Notions clés de l'architecture axée sur les événements

Applications sans serveur avec AWS Lambda

Claudio Canales

Senior DevOps Engineer

Récap : un modèle mental pour Lambda

Source d'événement : ce qui déclenche Lambda.
Charge utile : JSON décrivant l'événement.
Gestionnaire (handler) : code qui le traite.
Résultat : réponse ou effet secondaire.
Journaux : où diagnostiquer les problèmes.

Flux d'exécution Lambda

Les événements sont des messages

Un événement décrit quelque chose qui s'est produit.
C'est généralement un message JSON avec des métadonnées.
Votre gestionnaire extrait des champs et agit.

Analogie de la sonnette pour les événements

Sources d'événements courantes dans AWS

Amazon S3 déclenche des événements lors des téléversements.
Amazon SQS est une file gérée qui livre des messages.
DynamoDB Streams produit un journal des changements.
Chacun produit une charge utile JSON différente.

Sources d'événements : S3 vs SQS vs Streams

Appel synchrone vs asynchrone

Synchrone : l'appelant attend un résultat.
Asynchrone : l'appelant reçoit un accusé ; traitement ultérieur.

Analogie synchrone vs asynchrone

Notions clés de l'architecture axée sur les événements

Les événements arrivent en JSON depuis les services AWS.
Le mode d'invocation change l'endroit où les erreurs apparaissent.
Les charges utiles varient : analyser et valider de façon défensive.
Supposer des reprises et des doublons.

Points essentiels : enchaînement

Les charges utiles sont des contrats

Les charges utiles sont des conventions : l'émetteur choisit la forme.
Votre gestionnaire doit savoir où trouver les champs.
Extraire, valider, traiter et consigner.

Contrat de charge utile et flux d'analyse

Exemple de charge utile : événement SQS

Charge utile SQS annotée

Records est le lot.
body est une chaîne.
messageId aide au traçage et à la déduplication.

Démo : itérer sur Records

def lambda_handler(event, context):
    records = event.get("Records", [])
    for record in records:
        body = record.get("body", "")
        print("BODY:", body)
    return {"statusCode": 200}

Lire Records avec une valeur par défaut sûre.
Parcourir chaque enregistrement et extraire body.
Consigner l'essentiel, puis retourner.

Parcourir Records

Démo : analyser un body JSON en toute sécurité

import json
def lambda_handler(event, context):
    records = event.get("Records") or [{}]
    body = records[0].get("body", "{}")
    payload = json.loads(body)
    oid = payload.get("order_id")
    return json.dumps({"order_id": oid})

body est une chaîne ; l'analyser avec json.loads.
Lire avec une valeur sûre comme "{}".
Extraire order_id et retourner du JSON avec json.dumps.

Flux d'analyse de body

Liste de contrôle : analyse défensive

Consigner une fois la forme de l'événement en découvrant une nouvelle source.
Utiliser .get() et des valeurs par défaut pour les champs optionnels.
Valider les champs requis et retourner des erreurs claires.
Gérer les lots vides et les clés manquantes.

Concevoir pour les reprises et les doublons

Plusieurs sources d'événements livrent au moins une fois.
Des doublons peuvent survenir.
Concevoir des gestionnaires idempotents pour un double traitement correct.

Reprises et doublons

Idempotence en pratique

Choisir une clé unique, comme messageId ou order_id.
Stocker chaque clé traitée dans DynamoDB.
Vérifier l'existence ; si la clé existe, sauter le travail.

Décision d'idempotence

Points essentiels

Les événements arrivent en JSON depuis les services AWS.
Le mode d'invocation change l'endroit où les erreurs apparaissent.
Les charges utiles varient : analyser et valider de façon défensive.
Supposer des reprises et des doublons.

Points essentiels : enchaînement

Passons à la pratique !

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