = await s3Client.send(command);

    // Extract bucket names
    const bucketNames = data.Buckets.map(bucket => bucket.Name);

    response.body = {
      message: 'Successfully retrieved buckets',
      buckets: bucketNames
    };

  } catch (error) {
    console.error('Error listing buckets:', error);

    response.statusCode = 500;
    response.body = {
      message: `Error listing buckets: ${error.message}`
    };
  }

  return response;
};

La structure de votre projet devrait ressembler à ceci :

.
├── Dockerfile
└── index.js

Créer et déployer l’image du conteneur

Configurer les variables d’environnement

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Authentifiez-vous avec Amazon ECR public

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

Authentifiez-vous avec Amazon ECR privé

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Créez un référentiel Amazon ECR (si nécessaire)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

Créez, balisez et envoyez votre image

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Créer et configurer la fonction Lambda

Créez une nouvelle fonction à l’aide de la console Lambda.

Sélectionnez Image de conteneur comme option de déploiement.

Choisissez Parcourir les images pour sélectionner votre image Amazon ECR.

Tests et vérifications : testez votre Lambda avec un événement simple. Si l’intégration de la couche est réussie, votre Lambda apparaît sous la carte de service de la vigie applicative CloudWatch.

Vous verrez les traces et les métriques de votre fonction Lambda dans la CloudWatch console.

Configurer la structure du projet

Créer un répertoire pour l’image de conteneur de votre fonction Lambda

mkdir python-appsignals-container-lambda &&\
cd python-appsignals-container-lambda

Créer un fichier Dockerfile

Téléchargez et intégrez le support OpenTelemetry Layer with Application Signals directement dans votre image de conteneur Lambda. Pour ce faire, le fichier Dockerfile est créé.

# Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.13

# Copy function code
COPY app.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}

# Install unzip and wget utilities
RUN dnf install -y unzip wget

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-python-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

# Set the CMD to your handler
CMD [ "app.lambda_handler" ]

Code de la fonction Lambda

Créez votre fonction Lambda dans un fichier app.py :

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    Sample Lambda function that can be used in a container image.

    Parameters:
    -----------
    event: dict
        Input event data
    context: LambdaContext
        Lambda runtime information

    Returns:
    __
    dict
        Response object
    """
    print("Received event:", json.dumps(event, indent=2))

    # Create S3 client
    s3 = boto3.client('s3')

    try:
        # List buckets
        response = s3.list_buckets()

        # Extract bucket names
        buckets = [bucket['Name'] for bucket in response['Buckets']]

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({
                'message': 'Successfully retrieved buckets',
                'buckets': buckets
            })
        }
    except Exception as e:
        print(f"Error listing buckets: {str(e)}")
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps({
                'message': f'Error listing buckets: {str(e)}'
            })
        }

La structure de votre projet devrait ressembler à ceci :

.
├── Dockerfile
├── app.py
└── instructions.md

Créer et déployer l’image du conteneur

Configurer les variables d’environnement

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Authentifiez-vous avec Amazon ECR public

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

Authentifiez-vous avec Amazon ECR privé

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Créez un référentiel Amazon ECR (si nécessaire)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

Créez, balisez et envoyez votre image

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Créer et configurer la fonction Lambda

Créez une nouvelle fonction à l’aide de la console Lambda.

Sélectionnez Image de conteneur comme option de déploiement.

Choisissez Parcourir les images pour sélectionner votre image Amazon ECR.

Tests et vérifications : testez votre Lambda avec un événement simple. Si l’intégration de la couche est réussie, votre Lambda apparaît sous la carte de service de la vigie applicative CloudWatch.

Vous verrez les traces et les métriques de votre fonction Lambda dans la CloudWatch console.