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AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) · Lektion

Serverless Application Model (SAM)

Definieren, entwickeln und deployen Sie serverlose Anwendungen mit dem AWS-Framework Serverless Application Model (SAM).

Serverless Application Model (SAM) ist eine kostenlose AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

What is AWS SAM?

Welcome to the AWS Serverless Application Model (SAM)! SAM is an open-source framework that helps you build, test, and deploy serverless applications on AWS faster and easier.

Think of it as a simplified way to define your serverless resources like Lambda functions and API Gateway endpoints.

SAM: CloudFormation's Helper

At its core, SAM is an extension of AWS CloudFormation. It provides a shorthand syntax for common serverless components.

When you deploy a SAM application, SAM transforms your simplified template into a full AWS CloudFormation template, ensuring you get all the benefits of CloudFormation's robust deployment capabilities.

SAM Template Structure

SAM applications are defined in a SAM template, typically a YAML file named template.yaml. Key sections include:

  • AWSTemplateFormatVersion: Standard CloudFormation version.
  • Transform: AWS::Serverless-2016-10-31: This line tells CloudFormation to process the template using SAM.
  • Resources: Where you define your serverless components (functions, APIs, databases).

Defining a Serverless Function

The primary resource for a Lambda function in SAM is AWS::Serverless::Function. This resource simplifies defining a Lambda function and its related configurations.

You specify properties like Handler (the function entry point), Runtime (e.g., python3.9), and CodeUri (the path to your function's code).

Integrating with API Gateway

To expose your Lambda function via an HTTP endpoint, you can directly define Events within your AWS::Serverless::Function resource.

Using the Api event type automatically provisions an Amazon API Gateway endpoint. You specify the Path and Method for your API route.

Your First SAM Template

Here's a basic template.yaml that defines a Python Lambda function triggered by an API Gateway GET request on the /hello path.

The CodeUri: hello_world/ indicates that the Lambda code is in a local directory named hello_world.

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: A simple "Hello World" SAM app.

Resources:
  HelloWorldFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.9
      CodeUri: hello_world/
      MemorySize: 128
      Timeout: 30
      Events:
        HelloWorldApi:
          Type: Api
          Properties:
            Path: /hello
            Method: GET

The Lambda Function Code

This is the Python code (app.py) that resides inside the hello_world/ directory. This function will be executed when the API Gateway endpoint is invoked.

It simply returns a JSON response with a "Hello from SAM Lambda!" message.

import json

def lambda_handler(event, context):
    """
    Handles API Gateway requests and returns a simple greeting.
    """
    print("Received an event:", event) # For logging
    return {
        "statusCode": 200,
        "headers": {
            "Content-Type": "application/json"
        },
        "body": json.dumps({
            "message": "Hello from SAM Lambda!"
        }),
    }

# Example local invocation (for direct script testing)
if __name__ == "__main__":
    test_event = {
        "httpMethod": "GET",
        "path": "/hello",
        "requestContext": {"requestId": "test-id-123"},
        "headers": {"User-Agent": "test-client"}
    }
    response = lambda_handler(test_event, None)
    print("Local Response:", response)

Building Your SAM Application

Before you can deploy or even test your application locally, you need to build it. The sam build command processes your template, gathers dependencies, and prepares your code for deployment.

It creates a .aws-sam/build directory containing the processed artifacts.

sam build

Testing Locally with SAM CLI

The SAM CLI provides powerful tools for local testing, saving you time and money by avoiding repeated deployments to AWS.

  • sam local invoke: Invokes a single Lambda function locally with a given event.
  • sam local start-api: Starts a local HTTP server that emulates API Gateway, allowing you to interact with your serverless API from your browser or curl.

sam local start-api

Deploying Your Serverless App

Once your application is built and tested locally, you can deploy it to AWS using the sam deploy command.

The first time you deploy, it's recommended to use the --guided flag. This provides an interactive prompt to configure settings like stack name, AWS Region, and S3 bucket for deployment artifacts.

sam deploy --guided

SAM CLI Quick Check

Which SAM CLI command is used to test your serverless API Gateway locally, allowing you to interact with it from your browser or curl?

Recap & Next Steps

Congratulations! You've learned the fundamentals of the AWS Serverless Application Model (SAM).

  • SAM simplifies serverless development by extending CloudFormation.
  • You can define Lambda functions and API Gateway endpoints easily in a template.yaml.
  • The SAM CLI allows you to build, test locally, and deploy your serverless applications efficiently.

SAM is a powerful tool for developing modern, event-driven applications on AWS!

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Serverless Application Model (SAM)“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Serverless Application Model (SAM)“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Serverless Application Model (SAM)“?

Definieren, entwickeln und deployen Sie serverlose Anwendungen mit dem AWS-Framework Serverless Application Model (SAM). Du übst AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda) auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Serverless Application Model (SAM)“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede AWS for Backend Developers (EC2, S3, RDS, Lambda)-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Grundlagen von CodeCommit und CodeBuild
  2. CodeDeploy für EC2/Lambda
  3. Serverless Application Model (SAM)
  4. Infrastructure as Code mit CloudFormation
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