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

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

作者:(印)莫希特-古普塔

出版社:电子工业出版社

出版时间:2019-12-01

ISBN:9787121381164

定价:¥98.00

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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。
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。
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
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