AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，它允许在事件触发时运行代码，同时自动管理底层的计算资源。可以使用 Lambda 来执行几乎任何类型的应用程序或后端服务的代码，无需进行任何管理。以下是 AWS Lambda 的一些显著特点：
Lambda 函数是响应特定事件而激活的，例如 HTTP 请求、数据库更改或队列中消息的到达。构建事件驱动系统和根据需求自动扩展的微服务现在变得简单。
Lambda 根据传入请求量自动扩展应用程序。无需规划容量或过度配置资源。
它与多种不同的编程语言兼容，包括 Node.js、Python、C#、Go 等。可以与 Lambda 一起使用的其他 AWS 服务包括 Amazon S3、Amazon DynamoDB 和 Amazon Kinesis。
通过使用 Lambda，可以专注于开发代码，而不必担心支持它的基础设施。无需管理服务器，部署和更新代码既快速又简单。
运行 Web 和移动应用程序的后端逻辑、处理来自日志文件或传感器的数据流、使用机器学习模型、工作流和业务流程自动化以及构建无服务器应用程序。
本演示的重点是展示如何开发一个AWS Lambda函数，该函数在事件触发时使用 Amazon Simple Email Service (SES) 发送电子邮件，并将日志捕获到 AWS CloudWatch，然后通过将日志写入 S3 并使用 AWS Athena 通过 AWS SDK 查询日志来分析捕获的日志。
问题陈述要求构建一个使用 Amazon SES 发送电子邮件的 AWS Lambda 函数。将选择 Python 作为编程语言，因为它的简单性和广泛的数据为中心的特性。
import boto3
def send_email(recipient, subject, body):
# 创建 SES 客户端
ses = boto3.client('ses')
# 设置电子邮件的参数
params = {
'Destination': {
'ToAddresses': [recipient]
},
'Message': {
'Body': {
'Text': {
'Charset': 'UTF-8',
'Data': body
}
},
'Subject': {
'Charset': 'UTF-8',
'Data': subject
}
},
'Source': '[email protected]'
}
# 发送电子邮件
ses.send_email(**params)
def handler(event, context):
recipient = event['recipient']
subject = event['subject']
body = event['body']
send_email(recipient, subject, body)
可以通过导航到 AWS 管理 SES 控制台，点击左侧的“电子邮件地址”，点击“验证新电子邮件地址”按钮，输入选择的电子邮件地址并完成后续步骤来设置 SES 电子邮件地址或域名并验证收件人电子邮件地址。
import boto3
# 设置 CloudWatch 日志组和 S3 存储桶的名称
log_group_name = '/aws/lambda/my-function'
s3_bucket_name = 'my-log-bucket'
# 设置 S3 对象键的前缀
s3_prefix = 'cloudwatch/logs'
# 创建 S3 客户端
s3 = boto3.client('s3')
def export_logs_to_s3():
# 设置 CloudWatch 导出任务的参数
params = {
'logGroupName': log_group_name,
'fromTime': 1500000000000,
'to': 1600000000000,
'destination': s3_bucket_name,
'destinationPrefix': s3_prefix
}
# 创建 CloudWatch Logs 客户端
logs = boto3.client('logs')
# 创建导出任务
task_id = logs.create_export_task(**params)['taskId']
# 等待导出任务完成
while logs.describe_export_tasks(taskId=task_id)['exportTasks'][0]['status']['code'] != 'COMPLETED':
continue
export_logs_to_s3()
def analyze_logs_with_athena():
# 设置 Athena 查询的参数
params = {
'QueryString': 'SELECT * FROM cloudwatch_logs',
'ResultConfiguration': {
'OutputLocation': 's3://{}/athena/results'.format(s3_bucket_name)
}
}
# 创建 Athena 客户端
athena = boto3.client('athena')
# 开始查询
query_id = athena.start_query_execution(**params)['QueryExecutionId']
# 等待查询完成
while athena.get_query_execution(QueryExecutionId=query_id)['QueryExecution']['Status']['State'] != 'SUCCEEDED':
continue
# 获取查询结果
results = athena.get_query_results(QueryExecutionId=query_id)
analyze_logs_with_athena()
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "ses:SendEmail",
"Resource": "*"
}
]
}
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::my-bucket",
"arn:aws:s3:::my-bucket/*"
]
}
]
}