AWS Lambda और Redis Enterprise Cloud के साथ स्केलेबल सर्वरलेस ऐप्स बनाएं

इस ब्लॉग पोस्ट में, आप सीखेंगे कि AWS Lambda और Redis Enterprise Cloud को कैसे एकीकृत किया जाए। एक नमूना मूवी-डेटाबेस एप्लिकेशन का उपयोग करके, आप दो Lambda फ़ंक्शन बनाने और तैनात करने का तरीका खोजेंगे, एक Node.js में, एक Python में। इन दो Lambda फ़ंक्शन का उपयोग Redis डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए डेटा डालने, अपडेट करने, हटाने और क्वेरी करने के लिए किया जाता है। एप्लिकेशन RediSearch API का उपयोग करता है जो समृद्ध क्वेरी और खोज कार्यक्षमताएं प्रदान करता है। सर्वरलेस, AWS Lambda का उपयोग करके, माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर की बढ़ती प्रवृत्ति में फिट बैठता है क्योंकि यह डेवलपर्स को अपनी पसंद की प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके एक छोटे प्रोजेक्ट में लागू किए जा सकने वाले बिजनेस "सर्विस" के दायरे को कम करने की अनुमति देता है। अधिक जानने के लिए, नीचे दिए गए वीडियो देखें और AWS Lambda के त्वरित अवलोकन और Redis Enterprise Cloud और Lambda का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाने के तरीके पर गहन जानकारी के लिए पढ़ें:

AWS Lambda पर एक त्वरित नज़र

यदि आप पहले से AWS Lambda से परिचित नहीं हैं—कंपनी का सर्वरलेस कंप्यूट रनटाइम, जिसे फंक्शन-एज-ए-सर्विस (FaaS) के रूप में भी जाना जाता है—तो यहां वे मूल बातें हैं जिन्हें आपको जानना आवश्यक है। (Lambda विशेषज्ञ अगले अनुभाग पर जा सकते हैं।) AWS Lambda एप्लिकेशन को किसी विशेष घटना के जवाब में मांग पर एक फ़ंक्शन चलाने की अनुमति देता है, जो इसे इवेंट-संचालित आर्किटेक्चर (EDA) एप्लिकेशन बनाने का एक अच्छा तरीका बनाता है। AWS Lambda फ़ंक्शन, AWS द्वारा पूरी तरह से प्रबंधित, विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके बनाए जा सकते हैं। शायद AWS Lambda का सबसे अच्छा हिस्सा यह है कि डेवलपर्स को आमतौर पर इसका उपयोग करने के लिए एप्लिकेशन जीवनचक्र को पूरी तरह से समझने की आवश्यकता नहीं होती है।

AWS Lambda को कई अलग-अलग तरीकों से आमंत्रित किया जा सकता है: सीधे AWS कंसोल से, SNS, SQS, या Kinesis जैसी अन्य AWS सेवाओं से घटनाओं का उपयोग करके, या यहां तक कि AWS कंसोल, CloudWatch, या S3 घटनाओं से। हमारे नमूना मूवी-डेटाबेस एप्लिकेशन में, Lambda फ़ंक्शन को HTTP REST एंडपॉइंट का उपयोग करके आमंत्रित किया जाएगा, यह AWS API Gateway का उपयोग करके किया जाता है। (आप AWS Lambda फ़ंक्शन आमंत्रण के बारे में अधिक दस्तावेज़ीकरण में पा सकते हैं।)

AWS Lambda HTTP निष्पादन प्रक्रिया

विशेष रूप से, HTTP के माध्यम से अनुरोध AWS के API Gateway प्रबंधन टूल पर रूट किए जाते हैं, जो बॉडी, हेडर, और पैरामीटर को पार्स करता है, और फिर इस पेलोड के साथ हमारे Lambda फ़ंक्शन को ट्रिगर करता है:

एक डेवलपर के रूप में, आप बस REST एंडपॉइंट को उजागर करने के लिए कोड लिखते हैं और AWS API Gateway के अंदर इसे उजागर करने के लिए तैनाती को कॉन्फ़िगर करते हैं। (हम अगले अनुभाग में अपने नमूना मूवी-डेटाबेस एप्लिकेशन को कवर करते हुए इस पर आगे चर्चा करेंगे।)

सर्वरलेस एप्लिकेशन में स्टेट और डेटा प्रबंधन

AWS Lambda एक स्टेटलेस वातावरण है। हालांकि, कई एप्लिकेशन में, आप अभी भी सेवाओं या कॉल के बीच स्टेट साझा करना चाहते हैं, और Redis मदद कर सकता है। सरल स्टेट प्रबंधन के लिए, AWS डेवलपर्स अक्सर ElastiCache का उपयोग करते हैं, लेकिन कई एप्लिकेशन को स्टेट प्रबंधन से अधिक की आवश्यकता होती है, उन्हें स्थिरता, समृद्ध डेटा, उच्च प्रदर्शन, और एक क्वेरी मॉडल की भी आवश्यकता होती है। Redis Enterprise Cloud AWS पर एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा प्रदान करता है (Google Cloud और Microsoft Azure भी समर्थित हैं)।

Redis मूवी-डेटाबेस नमूना एप्लिकेशन

अब हम अपने नमूना मूवी-डेटाबेस एप्लिकेशन को देखने के लिए तैयार हैं ताकि Redis Enterprise Cloud और AWS Lambda का उपयोग करके एप्लिकेशन बनाने के प्रमुख चरणों को देखा जा सके।

एप्लिकेशन उस डेटासेट का उपयोग करता है जिसे RediSearch Getting Started ट्यूटोरियल में प्रलेखित किया गया है, जिसमें एक मूवी कैटलॉग होता है, जो Redis Hashes से बना होता है। जैसा कि नीचे दिए गए चार्ट में दिखाया गया है, फ्रंटएंड Vue.js का उपयोग करके बनाया गया है, जो REST एंडपॉइंट को कॉल करता है:

• फिल्मों को सूचीबद्ध, सॉर्ट, और फ़िल्टर करें
• फिल्मों को संपादित करें और टिप्पणियां जोड़ें/हटाएं
• फुल-टेक्स्ट खोज और फेसेटेड खोज का उपयोग करके फिल्में खोजें

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एप्लिकेशन AWS API Gateway, AWS Lambda, और डेटास्टोर के लिए Redis Enterprise Cloud का लाभ उठाता है। इसके अलावा, Python सेवा Redis डेटाबेस पासवर्ड को स्टोर और एन्क्रिप्ट करने के लिए AWS Key Management Service का उपयोग करती है।

प्रदर्शन एप्लिकेशन इंस्टॉल और चलाएं

शुरू करने के लिए, आपको कुछ पूर्वापेक्षाओं की आवश्यकता होगी:

• एक AWS खाता सेटअप, क्रेडेंशियल्स, CLI इंस्टॉल के साथ
• एक Redis Enterprise Cloud खाता और डेटाबेस, RediSearch मॉड्यूल सक्षम के साथ
• Git
• Node.js
• Python
• Redis कमांड लाइन इंटरफेस (CLI)

एक बार जब आपके पास सब कुछ इकट्ठा हो जाए, तो आइए नमूना एप्लिकेशन को इंस्टॉल और चलाने की प्रक्रिया के माध्यम से चलते हैं।

चरण 1: Redis Enterprise Cloud डेटाबेस जानकारी प्राप्त करें

यदि आपने अभी तक Redis Enterprise Cloud पर डेटाबेस नहीं बनाया है, तो कृपया हमारे Get Started with Redis Modules गाइड में जानकारी का उपयोग करके ऐसा करें।

जब आप Redis Enterprise Cloud से जुड़े होते हैं, तो आप वेब कंसोल में डेटाबेस कनेक्शन जानकारी पा सकते हैं; सुनिश्चित करें कि आप डेटाबेस में "RediSearch 2" मॉड्यूल जोड़ते हैं।

आपको अपने Lambda फ़ंक्शन को अपने Redis डेटाबेस से जोड़ने के लिए निम्नलिखित गुणों की आवश्यकता होगी:

• REDIS_HOST: redis-18541.xxx.xxxx.xxx.cloud.redis.com
• REDIS_PORT: 18541
• REDIS_PASSWORD: <स्क्रीन पर दिखाया गया पासवर्ड>

चरण 2: GitHub से प्रोजेक्ट प्राप्त करें

रिपॉजिटरी को अपने स्थानीय वातावरण में क्लोन करें, और इसे प्रोजेक्ट निर्देशिका में ले जाएं

> git clone https://github.com/redis-developer/aws-redis-cloud-demo.git > cd aws-redis-cloud-demo

प्रोजेक्ट निर्देशिका संरचना यहां दिखाई गई है:

aws-redis-cloud-demo ├── README.md ├── front-end => Vue.js प्रोजेक्ट │ ├── .env.development => देव मोड में Lambda URLs सेट करने के लिए │ ├── .env.production => उत्पादन मोड में Lambda URLs सेट करने के लिए │ ├── ... │ └── vue.config.js │ └── ... ├── movie-comments-microservice => Python, टिप्पणी सेवा │ ├── .chalice │ │ └── config.json => Lambda & सेवा कॉन्फ़िगरेशन │ ├── app.py │ ├── chalicelib => एप्लिकेशन कोड और लाइब्रेरी शामिल हैं │ │ └── …. │ ├── readme.md │ └── requirements.txt └── movies-list-microservice => Node.js, मूवी सेवा ├── import_movies.redis => डेटासेट फ़ाइल ├── ... ├── serverless.yml => Lambda & सेवा कॉन्फ़िगरेशन ├── src │ └── ... └── ...

चरण 3: मूवी-डेटाबेस डेटासेट को अपने एप्लिकेशन में आयात करें

फ़ाइल aws-redis-cloud-demo/movies-list-microservice/import_movies.redis में डेटाबेस में फिल्में डालने के लिए सभी Redis कमांड हैं। उपयोग की जाने वाली कमांड हैं:

• प्रत्येक फिल्म के लिए HSET
• RediSearch इंडेक्स बनाने के लिए FT.CREATE।

डेटासेट आयात करने के लिए, एक टर्मिनल खोलें और निम्न कमांड चलाएं:

> export REDISCLI_AUTH=<YOUR_DB_PASSWORD> > redis-cli -h redis-18541.xxx.xxxx.xxx.cloud.redis.com \ -p 18541 < movies-list-microservice/import_movies.redis

चरण 4: अपने Redis Enterprise Cloud इंस्टेंस का उपयोग करने के लिए एप्लिकेशन कॉन्फ़िगर करें

एप्लिकेशन का परीक्षण करने से पहले, आपको अपने Redis Enterprise Cloud डेटाबेस इंस्टेंस के साथ Node.js और Python सेवाओं को कॉन्फ़िगर करना होगा। इन फ़ाइलों को खोलें:

• ./movies-list-microservice/serverless.yml
• ./movie-comments-microservice/.chalice/config.json

फिर Redis होस्ट, पोर्ट, और पासवर्ड सेट करें: (REDIS_HOST, REDIS_PORT, REDIS_PASSWORD)

चरण 5: मूवी माइक्रोसर्विस बनाएं और चलाएं (Node.js)

यहां सूचीबद्ध चरणों का पालन करके प्रोजेक्ट को बनाएं और चलाएं। (आप प्रोजेक्ट की Readme फ़ाइल में सभी जानकारी भी पा सकते हैं।)

1. सर्वरलेस फ्रेमवर्क इंस्टॉल करें

> npm install -g serverless

2. movies-list-microservice निर्देशिका पर जाएं

> cd movies-list-microservice

3. निर्भरताएं इंस्टॉल करें

> npm install

4. Lambda फ़ंक्शन को स्थानीय रूप से चलाएं

> npm start

5. REST सेवा पर ब्राउज़र कॉल करके सेवा का परीक्षण करें: https://localhost:3000/api/movies/1

6. निम्न कमांड चलाकर अपने AWS वातावरण में फ़ंक्शन को तैनात करके सेवा को AWS पर तैनात करें:

> serverless deploy ................................ Serverless: Stack update finished... Service Information service: movies-list-microservice stage: api region: us-east-1 stack: movies-list-microservice-api resources: 33 api keys: None endpoints: GET - https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api/movies/search GET - https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api/movies/group_by/{field} GET - https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api/movies/{id} POST - https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api/movies/{id} functions: listMovies: movies-list-microservice-api-listMovies searchMovies: movies-list-microservice-api-searchMovies getMovie: movies-list-microservice-api-getMovie saveMovie: movies-list-microservice-api-saveMovie layers: None

7. अपने ब्राउज़र को https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api/movies/1 पर इंगित करके API का परीक्षण करें

नोट: यदि आपको कोई त्रुटि प्राप्त होती है, तो यह देखने के लिए AWS CloudWatch में फ़ंक्शन लॉग देखें कि क्या हुआ।

कोड पर गहरी नज़र:

• package.json फ़ाइल में इस Node.js प्रोजेक्ट द्वारा उपयोग की जाने वाली निर्भरताएं शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट काफी सरल है, और निम्न निर्भरताओं का उपयोग करता है:
  • redis और redis-redisearch लाइब्रेरी Redis से कनेक्ट करने और RediSearch कमांड को उजागर करने के लिए उपयोग की जाती हैं।
  • aws-lambda लाइब्रेरी का उपयोग आपके AWS वातावरण में एक नोड एप्लिकेशन को तैनात करने के लिए सभी AWS Lambda फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए किया जाता है।
• serverless.yml फ़ाइल सर्वरलेस फ़ंक्शन को परिभाषित करती है जो HTTP क्रियाओं को JavaScript फ़ंक्शन से मैप करती है जिसे कॉल किया जाएगा (handler.ts में परिभाषित), और पर्यावरण चर शामिल हैं (इस प्रदर्शन में ज्यादातर एक Redis कनेक्शन स्ट्रिंग)।
• handler.ts फ़ाइल वह क्लास है जो AWS Gateway से आने वाले इवेंट को कैप्चर करती है और एप्लिकेशन लाइब्रेरी SearchService को कॉल करती है, जो Redis डेटाबेस के सभी कॉल कर रही है।
• SearchService.ts फ़ाइल में Redis डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने और Redis और RediSearch API का उपयोग करने के सभी तरीके हैं: client.ft_search(), client.aggregate(), client.hmset(), और अधिक। (आप Redis University और GitHub पर RediSearch 2.0 ट्यूटोरियल के साथ शुरुआत करने में Redis और RediSearch कमांड के बारे में अधिक जान सकते हैं।

चरण 6: टिप्पणी माइक्रोसर्विस बनाएं और चलाएं (Python)

यहां प्रोजेक्ट को बनाने और चलाने के चरण दिए गए हैं। (आप प्रोजेक्ट की Readme फ़ाइल में सभी जानकारी भी पा सकते हैं।)

1. Python प्रोजेक्ट पर जाएं और एक वर्चुअल वातावरण बनाएं:

> cd movie-comments-microservice > python3 -m venv chalice-env > source chalice-env/bin/activate

2. निर्भरताएं इंस्टॉल करें:

> pip install -r requirements.txt

3. AWS वातावरण सेट करें, निम्न कमांड चलाएं, और अपनी ID और Secret कॉन्फ़िगर करें:

> aws configure AWS Access Key ID [None]: ****************ABCD AWS Secret Access Key [None]: ****************abCd Default region name [None]: us-west-2 Default output format [None]:

4. निम्न कमांड चलाकर अपने AWS वातावरण में फ़ंक्शन को तैनात करके सेवा को AWS पर तैनात करें:

> chalice deploy Reusing existing deployment package. Updating policy for IAM role: movie-comments-microservice-dev Creating lambda function: movie-comments-microservice-dev Creating Rest API Resources deployed: - Lambda ARN: arn:aws:lambda:us-east-1:11111111111:function:movie-comments-microservice-dev - Rest API URL: https://XXXXXXX.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api/

कोड पर गहरी नज़र:

• requirements.txt फ़ाइल में इस Python प्रोजेक्ट द्वारा उपयोग की जाने वाली निर्भरताएं शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट काफी सरल है, और निम्न निर्भरताओं का उपयोग करता है:
  • Chalice Python में सर्वरलेस एप्लिकेशन बनाने के लिए उपयोग किया जाने वाला AWS फ्रेमवर्क है
  • redis और redisearch Redis तक पहुंचने और RediSearch API का उपयोग करने के लिए
• config.json फ़ाइल सर्वरलेस एप्लिकेशन को परिभाषित करती है और पर्यावरण चर को परिभाषित करने के लिए उपयोग की जाती है—इस एप्लिकेशन में, Redis डेटाबेस कनेक्शन जानकारी।
• app.py फ़ाइल एप्लिकेशन प्रवेश बिंदु है जो विभिन्न रूट्स का उपयोग करके सभी REST एंडपॉइंट को परिभाषित करती है। एप्लिकेशन विभिन्न निर्भरताओं को आयात करता है, विशेष रूप से CommentService जिसका उपयोग Redis के साथ इंटरैक्ट करने के लिए किया जाता है। जब आप एकाधिक फ़ाइलों का उपयोग करना चाहते हैं तो आपको फ़ाइलों को chalicelib फ़ोल्डर में रखना होगा।
• comment_service.py फ़ाइल में टिप्पणियां बनाने, क्वेरी करने और हटाने के लिए Redis के साथ सभी इंटरैक्शन शामिल हैं। टिप्पणी सुविधा के लिए एक दिलचस्प बिंदु search() विधि है। इस विधि का उपयोग search_client.search() कॉल का उपयोग करके निर्माण की तारीख के अनुसार सॉर्ट की गई मूवी के लिए टिप्पणियों को पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

वैकल्पिक रूप से, आप Redis डेटाबेस पासवर्ड को AWS Key Management Service में संग्रहीत कर सकते हैं। आप प्रोजेक्ट में कॉन्फ़िगरेशन चरण पा सकते हैं दस्तावेज़ीकरण।

चरण 7: फ्रंटएंड एप्लिकेशन चलाएं

1. फ्रंटएंड निर्देशिका पर जाएं और निर्भरताएं इंस्टॉल करें:

> cd front-end > npm install

2. .env.development फ़ाइल को संपादित करके मूवी और टिप्पणी सेवाओं का URL सेट करें:

VUE_APP_MOVIES_SERVICE=https://<xxx>.execute-api.<reg>.amazonaws.com/api VUE_APP_COMMENTS_SERVICE=https://<xxx>..execute-api.<reg>.amazonaws.com/api

3. एप्लिकेशन चलाएं:

> npm run serve

4. अपना ब्राउज़र खोलें, और https://localhost:8084 पर जाएं

अब आप एप्लिकेशन में नेविगेट कर सकते हैं, फिल्मों को अपडेट और खोज सकते हैं, और टिप्पणियां जोड़/हटा सकते हैं।

वैकल्पिक रूप से, आप S3 और CloudFront का उपयोग करके अपने AWS वातावरण में Vue एप्लिकेशन को तैनात कर सकते हैं और इसे सार्वजनिक रूप से अपने उपयोगकर्ताओं को सेवा दे सकते हैं। यह प्रोजेक्ट में समझाया गया है दस्तावेज़ीकरण।

निष्कर्ष

AWS Lambda और Redis Enterprise Cloud के साथ काम करना आपकी सेवाओं की तैनाती को सरल बनाता है। RediSearch के साथ Redis Enterprise Cloud का उपयोग करके, आप मानों का उपयोग करके Redis डेटा को आसानी से क्वेरी कर सकते हैं, जिससे आप Redis को अपनी सेवाओं के मुख्य डेटाबेस के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

Redis Enterprise Cloud Redis के साथ संगत है, जिससे आप अपने मौजूदा Redis डिप्लॉयमेंट, OSS और प्रबंधित सेवाओं दोनों को आसानी से माइग्रेट कर सकते हैं। आपको बस कनेक्शन पैरामीटर्स (जैसे डेटाबेस एंडपॉइंट्स) बदलने की आवश्यकता है। लाइव माइग्रेशन करने के कई तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं:

• ब्लू-ग्रीन डिप्लॉयमेंट
• Amazon ElastiCache और Redis Enterprise Cloud को Active Passive Geo-Distribution का उपयोग करके सिंक्रनाइज़ करना
• अपने डेटा को माइग्रेट करने के लिए हमारे ओपन सोर्स RIOT टूल का उपयोग करना

RediSearch के अलावा, Redis Enterprise Cloud आपको ग्राफ, JSON, टाइम सीरीज, और ब्लूम फिल्टर जैसे अन्य आशाजनक डेटा मॉडल का उपयोग करने देता है, और प्रोडक्शन वातावरण में महत्वपूर्ण अन्य डेटाबेस सुविधाओं की एक विस्तृत विविधता प्रदान करता है, जिसमें उच्च उपलब्धता, स्केलेबिलिटी, स्थिरता, सुरक्षा, और Active-Active जियो-वितरण शामिल हैं।

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