Node.js, AWS Lambda 및 Mongodb Atlas를 통한 서버리스 개발

키 포인트

AWS Lambda, Node.js 및 MongoDB Atlas를 사용하는 서버리스 아키텍처를 사용하면 개발자가 서버를 관리하지 않고 코드를 실행하고 인코딩에 중점을 둔 반면 AWS는 인프라를 관리합니다. AWS Lambda는 MongoDB Atlas와 완벽하게 통합되어 데이터베이스 이벤트를 기반으로 기능을 트리거하여 강력한 실시간 응용 프로그램을 가능하게합니다.

보안 설정에는 권한이 제한된 MongoDB Atlas 데이터베이스 사용자 생성과 AWS 키 관리 서비스 (KMS)를 사용하여 민감한 환경 변수를 암호화하는 것이 포함됩니다.

Lambda 기능의 로컬 테스트는 AWS Lambda 환경을 로컬에서 시뮬레이션 할 수있는
• 와 같은 도구 덕분에 개발 및 디버깅 속도를 높일 수 있습니다.
Lambda 기능의 데이터베이스 연결 재사용 성능을 최적화하여 실행 시간 및 리소스 소비를 줄입니다.
• 프로덕션 환경에 배포하기 전에 올바른 사용자 역할과 화이트리스트 IP 주소를 설정하여 MongoDB Atlas 클러스터를 보호하여 덜 안전한 0.0.0.0/0 CIDR 블록을 피하십시오.
• 이 기사는 원래 MongoDB에 출판되었습니다. Sitepoint를 가능하게 한 파트너를 지원해 주셔서 감사합니다.
최근 몇 년 동안 개발자 환경은 엄청난 변화를 겪었습니다. 과거에는 개발자가 일반적으로 자체 기계에서 모든 도구 (데이터베이스, 웹 서버, 개발 ID…)를 실행하지만 Github, MongoDB Atlas 및 AWS Lambda와 같은 클라우드 서비스가이를 혁신하고 있습니다. 그들은 개발자가 의존성없이 (또는 적은 수의) 어디서나 코드를 작성하고 실행하는 것을 점점 더 쉽게 만듭니다.
• 몇 년 전, 당신이 충돌하거나, 기계를 잃어 버리거나, 방금 힘을 잃었다면, 새 기계를 다시 설정하고 이전에 다시 가져 오기 위해 모든 것을 올바르게 설정하고 구성하는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다. 하나의 상태. lambda-local 클라우드 개발자 도구를 사용하면 이제 너무 많은 혼란을 일으키지 않고 한 랩탑에서 다른 랩탑으로 전환 할 수 있습니다. 그러나 이것이 모든 것이 잘되는 것을 의미하지는 않습니다. 클라우드에 코드를 쓰고 디버깅하는 것은 여전히 ​​개발자로서 여전히 어려운 일이라는 것을 알고 있습니다.
이것은 내가이 블로그 게시물에서 당신에게 보여 주려고하는 것입니다 : AWS lambda node.js 기능을 MongoDB Atlas (MongoDB 용 DBAAS (데이터베이스))에서 호스팅하는 MongoDB 데이터베이스와 쉽게 통합하는 방법입니다. 보다 구체적으로, 우리는 MongoDB Atlas 데이터베이스에 저장된 컬렉션에 단일 문서를 작성하는 간단한 Lambda 기능을 작성합니다. 이 튜토리얼을 단계별로 안내하겠습니다. 한 시간 안에 마무리해야합니다.
• 필요한 요구 사항부터 시작하여 시작하겠습니다.
  iAM 및 Lambda 서비스에 대한 관리에 액세스 할 수있는 사용자와 함께 사용 가능한 Amazon Web Services 계정. 아직 계정이없는 경우 무료 AWS 계정에 가입하십시오.
  1. node.js가있는 로컬 기계 (나는 우리가 지역 개발 환경을 쉽게 제거하지 않을 것이라고 말 했어요 ...). 아래 튜토리얼에서 Mac OS X를 사용하지만 Windows 또는 Linux에서 동일한 작업을 수행하는 것은 비교적 쉽습니다.
  실행중인 MongoDB Atlas 클러스터. 아직없는 경우 무료 MongoDB Atlas 계정에 가입하고 몇 번의 클릭만으로 클러스터를 만듭니다. 소규모 개발 프로젝트에 적합한 M0 무료 클러스터 계층을 시도 할 수도 있습니다! ).
  이제 요구 사항을 이해 했으므로 Lambda 기능을 작성, 테스트 및 배포하기 위해 수행 할 특정 단계에 대해 논의 해 봅시다 :
  3. MongoDB Atlas는 기본적으로 안전하지만 애플리케이션 개발자로서 응용 프로그램이 최소한의 권한 액세스에 대한 모범 사례를 준수하도록하기위한 몇 가지 조치를 취해야합니다. 즉, 응용 프로그램 데이터베이스에만 읽기/쓰기 액세스가있는 MongoDB Atlas 데이터베이스 사용자를 만들어 권한을 미세 조정합니다.
  우리는 로컬 컴퓨터에 node.js 프로젝트를 설정하고 Amazon Web Services에 배포하기 전에 Lambda 코드 엔드 투 엔드를 로컬로 테스트해야합니다.
  그런 다음 AWS Lambda 함수를 만들고 Node.js 프로젝트를 업로드하여 초기화합니다.

  마지막으로, 우리는 Lambda 함수를 일부 수정하여 일부 민감한 데이터 (예 : MongoDB Atlas Connection String)를 암호화하고 기능 코드에서 해독 할 것입니다.

  vpc 피어링에 대한 간단한 설명 나는 두 가지 이유로 MongoDB Atlas 클러스터와 AWS Lambda 사이에 VPC 피어링을 설정하는 세부 사항에 들어 가지 않았습니다. 1) 이미 VPC 피어링 설정에 대한 자세한 문서 페이지가 있습니다. Atlas의 VPC 피어링;
  1. VPC 피어링을 설정하지 않으면 다음이 발생합니다.
  당신은 MongoDB Atlas 클러스터 IP 화이트리스트에 악명 높은 0.0.0.0/0 CIDR 블록을 추가해야합니다. ATLAS 데이터베이스를 호출하는 데 어떤 IP 주소 AWS가 사용하는지 알지 못하기 때문입니다.
  2. 당신은 Lambda 함수와 Atlas 클러스터 사이의 대역폭 사용 비용을 지불합니다.
  3. 이 ​​데모 코드를 작성하려는 경우이 두 가지 경고는 괜찮을 수 있지만 생산 환경에서 사용할 수있는 Lambda-Atlas 통합을 배포하려는 경우 VPC 피어링을 설정하는 것입니다. 안전 모범 사례를 적극 권장하는 것이 좋습니다. M0은 현재 무료 제품입니다.
  개발 환경과 트래픽 웹 사이트가 낮은 경우 M0, M10 및 M20 인스턴스 크기는 정상이어야합니다. 그러나 교통량이 많은 응용 프로그램 또는 대규모 데이터 세트를 지원하는 생산 환경의 경우 M30 이상의 인스턴스 크기를 사용하는 것이 좋습니다.

  MongoDB Atlas 클러스터에서 보안을 설정하십시오 애플리케이션이 최소 권한 액세스 정책을 준수하는지 확인하십시오. 데이터를 악의적 인 위협으로부터 보호하는 데 중요합니다. 그렇기 때문에 여행 데이터베이스에 대한 읽기/쓰기 만 액세스 할 수있는 특정 데이터베이스 사용자를 설정합니다. Mongodb Atlas에서 이것을 구현하는 방법을 봅시다 : 클러스터 페이지에서 보안 탭을 선택하고 새 사용자 추가 버튼을 누르십시오. 사용자 권한 섹션에서 그런 다음 더 미세한 세분화 액세스 제어 권한을 할당하도록 선택할 수 있습니다. 선택한 역할 드롭 다운 목록에서 readWrite를 선택하고 문서를 저장하는 데 사용할 데이터베이스 이름으로 데이터베이스 필드를 작성하십시오. 나는 여행의 이름을 선택했습니다.

  비밀번호 섹션에서 자동으로 보안 비밀번호를 생성하고 생성 된 비밀번호를 기록하거나 좋아하는 암호를 설정하십시오. 그런 다음 "사용자 추가"버튼을 눌러이 사용자가 생성되었는지 확인하십시오.

  MongoDB Atlas 데이터베이스에 연결하려면 Lambda 코드에 필요하기 때문에 클러스터 연결 문자열을 가져 오겠습니다. MongoDB Atlas 클러스터를 생성했다고 가정하고 클러스터 옆의 "Connect"버튼을 누릅니다. URI Connection String 값을 복사하여 텍스트 문서에 안전하게 저장하십시오. 방금 설정 한 암호뿐만 아니라 나중에 코드에 필요합니다.

  또한 VPC 피어링을 사용하지 않는 경우 IP 화이트리스트 탭으로 이동하여 0.0.0.0/0 CIDR 블록을 추가하거나 어디서나 액세스 허용 버튼을 누릅니다. 알림으로,이 설정은 제작 환경에서 사용하지 않는 것이 좋습니다. MongoDB Atlas 클러스터를 악의적 인 공격에 취약하게 만들 수 있습니다.

  로컬 node.js 프로젝트를 만듭니다 Lambda 함수는 여러 언어를 지원하는 반면, 다기능 프로그래밍 언어로 JavaScript의 인기가 높아지고 Mean and Mern Stacks (Mongodb, Express.js, Angular /React , node.js 약어 -이 주제에 대한 Andrew Morgan의 훌륭한 개발자 블로그 시리즈를 확인하십시오). 또한 솔직히 말해서, 나는 무거운 개발 도구와 컴파일러가 필요하지 않은 해석 된 가벼운 언어라는 것을 좋아합니다.

  이제 일부 코드를 작성할 시간이므로 Lambda 기능에 선호하는 언어로 Node.js를 계속 사용해 봅시다. 먼저 Lambda-atlas-Create-Doc 와 같은 폴더를 만듭니다

  다음, 터미널 콘솔에서 다음 명령을 실행하고 package.json 파일로 프로젝트를 초기화하십시오.

  시스템은 일부 필드를 구성하라는 메시지가 표시됩니다. 나는 당신의 창의성에 그것들을 남겨 두었지 만, 입력 지점을 app.js (default index.js 대신)로 설정하기로 결정 했으므로 그렇게하고 싶을 수도 있습니다.

  우리는 Lambda 함수 (Atlas)에서 MongoDB 데이터베이스에 연결할 수 있도록 mongodb node.js 드라이버를 사용해야하므로 프로젝트 루트에서 다음 명령을 설치하려면 다음 명령을 설치하겠습니다. >

  우리는 또한 Amazon Web Services에서 Lambda 기능을 인스턴스화하는 것이 매번 빠르지 않기 때문에 개발 속도를 높이고 디버깅을 단순화하기 위해 Lambda 기능을 로컬로 작성하고 테스트하고 싶습니다. 로그 () 함수 팬). Lambda-local 패키지를 사용하기로 선택했습니다. 환경 변수를 지원하기 때문에 (나중에 사용할 것입니다) : .

  <.> app.js 파일을 만듭니다. 이것은 Lambda 기능을 포함하는 파일입니다.

  이제 필요한 모든 종속성을 가져와 Lambda 코드 파일을 생성 했으므로 선택한 코드 편집기 (Atom, Sublime Text, Visual Studio Code ...)에서 App.js 파일을 열고 다음을 사용하십시오. 코드 세그먼트별로 초기화하십시오 :

  <code>mkdir lambda-atlas-create-doc 
  && cd lambda-atlas-create-doc</code>

  이상한 구조를 알 수 있듯이 위의 코드를 잠시 멈추고 언급합시다.

  파일은 AWS Lambda가 기대하는 방식 (예 : "Exports.Handler"기능을 사용하여)을 정확하게 작성합니다. Lambda-Local을 사용하여 Lambda 기능을 로컬로 테스트하므로 AWS Lambda가 기대하는 방식에 정확히 코드를 작성할 수 있기 때문입니다. 이것은 나중에 자세히 설명합니다.
  • 우리는 MongoDB node.js 드라이버를 선언하고 있습니다.이 드라이버는 Lambda 함수 (Atlas)의 MongoDB 데이터베이스에 연결하는 데 도움이됩니다.
  또한 핸들러 기능 외부의 캐시드 객체를 선언하고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 AWS Lambda가 기능을 위해 인스턴스화하는 기본 컨테이너의 지속 시간 동안 캐시를 계획하는 객체입니다. 이를 통해 Lambda와 MongoDB Atlas 사이에 데이터베이스 연결을 생성하기 위해 귀중한 밀리 초 (초)를 절약 할 수 있습니다. 자세한 내용은 MongoDB Atlas로 Lambda 성능을 최적화하는 방법에 대한 후속 블로그 게시물을 참조하십시오.
  • 우리는 Mongodb_atlas_cluster_uri라는 환경 변수를 사용하여 ATLAS 데이터베이스의 URI 연결 문자열을 전달합니다. 수업의 민감한 정보. AWS Lambda는 2016 년 11 월부터 환경 변수를 지원하기 때문에 (Lambda-local NPM 패키지의 경우와 마찬가지로) 사용하지 않는 것은 너무 과실입니다.
  기능 코드는 쓸모없는 if-else 문 및 ProcessEvent 기능을 사용하여 약간 복잡해 보이지만 AWS 키 관리 서비스 (KMS)를 사용하여 암호 해독 루틴을 추가 할 때 모두 명확 해집니다. 실제로, 우리는 환경 변수에 MongoDB Atlas 연결 문자열을 저장할뿐만 아니라 매우 민감한 데이터가 포함되어 있기 때문에 (AWS KMS 사용) 암호를 암호화하기를 원합니다 (무료 AWS 계정이 있더라도 수수료가 발생할 수 있습니다. AWS KMS를 사용할 때).
  이제 코드 댓글을 마쳤으므로 event.json 파일 (프로젝트 루트 디렉토리)을 만들고 다음 데이터로 채우십시오.
  • (알고 싶다면 JSON 파일은 우리가 BSON 문서를 만들기 위해 MongoDB Atlas에 보낼 것입니다) 다음, 터미널 콘솔에서 다음 명령을 실행하여 올바르게 설정했는지 확인하십시오 :
  .
  • 자신의 클러스터 URI 연결 문자열로 테스트하려면 (나는 당신이 믿습니다), E 매개 변수의 이중 인용문, 쉼표 및 & 문자를 피하는 것을 잊지 마십시오. (또한 $ 비밀번호 및 $ 데이터베이스 키워드를 자신의 값으로 바꿔야합니다).
  로컬로 실행 한 후 다음 콘솔 출력이 표시됩니다. 오류가 발생하면 연결 문자열과 이중 인용문/comma/escapes (위에서 언급 한 바와 같이)를 확인하십시오.

  이제 processevent () 함수를 사용자 정의하고 createoc () 함수를 추가하여 함수 코드의 핵심 컨텐츠를 처리하겠습니다 :

  MongoDB Atlas 데이터베이스에 연결하고 문서를 삽입하는 것이 얼마나 쉬운 지, JSON 날짜 (ISO 준수 스트링으로 형식)를 변환하기 위해 추가 된 작은 코드 조각을 BSON 날짜 날짜로 저장할 수있는 실제 JavaScript로 변환하십시오. .

  당신은 또한 내 성능 최적화 주석과 context.callbackwaitsforemptyeventLoop = false에 대한 호출을 알 수 있습니다. 그들이 의미하는 바를 이해하는 데 관심이 있다면 (당신이해야한다고 생각합니다!) Mongodb Atlas로 Lambda 성능을 최적화하는 방법에 대한 후속 블로그 게시물을 참조하십시오.

  <code>mkdir lambda-atlas-create-doc 
  && cd lambda-atlas-create-doc</code>

  이제 람다 기능을 완전히 로컬로 테스트 할 준비가되었습니다. 이전과 동일한 Lambda-local 명령을 사용하여 멋진 "Kudos"성공 메시지를받을 수 있기를 바랍니다.

  로컬 컴퓨터에서 모든 것이 잘 진행되면 로컬 Node.js 프로젝트를 새로운 Lambda 기능으로 해제합시다!

  람다 함수 생성 첫 번째 단계는 Lambda 코드 편집기에 Lambda 코드 기능을 작성하지 않기 때문에 Node.js 프로젝트를 압축하는 것입니다. 대신 코드를 AWS Lambda로 푸시하는 Zip 업로드 방법을 선택합니다.

  터미널 콘솔에서 Zip 명령 줄 도구를 사용했지만 모든 방법이 작동합니다 (파일을 최상위 폴더 자체가 아닌 최상위 폴더로 압축하는 한) :

  .

  다음, AWS 콘솔에 로그인하고 IAM 역할 페이지로 이동하여 awslambdabasicexecutionRole 권한 정책을 사용하여 역할 (예 : LambDabasiceXecrole)을 만듭니다.

  이제 AWS Lambda 페이지로 이동하겠습니다. 지금 시작 (Lambda 함수를 만든 적이없는 경우) 또는 Lambda 기능 만들기 버튼을 클릭하십시오. 우리는 청사진을 사용하지 않으며 트리거를 구성하지 않으므로 왼쪽 탐색 표시 줄에서 "기능 구성"을 직접 선택하십시오 : . 구성 함수 페이지에 함수 이름을 입력하십시오 (예 : Mongodb_atlas_createdoc). 런타임은 자동으로 node.js 4.3으로 설정되며, 이것이 우리가 사용할 언어이기 때문에 우리에게 적합합니다. 코드 입력 유형 목록에서 아래 스크린 샷에 표시된대로 .zip 파일을 선택하십시오.

  "업로드"버튼을 클릭하고 이전에 만든 압축 된 Node.js 프로젝트 파일을 선택하십시오. "Lambda 함수 처리기 및 역할"섹션에서 "핸들러"필드 값을 app.handler로 수정하십시오 (여기 팁은 다음과 같습니다. app.js 파일을 색인 대신 app.js 파일에 사용했습니다. JS 파일 ...) 및 방금 만든 기존 LambDabasicexecrole 역할을 선택하십시오.

  고급 설정 섹션에서는 타임 아웃 값을 5 초 또는 10 초로 늘릴 수 있지만 항상 나중에 조정할 수있는 것입니다. VPC 및 KMS 키 필드를 기본값으로두고 (VPC 및/또는 KMS 키를 사용하지 않는 한) 다음을 누르십시오.

  마지막으로, 람다 함수를보고 하단에서 "기능 만들기"를 누릅니다. 축하합니다. Lambda 기능은 온라인 상태이며 다음 스크린 샷과 유사한 페이지가 표시됩니다.

  그러나 우리가 환경 변수를 사용한 것을 기억하십니까? 이제 그들을 구성하고 AWS 키 관리 서비스를 사용하여 보호 할 때입니다! 람다 환경 변수를 구성하고 보호하십시오 Lambda 함수의 코드 탭으로 스크롤하고 다음 속성으로 환경 변수를 만듭니다.

  이름

  value

  mongodb_atlas_cluster_uri your_atlas_cluster_uri_value

  이 시점에서 페이지 상단에서 "저장 및 테스트"버튼을 누를 수 있지만. 보안을 위해 (연결 문자열을 암호화합니다. "암호화 보조원 활성화"확인란을 선택하고 이미 암호화 키를 만든 경우 선택하십시오 (그렇지 않으면 쉽게 만들어야 할 수도 있습니다. 다음, 다음, mongodb_atlas_cluster_uri 변수의 "암호화"버튼을 선택하십시오 : 인라인 코드 편집기로 돌아가서 맨 위에 다음 줄을 추가하십시오 :

  "Exports.Handler"메소드에서 "Else"문의 내용을 다음 코드로 바꾸십시오 :

  (우리가 처음 쓴 복잡한 코드가 지금 이해가되기를 바랍니다!)

  내가 사용중인 전체 기능 코드를 확인하려면 다음 요점을 확인하십시오. GIT 팬의 경우 전체 Node.js 프로젝트 소스 코드도 GitHub에서도 사용할 수 있습니다.

  이제"저장 및 테스트 "버튼을 누르고 event.json 파일의 내용을 붙여 넣습니다.

  스크롤하고 "저장 및 테스트"버튼을 누릅니다. 모든 것을 올바르게 구성하면 Lambda 로그 출력에서 ​​다음 성공 메시지를 받아야합니다.

  대단해! 계속 읽기 전에 몇 분의 성공을 즐길 수 있습니다.

  > 다음은 무엇입니까?

  이 AWS Lambda-Mongodb Atlas 통합 자습서가 첫 Lambda 프로젝트를 시작할 수있는 올바른 단계를 제공하기를 바랍니다. 이제 Lambda 기능을 로컬로 작성하고 테스트하고 MongoDB Atlas Connection String과 같은 민감한 데이터를 AWS KMS로 저장할 수 있어야합니다.

  다음에 무엇을 할 수 있습니까?

  mongodb atlas 계정이 없다면 지금 만들기에는 너무 늦지 않았습니다!

  MongoDB Node.js 드라이버에 익숙하지 않은 경우 MongoDB API를 최대한 활용하는 방법은 Node.js 드라이버 문서를 확인하십시오. 또한 MongoDB를 사용하기 시작한 Node.js 개발자에게 온라인 Node.js 코스를 제공합니다.

  Lambda 기능을 사용하여 데이터를 작성하고 MongoDB Compass를 다운로드하고 MongoDB Compass로 데이터 시각화를 읽고 MongoDB Atlas에 연결하는 방법을 배우십시오.

  많은 람다 기능을 구축 할 계획입니까? AWS 단계 기능을 사용하여 블로그 게시물을 읽어 MongoDB Atlas, Twilio 및 AWS 간단한 이메일 서비스를 통합하여 AWS 단계 기능을 사용하여 조정하는 방법을 알아보십시오.

  더 복잡한 시나리오에서 MongoDB 및 AWS Lambda를 통합하는 방법을 배우고 AWS Lambda 및 MongoDB Atlas로 Facebook 챗봇 개발보다 고급 블로그 게시물을 확인하십시오.

  물론, 아래 의견에 질문을하거나 피드백을 남겨 두십시오. 행복한 코딩!

  이 기사가 좋아요? AWS Lambda를 사용하여 서버리스 아키텍처에 대화식 자습서를 제공하는 웹 세미나를 재생합니다.
  • node.js, aws lambda 및 mongodb atlas FAQ (FAQ) 서버리스 개발에 AWS Lambda를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
  AWS Lambda는 서버리스 개발에 매우 ​​유용한 도구입니다. 이를 통해 개발자는 서버를 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있습니다. 즉, 코드 작성에 집중하고 AWS Lambda가 인프라를 처리 할 수 ​​있습니다. 들어오는 트래픽에 따라 응용 프로그램을 자동으로 확장하고 소비하는 계산 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. 이를 통해 모든 규모의 비즈니스를위한 비용 효율적인 솔루션이됩니다. 또한 AWS Lambda는 Node.js를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 개발자에게 다양한 옵션이됩니다.
  • Mongodb Atlas는 AWS Lambda와 어떻게 통합됩니까?

    Mongodb Atlas는 AWS Lambda와 완벽하게 통합됩니다. 하드웨어 구성, 데이터베이스 설정, 패치 및 백업과 같은 시간이 소요되는 관리 작업을 자동화하는 완전히 관리되는 데이터베이스 서비스를 제공합니다. MongoDB Atlas를 사용하면 삽입, 업데이트 또는 삭제와 같은 데이터베이스 이벤트를 기반으로 AWS Lambda 기능을 쉽게 트리거 할 수 있습니다. 이를 통해 강력하고 실시간 및 서버리스 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

    Node.js, AWS Lambda 및 MongoDB Atlas를 사용하여 서버리스 애플리케이션을 설정하는 단계는 무엇입니까?

    Node.js, AWS Lambda 및 MongoDB Atlas를 사용하여 서버리스 애플리케이션 설정에는 여러 단계가 필요합니다. 먼저 AWS Lambda 기능을 설정해야합니다. 여기에는 node.js를 사용한 코드 작성 및 AWS Lambda에 업로드하는 것이 포함됩니다. 다음으로 MongoDB Atlas 클러스터를 구성해야합니다. 여기에는 새 클러스터 생성, IP 화이트리스트 구성 및 데이터베이스 사용자 생성이 포함됩니다. 마지막으로 AWS Lambda 기능을 MongoDB Atlas 클러스터에 연결해야합니다. 여기에는 MongoDB Atlas를 사용하여 문자열을 연결하도록 Lambda 기능 구성이 포함됩니다.

    서버리스 애플리케이션의 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

    다양한 도구와 기술을 사용하여 서버리스 애플리케이션의 문제를 해결할 수 있습니다. AWS Lambda는 세부적인 기능 실행 로그를 제공하여 오류 나 문제를 식별하는 데 도움이됩니다. MongoDB Atlas는 포괄적 인 모니터링 및 경고 기능을 제공하므로 데이터베이스의 성능을 추적하고 잠재적 인 문제에 대한 경고를받을 수 있습니다. 또한 좋은 코딩 관행을 사용하고 응용 프로그램을 철저히 테스트하면 문제를 예방할 수 있습니다.

    AWS Lambda 및 MongoDB Atlas를 사용할 때 보안 고려 사항은 무엇입니까?

    보안은 모든 응용 프로그램의 핵심 측면이며 서버리스 응용 프로그램도 예외는 아닙니다. AWS LAMBDA는 ACCS (Access and Access Management), Access Control, Transport and At REST 암호화 및 네트워크 격리에 대한 VPC 지원을 포함한 다양한 보안 기능을 제공합니다. MongoDB Atlas는 IP 화이트리스트, 데이터베이스 감사 및 REST 및 트랜지 시트 암호화를 포함한 강력한 보안 기능을 제공합니다. 응용 프로그램 및 데이터를 보호하기 위해 이러한 보안 기능을 올바르게 구성하십시오.

    서버리스 애플리케이션의 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

    서버리스 애플리케이션의 성능을 최적화하려면 다양한 전략이 필요합니다. 여기에는 최적의 성능, 효율적인 코드를 사용하여 MongoDB Atlas 데이터베이스 최적화를위한 AWS Lambda 기능을 올바르게 구성하는 것이 포함됩니다. AWS Lambda를 사용하면 CPU 기능, 네트워크 대역폭 및 디스크 I/O를 비례 적으로 할당하는 기능에 대한 메모리를 할당 할 수 있습니다. MongoDB Atlas는 자동 인덱싱 및 성능 컨설턴트 조언과 같은 성능 최적화 기능을 제공합니다.

    AWS Lambda 및 MongoDB Atlas에서 다른 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니까?

    예, AWS Lambda는 Node.js, Python, Java, Go 및 .NET를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. MongoDB Atlas는 MongoDB 드라이버와 함께 모든 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다. 이로 인해 서버리스 개발을위한 다목적 솔루션이됩니다.

    서버리스 아키텍처가 내 응용 프로그램 비용에 어떤 영향을 미칩니 까?

    서버리스 아키텍처는 응용 프로그램 비용을 크게 줄일 수 있습니다. AWS Lambda를 사용하면 소비하는 계산 시간에 대해서만 비용을 지불하고 코드가 실행되지 않을 때는 청구하지 않습니다. MongoDB Atlas는 무료 계층을 포함한 다양한 가격 옵션을 제공하므로 귀하의 요구에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있습니다.

    기존 응용 프로그램을 서버리스 아키텍처로 마이그레이션하는 방법은 무엇입니까?

    기존 애플리케이션을 서버리스 아키텍처로 마이그레이션하는 데 여러 단계가 포함됩니다. 먼저 AWS Lambda 및 MongoDB Atlas와 호환되도록 응용 프로그램을 리팩터링해야합니다. 여기에는 코드를 다시 작성하고 지원되는 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터베이스 스키마 수정이 포함될 수 있습니다. 다음으로 AWS Lambda 기능과 MongoDB Atlas 클러스터를 설정해야합니다. 마지막으로, 새로운 아키텍처에서 제대로 작동하는지 확인하기 위해 응용 프로그램을 철저히 테스트해야합니다.

    AWS Lambda 및 MongoDB Atlas를 사용한 서버리스 개발의 한계는 무엇입니까?

    AWS Lambda와 MongoDB Atlas는 서버리스 개발에 많은 이점을 제공하지만주의해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. AWS Lambda는 사용 가능한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스의 양에 제한이 있으며 기능은 최대 실행 시간을 갖습니다. MongoDB Atlas는 또한 데이터베이스의 크기와 연결 수를 제한합니다. 그러나 이러한 제한은 일반적으로 대부분의 응용 프로그램을 수용 할 수있을 정도로 높습니다.

위 내용은 Node.js, AWS Lambda 및 Mongodb Atlas를 통한 서버리스 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!