Serverless AWS Lambda Development · レッスン

S3とSQSのイベントトリガー

Amazon S3のオブジェクトイベント（アップロードなど）やAmazon SQSキューのメッセージに応じてLambda関数を起動し、データ処理ワークフローを実現する方法を学びます。

「S3とSQSのイベントトリガー」はCoddyKit上の無料Serverless AWS Lambda Developmentレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはServerless AWS Lambda Development学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Serverless AWS Lambda Developmentコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Events Drive Serverless

Serverless functions, like AWS Lambda, don't just run on their own. They wait for something to happen! This "something" is called an event.

An event is a signal from another service that tells your Lambda function to execute. Think of it like a doorbell ringing for your function to answer.

S3 Bucket Events

Amazon S3 (Simple Storage Service) is a popular cloud storage service. It can generate events when objects are created, deleted, or modified in your buckets.

Object Created (PUT): An image is uploaded.
Object Deleted: A file is removed.
Object Restored: An archived item is brought back.

These events can trigger a Lambda function to process the changes.

Connecting S3 to Lambda

To link an S3 bucket to a Lambda function, you define a trigger. This tells S3 which events to listen for and which Lambda function to invoke.

You specify the S3 bucket.
You choose the event types (e.g., s3:ObjectCreated:*).
You can filter by object prefix or suffix (e.g., only trigger for images/ folder or .jpg files).

What S3 Sends to Lambda

When an S3 event triggers your Lambda function, the function receives a JSON object containing details about the event. This object is the "event" parameter in your function handler.

Key information includes:

Bucket Name: Where the event occurred.
Object Key: The full path and name of the file affected.
Event Name: The specific action (e.g., ObjectCreated:Put).

Processing an S3 Upload

Here's a Python Lambda function that processes an S3 object creation event. It extracts and prints the bucket name and the key of the uploaded object.

Try uploading a file to an S3 bucket configured to trigger this function!

import json

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        bucket_name = record['s3']['bucket']['name']
        object_key = record['s3']['object']['key']
        event_name = record['eventName']
        print(f"Event: {event_name}")
        print(f"Bucket: {bucket_name}")
        print(f"Object Key: {object_key}")
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('S3 event processed!')
    }

SQS Queue Messages

Amazon SQS (Simple Queue Service) is a message queuing service. It allows different parts of your application to communicate asynchronously without direct interaction.

When messages are sent to an SQS queue, they can trigger a Lambda function. This is great for tasks that can be processed later or in batches, like sending emails or processing orders.

Connecting SQS to Lambda

Setting up an SQS trigger for Lambda is straightforward. Lambda continuously polls the SQS queue for new messages.

You specify the SQS queue.
You define a batch size (1 to 10,000 messages). This determines how many messages Lambda tries to process in a single invocation.
Lambda deletes messages from the queue only after successful processing.

What SQS Sends to Lambda

Similar to S3, an SQS event passed to your Lambda function is a JSON object. It contains an array of Records, each representing a message from the queue.

Each record includes:

Message Body: The actual content of the message.
Message Attributes: Optional metadata about the message.
Receipt Handle: Used internally by SQS for message deletion.

Processing SQS Messages

This Python Lambda function processes messages from an SQS queue. It iterates through the batch of messages received and prints their content.

Imagine each message contains a task to perform!

import json

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        message_body = record['body']
        print(f"Received message: {message_body}")
        # Add your processing logic here
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('SQS messages processed!')
    }

S3 vs. SQS Triggers

You've learned about two powerful event sources for AWS Lambda: S3 and SQS. They serve different purposes but both enable event-driven architectures.

Which of the following statements are TRUE regarding S3 and SQS Lambda triggers?

Recap: S3 & SQS Triggers

Great job! You've explored how AWS Lambda functions can be triggered by events from Amazon S3 and SQS.

S3 triggers are perfect for reacting to file changes, like image uploads or document processing.
SQS triggers enable asynchronous processing of messages, allowing for decoupled and scalable workflows.

These event sources are fundamental to building powerful, reactive serverless applications!

よくある質問

「S3とSQSのイベントトリガー」レッスンは無料ですか？

はい。「S3とSQSのイベントトリガー」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Serverless AWS Lambda Developmentコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Serverless AWS Lambda Developmentコースには全4レッスンが含まれています。

「S3とSQSのイベントトリガー」で何を学びますか？

Amazon S3のオブジェクトイベント（アップロードなど）やAmazon SQSキューのメッセージに応じてLambda関数を起動し、データ処理ワークフローを実現する方法を学びます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでServerless AWS Lambda Developmentを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Serverless AWS Lambda Developmentを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのServerless AWS Lambda Developmentは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「S3とSQSのイベントトリガー」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このServerless AWS Lambda Developmentレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのServerless AWS Lambda Developmentレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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