AWS Serverless架构：使用AWS从传统部署方式向Serverless架构迁移

作　者：	莫希特-古普塔
出版社：	电子工业出版社
丛编项：
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标　签：	暂缺

ISBN	出版时间	包装	开本	页数	字数
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作者简介

　　Mohit Gupta是一名解决方案架构师，专注于云技术和大数据分析领域。他拥有超过12年的IT经验，并且自2012年以来一直致力于AWS和Azure的研究。史天，AWS解决方案架构师。曾在世纪互联、惠普等知名公司任职，拥有丰富的云计算、大数据经验，目前致力于数据科学、机器学习、无服务器等领域的研究和实践。张媛，解决方案交付工程师，翻译爱好者。在云计算领域有着丰富的实践经验，目前专注于云计算的架构设计和实现，希望在企业的数字化转型方面有进一步的探索。

内容简介

本书可以指导读者在AWS云平台上部署Serverless项目，并学习和探索更多的Serverless服务，如Amazon Athena，一种交互式查询服务，使用标准SQL轻松分析Amazon S3中的数据。本书还介绍了AWS Glue，这是一种完全托管的ETL服务，可以使数据分类变得简单，并且经济、高效。图书介绍了如何利用Amazon Kinesis流数据分析，实时洞察和分析数据。在本书的最后，介绍了如何创建和运行第一个无服务器应用程序，该应用程序充分利用了AWS的高可用性、安全性和可伸缩性。读者阅读本书，可以循序渐进的掌握无服务器架构的核心技术。

图书目录

1 AWS、AWS Lambda和无服务器应用程序\t1

1．1 无服务器概述\t1

1．2 无服务器模型\t2

1．2．1 无服务器模型的优势\t4

1．3 AWS简介\t6

1．3．1 AWS无服务器生态系统\t6

1．4 AWS Lambda\t8

1．4．1 AWS Lambda语言支持\t10

1．4．2 练习1：运行第一个Lambda函数\t10

1．4．3 思考题1：计算两个数字平均值的平方根\t16

1．4．4 AWS Lambda的限制\t16

1．4．5 AWS Lambda定价\t17

1．4．6 Lambda免费套餐\t18

1．4．7 思考题2：计算Lambda费用\t19

1．4．8 其他成本\t19

1．5 小结\t20

2 AWS无服务器平台\t21

2．1 概述\t21

2．2 Amazon S3\t22

2．2．1 Amazon S3的主要特征\t23

2．2．2 部署静态网站\t25

2．2．3 练习2：在S3存储桶中设置静态网站（使用Route 53管理域名）\t25

2．2．4 启用版本控制\t32

2．3 S3和Lambda集成\t33

2．3．1 练习3：编写Lambda函数，读取S3中的文本文件\t33

2．4 Amazon API Gateway\t38

2．4．1 什么是Amazon API Gateway\t38

2．4．2 Amazon API Gateway概念\t39

2．4．3 练习4：创建REST API，并将其与Lambda集成\t40

2．5 其他AWS服务\t47

2．5．1 Amazon SNS\t47

2．5．2 Amazon SQS\t48

2．5．3 Amazon DynamoDB\t50

2．5．4 DynamoDB流\t51

2．5．5 DynamoDB流与Lambda集成\t51

2．5．6 练习5：创建SNS主题并订阅\t52

2．5．7 练习6：SNS与Lambda集成\t56

2．5．8 思考题3：将对象上传到S3存储桶时获取电子邮件通知\t61

2．6 小结\t62

3 构建和部署媒体应用程序\t63

3．1 概述\t63

3．2 设计媒体Web应用程序――从传统架构到无服务器\t64

3．3 构建无服务器媒体Web应用程序\t65

3．3．1 练习7：构建要与API一起使用的角色\t66

3．3．2 练习8：创建与Amazon S3服务交互的API\t69

3．3．3 练习9：构建图像处理系统\t81

3．4 无服务器架构中的部署选项\t86

3．4．1 思考题4：创建删除S3存储桶的API\t88

3．5 小结\t89

4 Amazon Athena和AWS Glue无服务器数据分析与管理\t91

4．1 概述\t91

4．2 Amazon Athena\t92

4．2．1 数据库和表\t94

4．2．2 练习10：使用Amazon Athena创建数据库和表\t95

4．3 AWS Glue\t102

4．3．1 练习11：使用AWS Glue构建元数据存储库\t104

4．3．2 思考题5：为CSV数据集构建AWS Glue数据目录，

并使用Amazon Athena分析数据\t110

4．4 小结\t111

5 Amazon Kinesis实时数据洞察\t113

5．1 概述\t113

5．2 Amazon Kinesis\t114

5．2．1 Amazon Kinesis优势\t114

5．3 Amazon Kinesis Data Streams\t115

5．3．1 Amazon Kinesis Data Streams工作机制\t116

5．3．2 练习12：创建样本Kinesis流\t116

5．4 Amazon Kinesis Data Firehose\t124

5．4．1 练习13：创建Amazon Kinesis Data Firehose传输流\t125

5．4．2 思考题6：对传入数据执行数据转换\t135

5．5 Amazon Kinesis Data Analytics\t137

5．5．1 练习14：设置Amazon Kinesis Data Analytics应用程序\t139

5．5．2 思考题7：添加参考数据，并与实时数据进行连接\t153

5．6 小结\t154

附录\t157