1. 使用するサービス
(AWS)
2.概要
CloudformationでLambda Layerを実装する手順を説明します。
大まかな手順としては以下になります。
①Layerの中身を作成し、zipにする
②CodeBuildでzip化したLayerを指定したS3に入れる
③Cloudformationで指定したS3からzipファイルを選択してLayerを構築する
3. 実装
3-1. Layerの中身作成
フォルダ構成は以下のようにします。
Layer
|
|--LayerContent
|
|--python
|
|--layer.py
例としてファイル名はlayer.pyとし、zip化する対象はLayerContent直下になります。理由としては、Lambda上でのLayerの展開先はopt/pythonになるからです。
layer.pyの中身は任意の物で大丈夫です。importしたい形にしてください。
3-2. CodeBuildでzip化してS3に保存
CodePipelineで実装するイメージで、github等で作成したLayerをCodeBuidのステージでzip化し、S3に送ります。
version: 0.2
phases:
install:
runtime-versions:
python: 3.8
commands:
- pip install --upgrade awscli boto3 mock pymysql==0.10.1
- cd layer/LayerContent
- zip -r layer.zip python
- aws s3 cp ./layer.zip s3のURL
- rm rdsconnection.zip
- cp -r python/rdsConnection ../../
- cd ../..
build:
commands:
- python -m unittest discover tests/Unit
- aws cloudformation package --template-file template.yml --s3-bucket $BUCKET --output-template-file outputtemplate.yml
- aws s3 sync ./public/ $WEB_BUCKET$Stage --delete
主にinstallの部分がLayer関係です。zipにして指定したS3に送っているだけです。適宜S3のURLを編集してください。
3-3. CloudformationでLayer作成
以下、yamlでLayer及び、Lambdaへのアタッチを行います。
TestLayer:
Type: "AWS::Lambda::LayerVersion"
Properties:
CompatibleRuntimes:
- python3.8
Content:
S3Bucket: !Ref LayerBucketName
S3Key: layer.zip
Description: "test module layer"
LayerName: !Sub "${Project}-${Stage}-TestLayer"
LayerFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
FunctionName: !Sub "${Project}-${Stage}-LayerFunction"
Handler: index.handler
Runtime: python3.8
CodeUri: ./layerfunction
Role: !GetAtt layerRole.Arn
Layers:
- !Sub "arn:aws:lambda:${AWSRegion}:${AccountId}:layer:${Project}-${Stage}-TestLayer:1"
LambdaからLayerを指定する場合は、バージョンまで必要なので注意が必要です。
各種パラメータも適宜編集お願いします。
また、Runtimeも合わせる必要があります。
4. おわりに
以上で、Layerの実装が出来ました。注意点としては、Layerをソースレベルで更新しても、Layerのデプロイまではされないので、yamlの更新やバージョンの再指定を忘れずにお願いします。
