Crie uma função sem servidor do AWS Lambda com PyMongo e MongoDB.
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00:00:00Introdução ao Amazon Web Services Lambda e MongoDB
- euntroducteuon to the tutoreual 's objecteuves. - Benefeuts of useung AWS Lambda weuth MongoDB.00:01:49Configurando o MongoDB Atlas Cluster
- Step-by-step eunstructeuons on createung an Atlas cluster. - Confeugureung the database weuth a username, password, and euP access.00:03:56Carregando dados de amostra no Atlas cluster
- eunstructeuons on how to load a sample data set eunto the newly created Atlas cluster.00:04:18configurando Amazon Web Services Lambda a função
- Steps to create a new AWS Lambda functeuon. - Chooseung the runteume and createung the functeuon.00:05:57conectando Amazon Web Services Lambda ao cluster MongoDB
- Prepareung the connecteuon between AWS Lambda and MongoDB. - Useung Veusual Studeuo Code for easeuer dependency management.00:07:10empacotamento e upload de código para Amazon Web Services Lambda
- eunstructeuons on packageung dependenceues and Lambda functeuon code. - Uploadeung the zeupped code to AWS Lambda.00:08:07testando a Amazon Web Services Lambda função de
- Runneung the AWS Lambda functeuon to test the database connecteuon. - Vereufyeung the eunserteuon of a document eunto the MongoDB cluster.00:09:54Criando e testando o pipeline de agregação
- Modeufyeung the Lambda functeuon to eunclude an aggregateuon peupeleune. - Testeung the peupeleune to retreueve a sample of Amereucan restaurants eun Brooklyn.00:11:37Conclusão e recursos adicionais
- Recap of the tutoreual and euts outcomes. - Encouragement to explore more MongoDB resources and further learneung matereuals.O foco principal do vídeo é demonstrar como configurar e usar Amazon Web Services Lambda com MongoDB o Python driver do , , PyMongo para executar aplicativos sem se preocupar com complexidades de hardware.
} Pontos-chave
- Configurar um Atlas cluster e conectá-lo ao Amazon Web Services Lambda usando PyMongo.
- Escrever e executar um pipeline de agregação no Amazon Web Services Lambda.
- Gerenciamento de dependências e código de embalagem para a implantação do Amazon Web Services Lambda .
- Testando a conexão e a funcionalidade da função do Amazon Web Services Lambda com o MongoDB.
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Transcrição completa do vídeo
olá a todos, meu nome é Anaya Rephyllum padrony e eu estou aqui com o Mango DB hoje para usar Amazon Web Services Lambda com o driver Pipe [ __ ] mongodbs Python e Amazon Web Services O modelo de execução do Amazon Web Services lamb faz papel junto com a escalabilidade inigualável do MongoDB realmente ajudarão os desenvolvedores a entender como é ter seus aplicativos Prosperar sem as complexidades de hardware que eles normalmente gostariam de usar com essa combinação é ótimo porque, em vez de se preocupar com complexidades de hardware, os desenvolvedores estão livres para concentre-se inteiramente na execução de seus aplicativos, portanto, este tutorial mostrará como configurar corretamente um Atlas cluster, como conectá-lo ao Lambda usando o PyMongo como escrever um pipeline de agregação em nossos dados e como retornar nosso desejado informações, então vamos começar, nossa primeira etapa é criar um cluster do Atlas, estamos atualmente na interface do usuário do Atlas, clique no botão verde d um botão de banco de dados para este tutorial, podemos usar a camada03 certifique-se de que seu provedor seja Amazon Web Services e que você esteja na região correta Vou nomear o cluster de Amazon Web Services Lambda de demonstração e então podemos clicar criar, seremos direcionados a esta página onde precisamos definir um nome de usuário e senha para este tutorial usarei o nome de usuário [ __ ] e a senha [ __ ] também, mas verifique se você está usando um nome de usuário e senha seguros clique em criar usuário, adicionar no access de qualquer lugar que seja apenas 0.0.0.0, mas lembre-se de que isso não é muito seguro para produção, não recomendamos isso é apenas para esta demonstração e, em seguida, clicarei em conclua e feche assim que seu cluster estiver instalado e em execução precisamos agora carregar em nosso conjunto de dados de amostra clique nas reticências ao lado do navegador Collections e clique em carregar conjunto de dados de amostra quando nosso cluster estiver totalmente provisionado, vamos seguir em frente e configurar nosso Amazon Web Services A função Lambda de Amazon Web Services faz login no yo sua conta e Atlas Search for Lambda ou clique no botão que diz Lambda vamos querer pressionar esse botão laranja de função de criação e agora podemos ver que estamos em nossa área de função de criação queremos clicar em primeiro um que é autor do zero e, em seguida, queremos selecionar um nome para nossa função que eu chamaria de minha demonstração Amazon Web Services Lambda 1. o tempo redondo que usarei é Python 3.8 e depois manterei a arquitetura igual, agora posso rolar para baixo e clicar no botão de função criar na parte inferior da tela quando sua função for criou você verá uma página com sua visão geral da função acima e, em seguida, seu código-fonte logo abaixo agora estamos prontos para configurar nossa conexão do Amazon Web Services Lambda com nosso cluster MongoDB para facilitar as coisas para nós, pois usaremos p [ __ ] uma dependência em vez de editar diretamente na fonte de código que, na verdade, usaremos código do visual studio, então Amazon Web Services Lambda tem uma quantidade limitada de bibliotecas e dependências pré-instaladas. __ ] precisaremos empacotar nosso código de maneira especial devido a essa solução alternativa não será um tutorial típico com testes em cada etapa. Primeiro, teremos que baixar nossas dependências e enviar nosso código para o Lambda antes de o garantindo que nosso código funcione em vez de usar um arquivo requires.txt típico agora estamos prontos para estabelecer uma conexão entre Amazon Web Services Lambda e nosso cluster MongoDB criado anteriormente. Para fazer isso, primeiro acessemos nosso terminal e, em seguida, criaremos um novo em nossa máquina local, então só vamos fazer isso em meu desktop para o desktop do CD e depois fazer a demonstração do Amazon Web Services Lambda . para instalar o Pi [ __ ] e, como eu disse antes, o Lambda não tem todas as bibliotecas disponíveis, então precisamos baixar o PyMongo na raiz do nosso projeto para que possamos fazer isso inserindo primeiro o diretório que acabamos de criar, que será o CD Amazon Web Services demonstração do Lambda um e, em seguida, criar um novo diretório aqui onde todas as nossas dependências vão residir, então será necessário criar dependências. então este comando vai ser pip install Destino ponto barra dependências e depois Pi [ __ ] e, em seguida, é só pressionar Enter quando tudo for baixado, agora vamos abrir o código do Visual Studio, então aqui estou eu, o código do Visual Studio aberto e, em seguida, o diretório em que estamos trabalhando no qual mais uma vez é a Amazon Web Services Lambda demo um, então agora que estamos aqui, a primeira coisa que vamos fazer é criar um novo arquivo Python e vamos nomeá-lo Função Lambda dot py então é realmente onde o cor de toda a nossa conexão vai ser, então vamos criar isso primeiro e agora vamos fazer o sistema operacional de importação e, em seguida, os clientes PI [ __ ] de importação [ __ ] , então a primeira coisa que precisamos fazer é estabelecer uma conexão com nosso banco de dados que criamos antes, então vamos ter [ __ ] cliente e, em seguida, host é igual a OS on fire on dot get e então aqui vamos ter nosso URI do Atlas , então eu estou mostrando a todos como insira nossas variáveis de ambiente em uma etapa posterior, mesmo que depois de termos feito esse arquivo mesmo que eu execute, não vai funcionar ainda, então agora, se você se lembrar de antes no código-fonte, há uma pequena definição do manipulador Lambda , então vamos copiar isso com o manipulador Lambda surdo e então temos eventos e contexto e agora eu só direi o nome do meu banco de dados, então aqui estou para criar apenas para testar nossa conexão e ter certeza de que ela está funcionando Na verdade, estou criando um novo banco de dados e, em seguida, uma nova coleção e eles ambos terão o nome de teste apenas para tornar as coisas um pouco mais fáceis para nós, então esse é o nome do meu banco de dados e então vamos ter o nome da nossa coleção então essa será coleção é igual para o teste de banco de dados ótimo e, em seguida, dentro do nosso pequeno banco de dados de teste e coleção, na verdade, estou inserindo um documento então, assim, quando verificarmos, saberemos com certeza se podemos escrever em nosso banco de dados depois de executarmos todos os nossos código no Amazon Web Services Lambda , então, para fazer isso, só documento t o incluir e que vai ser documentos é igual a e eu só vai fazer meu nome e depois meu sobrenome então isso vai ser Anaya e então o sobrenome levantando an e vamos garantir que temos nossos colchetes fantásticos e então vamos inserir o documento, para que tenhamos resultados iguais à inserção do ponto um da coleção porque só temos um documento e, em seguida, precisamos especificar o documento perfeitamente e, em seguida, podemos escrever um pouco apenas para saber se o resultado foi inserido no Amazon Web Services se ele realmente foi inserido, podemos fazer apenas se o resultado Lambda o ID inserido e, em seguida, retornar inserido e, caso contrário, podemos fazer o retorno não inserido perfeitamente, vamos salvar isso agora que temos nossa função Lambda o que que precisamos fazer é compactar todas as nossas dependências juntas e carregá-las no Amazon Web Services Lambda e executá-las a partir de lá, como mencionei antes que ainda tenhamos não inserimos nosso Atlas URI ou nossa connection string ainda, portanto, mesmo que executemos isso não é g Depois de executar isso corretamente, primeiro precisamos criar um arquivo zip e, para que possamos fazer isso, realmente nas raizes, Go voltar ao nosso terminal e podemos Go com o comando CD dependencies e, em seguida, podemos fazer o zip nosso a implantação do ponto zip é perfeita, então temos o cd em nosso diretório de dependências e agora vamos fazer o zip r dot deployment dot zip e o ponto final para copiar tudo de bom, então isso cria um arquivo deployment.zip dentro do nosso diretório de projetos e assim agora precisamos adicionar nosso arquivo Lambda function.py à raiz do nosso arquivo ZIP para que CD dot dot e zip deployment dot zip Lambda function.py tudo bem, eu digitei errado, então vamos corrigir essa função Lambda Dot py perfeita então agora vamos apenas verificar se nosso aninhamento foi feito corretamente é isso que devemos ver devemos ver uma pasta de dependências nosso arquivo zip do ponto de implantação e, em seguida, nosso arquivo Lambda function.py então agora podemos realmente Go ao nosso Lambda função e, em seguida, podemos clicar em fazer upload de e clicar em arquivo zip e, em seguida, clique em upload e vamos procurar o Atlas Search para nossa demonstração Amazon Web Services Lambda um e queremos nosso ponto de implantação zip, então vamos abri-lo e clicar em Salvar, para que agora possamos ver todo o código do nosso Lambda function.py dentro de nossa fonte de código, o que é ótimo, então agora podemos Go em frente e configure nossas variáveis de ambiente e Go até aqui e clique em configuração e podemos clicar em variáveis de ambiente e adicionar nossa variável de ambiente para que nossa chave é Atlas URI e, em seguida, nosso valor é retirado de nossa string de conexão para que possamos Go ao nosso banco de dados e clicar em conectar e, em seguida, acessar os drivers e queremos copiar isso, então Go voltar e copiar em nossa string de conexão e então usar podemos clicar em salvar, então agora estamos realmente prontos para ver se nossa conexão foi bem-sucedida, então queremos pressionar, Go voltar ao código, queremos pressionar o botão de teste, então se é a primeira vez que você está clicando no botão de teste, você realmente precisa nomear seu evento para que eu possa apenas dizer um demonstração e, em seguida, podemos manter todo o resto exatamente o mesmo e podemos apenas clicar em Salvar ótimo, então agora vamos fazer o teste e como podemos ver, temos uma resposta que diz inserida Go double Atlas certeza de que nosso documento foi realmente inserido Go aqui, clique em procurar coleções role para baixo e, como você pode ver, há um banco de dados chamado test com coleção dentro do teste de nome e, em seguida, há um documento com meu nome e meu sobrenome que foi incluído então, parabens, nossa conexão funciona agora, estamos prontos para levar as coisas um passo além e, na verdade, inserir um pipeline de agregação simples então, para nosso pipeline, queremos para alterar nosso código para se conectar ao nosso banco de dados de restaurantes de amostra e à nossa coleção de restaurantes. estaadores localizados em Brooklyn New York então, como temos nossa dependência PI [ __ ] já baixada, podemos incorporar diretamente nosso pipeline de agregação em nosso código-fonte, então vamos mudar nossa função Lambda para que basta abrir isso e queremos incorporar apenas um bonito pipeline de agregação básica apenas para mostrar a todos realmente o quão poderosos são o Amazon Web Services Lambda e o MongoDB, então vamos mudar o nome do nosso banco de dados para nos conectarmos ao nosso banco de dados de restaurantes de exemplo então banco de dados de restaurantes de exemplo que mostrarei está bem aqui então restaurantes de exemplo e como você pode ver, por exemplo, este é um restaurante no Brooklyn que é American Cuisine e, em seguida, fornece o nome do restaurante, então queremos descobrir 25 mais de 25 000 documentos que queremos obter um tamanho de amostra de apenas cinco que nos dão restaurantes americanos no Brooklyn em Nova York, então vamos começar e editar este arquivo antes de mais nada Vamos mudar isso para conectar para tornar as coisas um pouco mais legível e agora vamos mudar o nome do nosso banco de dados para conectar restaurantes de amostra e, em seguida, a coleção também será um restaurantes incríveis e então podemos incorporar nosso pipeline de agregação para que possamos excluir isso e deixe-me basta fazer um comentário aqui para maior clareza do pipeline, então primeiro vamos encontrar restaurantes americanos no Brooklyn que correspondam ao que queremos para que possamos fazer um operador de correspondência de cifrão precisamos ter nossas citações e queremos que ele seja afundado no Brooklyn e depois queremos corresponder -lo com Cuisine para mostrar o típico Americano e vamos garantir que tenhamos colchetes superiores no final, então esse é o nosso operador de correspondência e agora só queremos limite-o a cinco, não queremos encontrar todos os provavelmente milhares de restaurantes que atingiram nossa correspondência, então queremos apenas limite-a use um operador de limite apenas para cinco, é o que parece e, se você se lembrar daqui, não queremos ter todas essas informações, não queremos ler de volta tudo o que acabamos quer s ee a cozinha a cova e depois vamos incluir também o nome só para facilitar as coisas para nós mesmos, para que possamos fazer isso com um operador de projeto, vai ser projeto de cifrão e então vamos fazer isso não queremos o ID para que possamos zerar o ID e depois queremos o nome, então vamos manter o nome como queremos que a toca seja perfeita e então esse também será um e também queremos cozinha Cuisine vai ser um e, em seguida, vamos fechar isso e, em seguida, vamos realmente garantir que podemos ver nosso, podemos excluir tudo isso, vamos garantir que possamos ver nosso pipeline para que os resultados sejam iguais à coleção de listas. para imprimir os resultados então para restaurantes em resultados imprimir restaurante perfeitamente ótimo então agora vamos, como você pode ver, Amazon Web Services Lambda nos informar que as alterações ainda não foram implantadas para que possamos pressionar o botão de implantação primeiro apenas para salvar tudo certifique-se de que tudo esteja atualizado podemos Go aqui e clique no botão de teste e ótimo temos cinco temos um tamanho de amostra de cinco restaurantes localizados no Brooklyn, Nova York, que têm comida dos EUA este tutorial forneceu a você a experiência prática para conectar um banco de dados do MongoDB Atlas ao Amazon Web Services Lambda também demos uma visão interna de como escrever em um cluster a partir do Lambda , como ler informações de retorno de um pipeline de agregação e como configurar corretamente nossas dependências ao usar Amazon Web Services Lambda Esperemos que agora você esteja pronto para aproveitar os dois serviços da Web da Amazon Web Services Lambda e MongoDB e crie alguns aplicativos incríveis se você leu este tutorial e gostaria de saber mais, confira nosso centro de desenvolvedores do MongoDB, nosso canal do Youtube e também nosso podcast e vincularei tudo na descrição abaixo, muito obrigado por assistir