What's New Qiita

20200228のNode.jsに関する記事は7件です。

  • 投稿日：2020-02-28T23:06:02+09:00

nuxtでDOMException: Failed to execute 'appendChild' on 'Node'エラー

Failed to execute 'appendChild' on 'Node'

nuxt でこんな感じのエラーが出る
因みにdev では出ない。

DOMException: Failed to execute 'appendChild' on 'Node': This node type does not support this method.
    at Object.appendChild

原因

<template> タグ内に <body> が入ってると起こる
色々なエラーにつながるので原因究明がしづらい。注意。

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  • 投稿日：2020-02-28T18:38:32+09:00

amazon-qldb-driver-nodejsからQLDBを使う①（接続編）

QLDBとは

https://aws.amazon.com/jp/qldb/
Amazonが提供するフルマネージド型の台帳データベースです。
ブロックチェーンとは異なり中央集権で管理されます。

データに対する変更は全て記録され、後から確認可能なようです。
また、変更履歴が正確であることを暗号的に検証する機能を提供しています。
https://docs.aws.amazon.com/qldb/latest/developerguide/verification.html

中央集権からトランザクションの実行時にネットワーク参加者の合意を経る必要がないため、一般的なブロックチェーンベースのフレームワークより高いスループットが出るようです。

以上から、「データの信頼性やトレーサビリティを担保したいけど、分散型である必要はない」などの場合にとても魅力的な選択肢になりそうです。

amazon-qldb-driver-nodejsについて

プログラムからアクセスする場合は現状はJavaのdriverを使うのが主流なようです。
nodejs用のdriverも用意されており、今回はこちらを使ってQLDBにプログラムから接続してみます！
現在はまだpreviewで本番環境用途に使用するのは推奨していないようですので、ご注意下さい。

前提

今回のサンプルはAWSのコンソールで台帳およびいくつかテーブルを作成してある状態を前提とします。

筆者の環境では以下のチュートリアルで登録したデータ使って動作確認しました。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/qldb/latest/developerguide/getting-started.html

チュートリアルは以下の記事が参考になりました。
https://qiita.com/yanyansk/items/586b7f1c86eca4352b44

IAMユーザのアクセスキーの作成

実装する前にQLDBにアクセスするための認証情報を作成する必要があります。
以下の手順でアクセスキーを発行して下さい。

サービス > IAM > ユーザ からユーザの追加を選択して下さい。

iam_1.png

任意のユーザ名を入力して下さい。アクセスの種類は「プログラムによるアクセス」にチェックを入れて下さい。

iam2.png

一旦はテストで使用するだけなので、ユーザグループなどは作成せず、ポリシーを直接アタッチします。

iam3.png

タグなどは特に必要がないので、ユーザーの作成まで完了して下さい。
作成完了の画面で表示される「アクセスキーID」と「シークレットアクセスキー」を控えて下さい。
driverからQLDBにアクセスする際にこの情報を使って認証します。

iam4.png

実装

driverや必要なモジュールのinstall

npm i amazon-qldb-driver-nodejs aws-sdk ion-js typescript

credential情報の編集

「credentials.json」などの名前で以下のファイルを作成してください。

{
  "accessKeyId": "${作成したアクセスキーID}",
  "secretAccessKey": "${作成したシークレットアクセスキー}"
}

認証部分の実装

認証情報の設定

作成したcredentialのjsonを使って認証します。

const AWS = require("aws-sdk");
AWS.config.loadFromPath("./credentials.json");

Credentialの確認

デバッグしやすいように、Credentialが正しく設定されているか確認するfunctionを追加します。

function checkCredential() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    AWS.config.getCredentials(function (err: Error) {
      if (err) {
        return reject(err);
      }
      console.log("Access key:", AWS.config.credentials.accessKeyId);
      console.log("Secret access key:", AWS.config.credentials.secretAccessKey);
      resolve();
    });
  })
}

メインフローの実装

メインの部分を実装していきます。

セッションの作成

regionはQLDBを作成したリージョンを設定してください。
PooledQldbDriverの第一引数には作成した台帳の名前を指定して下さい。

  const testServiceConfigOptions = {
    region: "{QLDBを作成したリージョン}"
  };
  const qldbDriver: PooledQldbDriver = new PooledQldbDriver("{作成した台帳の名前}", testServiceConfigOptions);
  const qldbSession: QldbSession = await qldbDriver.getSession();

台帳上のテーブルの確認

  for (const table of await qldbSession.getTableNames()) {
    console.log(table);
  }

動作確認

実装したコードの全文は以下になります。
こちらを動作確認してみます。

import { PooledQldbDriver, QldbSession } from "amazon-qldb-driver-nodejs";

const AWS = require("aws-sdk");
AWS.config.loadFromPath("./credentials.json");

(async () => {

  await checkCredential();

  const testServiceConfigOptions = {
    region: "{QLDBを作成したリージョン}"
  };
  const qldbDriver: PooledQldbDriver = new PooledQldbDriver("{作成した台帳の名前}", testServiceConfigOptions);
  const qldbSession: QldbSession = await qldbDriver.getSession();
  for (const table of await qldbSession.getTableNames()) {
    console.log(table);
  }
})().catch(err => {
  console.error(err);
});

function checkCredential() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    AWS.config.getCredentials(function (err: Error) {
      if (err) {
        return reject(err);
      }
      console.log("Access key:", AWS.config.credentials.accessKeyId);
      console.log("Secret access key:", AWS.config.credentials.secretAccessKey);
      resolve();
    });
  })
}

$ npx tsc main.ts
$ node main.js

Access key: xxxxxxxxxxxxxxxxxx
Secret access key: xxxxxxxxxxxxxxxxxx
VehicleRegistration
DriversLicense
Vehicle
Person

無事台帳上のテーブル名が表示されました！
次回は検索やデータの登録について書きたいと思います！

さいごに

ZEROBILLBANKでは一緒に働く仲間を募集中です。
ZEROBILLBANK JAPAN Inc.

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  • 投稿日：2020-02-28T15:27:04+09:00

LambdaでCognito認証(ユーザー認可)

はじめに

SDKをローカルに持ってきてゴニョるサンプルは検索に引っかかるのですが、
クラウド側(Lambda関数内部)で完結するサンプルが見つからない...
よし、ならば投稿してしまえ。

トップ
├ユーザー作成
├ユーザー確認
├ユーザー認証
└ユーザー認可 ←イマココ

注意事項

本稿は、こちらの記事をLambda関数で実現することを目的としています。
兄弟記事とは毛色が違いますので、予めご了承ください。

ユーザー認可 (Authorization)

通知されたIDトークンが有効かどうかを判断します。
APIGatewayによる認可.png
Lambdaによる認可.png

通常、ユーザー認可はAPI Gatewayのオーソライザーに任せればいいのですが、
諸事情によりAPI Gatewayに任せられない場合は、Lambdaに担当させる必要があります。
本稿では、Lambda関数でユーザー認可する方法を解説します。

ドキュメント

AWSJavaScriptSDKは使用しません。
JSON ウェブトークンの検証

npm

ユーザー認可に使用する外部ライブラリを入手します。

外部ライブラリ

npmで入手します。
入手した外部ライブラリはLambdaにアップロードします。

npm i jwk-to-pem --save
npm i jsonwebtoken --save

Cognito

Cognitoのユーザープールから、ユーザー認可に使用する「公開キー」と「アプリクライアントID」を入手します。

公開キー

在り処・・・https://cognito-idp.{リージョン}.amazonaws.com/{プールID}/.well-known/jwks.json
※プールIDはCognitoのユーザープールの「全般設定」のページから確認できます。
JWT_.png

アプリクライアントID

在り処・・・Cognitoのユーザープールの「全般設定>アプリクライアント」のページから確認できます。
※アプリクライアント未作成の場合は作成してください。

Lambda

関数を一から作成します。

環境設定

最終的には次のような環境にします。
lambda環境設定_.png

ソースコード

↓適当な例外をthrowしています。
アプリクライアントIDや発行者(issuer)の文字列は、Lambdaの環境変数に設定すると、プログラムの見通しが良くなると思います。

authorizer.js
'use strict';

// ライブラリ
const jwkToPem = require('./node_modules/jwk-to-pem/src/jwk-to-pem.js');
const jsonwebtoken = require('./node_modules/jsonwebtoken');
// 公開キー。 https://cognito-idp.{リージョン}.amazonaws.com/{プールID}/.well-known/jwks.json と同じもの
const jwks = require('./jwks.json');
// JWT形式判定用の正規表現
const jwtRe = /(?<header>.+)\.(?<payload>.+)\.(?<signature>.+)/;

/**
 * オーソライザー (トークンを検証する)
 * @param {string} token IDトークン
 * @returns {Object} ペイロード
 */
module.exports = token => {

  // 入力はJWT形式の文字列か?
  const match = jwtRe.exec(token);
  if (!match) throw 'AuthError';

  // ヘッダー情報を取得
  const header = JSON.parse(Buffer.from(match.groups.header, 'base64').toString());

  // 公開キーから使用するキーを選ぶ
  const jwk = jwks.keys.find(k => k.kid == header.kid);
  if (!jwk) throw 'AuthError';

  // 外部ライブラリを使って署名を確認する
  const pem = jwkToPem(jwk);
  const claim = jsonwebtoken.verify(token, pem);

  // 有効期限の確認
  const now = new Date() / 1000;
  if (now > claim.exp || now < claim.auth_time) throw 'AuthError';

  // 利用者(audience)の確認
  if (claim.aud !== '{アプリクライアントID}')  throw 'AuthError';

  // 発行者(issuer)の確認
  if (claim.iss !== 'https://cognito-idp.{リージョン}.amazonaws.com/{プールID}') throw 'AuthError';

  // トークン種別の確認
  // IDトークンを使う場合の claim.token_use は 'id'
  // アクセストークンを使う場合の claim.token_use は 'access'
  if (claim.token_use !== 'id') throw 'AuthError';

  // ハレて認証が通った
  return claim;
};

↓例外をcatchしていませんが、そのあたりを含めて適当に改変してください。

index.js
'use strict';

// オーソライザー
const authorizer = require('./authorizer.js');

/**
 * メイン
 * @param {Object} event プロキシ統合の情報
 * @returns {Promise<HTTPResponse>} HTTPレスポンス
 */
exports.handler = async event => {

  // event情報からIDトークンを取得
  const token = event.headers['Authorization']; // HTTPヘッダーのAuthorizationにIDトークンがある場合の例

  // IDトークンをオーソライザーに投入
  const claim = authorizer(token);

  // 例外が発生しなければ認可成功

  // HTTPレスポンスを返して終了
  return {
    statusCode: 200,
    body: 'Authorization succeeded.',
  };
};
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  • 投稿日：2020-02-28T12:21:42+09:00

docker コマンドだけで起動する proxy サーバ

proxy という npm パッケージを node コンテナで実行するだけでお手軽に proxy サーバが起動できる。

コマンド

$ docker run --rm -p 8888:3128 node npx proxy
  • proxy コマンドはデフォルトで 3128 ポートをListenするのでそれをホスト側の 8888 にポートマッピングしている

ブラウザの設定(Firefoxの場合)

Image from Gyazo

  • Manual Proxy setting でホスト名を localhost、ポート番号を先のコマンドでポートマッピングしたportに設定

参考

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  • 投稿日：2020-02-28T11:05:44+09:00

Auth0のログをリアルタイムでエクスポートできるようになったぞー

Auth0のログをBigQueryを使って永続化したかった - Qiita

こちらの記事でも書かせていただいたとおり、 Auth0 のログ保有期間 Enterprise でも30日と、比較的保有期間が短いことがネックになっていました。私が今担当しているプロジェクトでは Firebase を利用しているため、
ログを定期的に API を使って取得し、 Storage にエクスポートしています。

ふとダッシュボードを見ると、Logs の中に Streams という機能が追加されており、見ると AWS の EventBridge と Webhook が使えそうなので、早速使ってみました。

Log Streams

Log Streams - Auth0
HTTP Event Log Streams - Auth0

このドキュメントを読むとおり、イベントが起きたタイミングで指定の Webhook をコールしてくれるので、以前書いた記事のような onRun() ではなく、使い慣れた onRequest() が利用できるようになります。ログの内容は body に入ってくる仕様です。

以前の記事にも書きましたが、 Stackdriver 経由で Storage にエクスポートしているので、今回は Stackdriver にぶち込む処理をこんな感じで書いてみました。

utils/logToStackDriverLogging.ts
import { Logging } from '@google-cloud/logging';

interface firebaseEnvConfig {
  databaseURL: string;
  storageBucket: string;
  projectId: string;
}

const firebaseConfigRaw = process.env.FIREBASE_CONFIG as string;
const firebaseConfig: firebaseEnvConfig = JSON.parse(firebaseConfigRaw);

const logToStackDriverLogging = async (payload: any) => {
  const logging = new Logging({
    projectId: firebaseConfig.gcloudProject,
  });

  // NOTE: この辺はお好みで
  const log = logging.log('auth0');
  const metadata = {
    resource: {
      type: 'global',
    },
  };
  const entry = log.entry(metadata, payload);
  await log.write(entry);
};

export default logToStackDriverLogging;
src/logStream.ts
import * as functions from 'firebase-functions';
import * as express from 'express';
import * as bodyParser from 'body-parser';
import logToStackdriverLogging from '../utils/logToStackDriverLogging';

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/auth0', async (req, res) => {
  res.setHeader('Content-Type', 'text/plain');

  const authorization = req.get('Authorization');
  if (!authorization) {
    console.error('No authorization header');
    res.status(400).json({ success: false });
    return;
  }

  // NOTE: ここはよしなに。
  if (authorization !== functions.config().auth0.token) {
    console.error('Authorization Token missmatch');
    res.status(401).json({ success: false });
  }

  const { body } = req;
  await logToStackdriverLogging(JSON.stringify(body));

  res.status(201).json({ success: true });
});

export const logStream = functions.https.onRequest(app);

Cloud Functions にデプロイしたら、あとは Auth0 のダッシュボードから、 Logs → Streams とたどり、 Custom Webhook の設定をします。
スクリーンショット 2020-02-28 10.51.37.png

こんな感じにて Save 。
あとはログインしたりログアウトしたりします。

IMG_AA188D94A3F7-1.jpeg

いけましたね:tada: あとは Stackdriver → Storage のエクスポートは既に設定済みなので今回は説明省略しますが、ちゃんとエクスポートされていればOKです。

注意点

受け取る側の Webhook がエラーになった場合、3回は Auth0 はイベントを送ってきます。こちら側でrerunする処理を考えなくていいのでとても親切ですね！逆に言うと、エラーを吐いちゃうエンドポイントを何度も叩くことになりかねないので注意してください。

If your server is unable to receive the event, we will retry up to three times to deliver the event

それと、「リアルタイムエクスポート」って書きましたが、嘘です。たまに遅延します。多分これはどのサービスでも発生する可能性がありますが、ベストエフォートです。

Auth0 does not provide real-time logs for your tenant. While we do our best to index events as they arrive, you may see some delays.

それでは！

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  • 投稿日：2020-02-28T09:27:48+09:00

花粉症対策デジタル医療相談Botの開発　GASでユーザー毎に飛散予測を定時プッシュ

概要

現在スギ花粉症患者さん向けに医療機関を受診しなくてもLINEで市販の医療用医薬品を使い分けることが出来るサービスを開発中です。

3月4日までCAMPFIREでテスト版ユーザー募集中です。花粉症の方は是非ご参加ください！
CAMPFIREのプロジェクトページはこちら
LINEで花粉症の重症度や最適な市販薬がわかるデジタル医療相談【アレルナビ】

以前のQiita記事はこちら
花粉症対策デジタル医療相談Botの開発　ユーザーIDと位置情報をFirestoreで管理

ユーザーが特定した地点のピンポイント花粉飛散予測を定時にプッシュする機能を開発中なのでその辺りをまとめました。

作成方法

1. 気象予測API
今回のアプリではこちらの気象APIを利用しています。
Lifesocket

2. プログラムを作成
気象データを取得する関数 getweather()

async function getweather(userlat,userlong) {

const BASE_URL = "***************************************";
let PATH = `/location/${userlat}/${userlong}`; //緯度経度
let url = BASE_URL + PATH + "?days=7"; //7日分取得の場合
let res = await axios.get(url, {
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Accept: "application/json",
    "x-access-key": "***********************************"
  }
});
return res.data;
}

飛散予測をプッシュする関数pushpollen()

async function pushpollen() {
  //Firebaseから位置情報データを受ける    
  let locationsRef = db.collection('locations');  
  let alllocations = locationsRef.get()
    .then(snapshot => {
      snapshot.forEach(async doc => {
        console.log(doc.id, '=>', doc.data());
        let lineId = doc.data().line_user_id;
        let userlat = doc.data().latitude;
        let userlong = doc.data().longitude;        
        if (lineId == null) {
          console.log("IDなし")
        } else {
          let item2 = await getweather(userlat,userlong);
          console.log(item2);
          let url2;
          let [date, time] = item2.Daily[1].DateTime.split("T");
          if (item2.Daily[1].Index === 0) {
            url2 ="**********";
          } else if (item2.Daily[1].Index === 1) {
            url2 ="**********";
          } else if (item2.Daily[1].Index === 2) {
            url2 ="**********";
          } else if (item2.Daily[1].Index === 3) {
            url2 ="**********";
          } else if (item2.Daily[1].Index === 4) {
            url2 ="**********";
          }

          client.pushMessage(lineId, {            
            type: "template",
            altText: "This is a buttons template",
            template: {
              type: "buttons",
              thumbnailImageUrl: url2,
              imageAspectRatio: "rectangle",
              imageSize: "cover",
              imageBackgroundColor: "#FFFFFF",
              title: `${date}${item2.PinpointName}の花粉飛散情報`,      
              text: item2.Daily[1].IndexCommentary,
              defaultAction: {
                type: "uri",
                label: "View detail",
                uri: "**********"
              },
              actions: [               
                {
                  type: "message",
                  label: "花粉症の重症度を判定",
                  text: "判定"
                }
              ]
            }
          })          
        }
      });
    })
    .catch(err => {
      console.log('Error getting documents', err);
    });  
}

3. GASで定時実行
1．GASファイルを作成
Googleにアクセスしてログイン
Google App Script
新しいプロジェクトを選択
image.png

2．コード.jsに以下のように書く

function myFunction() {
UrlFetchApp.fetch("実行させたいURL/cron");
}

3．トリガーを追加
コード編集画面のメニューにある時計マークをクリック
image.png

pushしたい時間帯に設定
（何分おきや何時間おき、毎週何曜日のこの時間なども設定できます）
image.png

4. プログラムの書き換え
以下を追記して定時に飛散予測をプッシュする関数pushpollen()が実行されるようにする。

app.get("/cron", (req, res) => {
  pushpollen();
});

完成図

定時に花粉予測がプッシュされました。
IMG-1039.jpg

考察

非同期処理の理解が浅かったためユーザーID毎に異なる飛散情報をプッシュさせるまでにかなり苦労しました。定時実行に関してはGASを使うと無料で簡単にCronのように時間指定で任意のURLをリクエストできちゃうのでとても便利ですね。

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  • 投稿日：2020-02-28T08:51:44+09:00

AWS Lambda入門(Node編)

概要

  • ServerlessFrameworkを使ってLambda関数を作り、ローカルで動作確認したあとにAWSにデプロイしてアクセスするところまでやってみます

Lambdaとは

  • LambdaはAWSが提供するサービスの1つで以下のような特徴を持ちます

サーバーレス

  • 通常のアプリケーションはサーバにデプロイし稼働させることでアクセスすることができますが、当然サーバが止まっていたら利用することはできません
  • Lambdaはサーバーレスに分類されるサービスで、アクセスがあるとそのつど起動し処理が実行され終了すると停止します
  • つまりLambdaはサーバの死活監視のようなことをする必要がなく、また課金も実行時間単位なので金銭面でもお得といった特徴があります

FaaS

  • LambdaはいわゆるFaaS(Function as a Service)に分類されます
  • つまり、Function(関数)をデプロイして、それを公開するサービスというわけですね

関数の作成

ServerlessFrameworkのインストール

  • グローバルにインストール
npm i -g serverless
  • 動作確認
sls -v

ServerlessFrameworkのコマンドがslsとserverlessのどちらでも動きます

  • 以下のような内容が表示されればOKです
Framework Core: 1.64.1
Plugin: 3.4.1
SDK: 2.3.0
Components Core: 1.1.2
Components CLI: 1.4.0

雛形の生成

  • ServerlessFrameworkの機能でLambda用の関数や設定ファイルの雛形を生成します
    • 今回はaws-nodejsというtemplateを指定します
    • 他にどんなtemplateがあるかはserverless create --helpを実行すると見ることができます
mkdir sls-sample
cd sls-sample
serverless create --template aws-nodejs
  • 以下のようなファイルが生成されているはずです
% tree -a
.
├── .gitignore
├── handler.js
└── serverless.yml
  • handler.jsは今回のメインのファイルでLambdaで実行する処理を書きます
  • serverless.ymlはServerlessFrameworkを使う上での設定ファイルです
  • .gitignoreはgit管理する際にServerlessFrameworkが生成する一時ファイルを管理対象外にするための記載が追加されています

関数をローカルで実行してみる

  • AWSにデプロイする前にまずはローカルで動作確認します

関数の内容を確認

  • 実行する前にhandler.jsの中身を確認しましょう
'use strict';

module.exports.hello = async event => {
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify(
      {
        message: 'Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!',
        input: event,
      },
      null,
      2
    ),
  };

  // Use this code if you don't use the http event with the LAMBDA-PROXY integration
  // return { message: 'Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!', event };
};
  • メインの処理である関数をhelloという名前でmodule.exportsによって外部からアクセス可能にしています
  • 関数の中を見てみるとreturn文しかありません
  • statusCodeとbodyの2つのプロパティを持ったobjectを返却しています
    • statusCodeは実行結果を表現していて200は成功を意味しています(詳しくはググって)
    • bodyは実行結果のメイン部分でメッセージを定義したmessageと入力値をそのまま返却するinputを返しています

ローカルで実行する

  • それでは実行してみましょう
  • ServerlessFrameworkを使うとAWSにデプロイせずともLocalマシン上で動作確認ができます
sls invoke local --function hello
  • sls invokeが関数を呼び出すためのコマンドです
    • そのあとのlocalはAWSにアクセスするのではなく手元のファイルにアクセスすることを意味しています
    • 最後の--function helloは実行したい関数を指定していています
      • 先程helloという名前でexportしていることを確認しましたね
  • 実行結果はこんな感じです
{
    "statusCode": 200,
    "body": "{\n  \"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\",\n  \"input\": \"\"\n}"
}
  • inputが空っぽなので適当な値を渡してみます
    • --dataで値を渡すことができます
sls invoke local --function hello --data Hello

{
    "statusCode": 200,
    "body": "{\n  \"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\",\n  \"input\": \"Hello\"\n}"
}
  • Helloも取得できることが確認できました

関数をAWSにデプロイして実行してみる

  • AWSにデプロイしてアクセスしてみます

AWSにアクセスするための設定

  • AWSにデプロイするためにはキー情報の設定が必要になります
  • アクセスキーの発行についてはIAM ユーザーのアクセスキーの管理を参考に実施してください
  • 以下のコマンドのaws_access_key_idにAccess key IDを、aws_secret_access_keyにSecret access keyを入れて実行してください
    • ~/.aws/credentialsがすでに作成されている場合は上書きされるか尋ねられるので問題ないかファイルの内容を確認し対応してください
serverless config credentials --provider aws --key aws_access_key_id --secret aws_secret_access_key
  • キー情報が漏洩し悪用されると多額の請求につながる危険性があるので取り扱いには十分気をつけてください

デプロイする

  • デプロイもServerlessFrameworkの機能で簡単に実行できます
serverless deploy --region ap-northeast-1
  • --region ap-northeast-1はAWSの東京リージョンにデプロイすることを指定しています
    • serverless.ymlに記載しておけば毎回引数で設定する必要はなくなります
serverless.yml
# 抜粋
provider:
  name: aws
  runtime: nodejs12.x
  region: ap-northeast-1 # これ
  • デプロイが成功すると以下のような出力がされます
Service Information
service: sls-sample
stage: dev
region: ap-northeast-1
stack: sls-sample-dev
resources: 6
api keys:
  None
endpoints:
  None
functions:
  hello: sls-sample-dev-hello
layers:
  None
Serverless: Run the "serverless" command to setup monitoring, troubleshooting and testing.
  • エラーが出た場合は出力されたログをよく確認して対処しましょう

デプロイした関数を実行する

  • AWSにデプロイしたLambda関数もコマンドラインから実行することができます
sls invoke --function hello --data Hello --region ap-northeast-1
  • ローカルで実行したときとの違いはlocalを指定していないだけですね
  • ローカルのときと同じように以下のレスポンスを受け取れていれば成功です
{
    "statusCode": 200,
    "body": "{\n  \"message\": \"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\",\n  \"input\": \"Hello\"\n}"
}

まとめ

  • Lambda関数の基本的な扱い方について紹介しました
  • ServerlessFrameworkを使うと設定やデプロイ周りがとても簡単ですね！
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