AWS Lambda es un servicio de computación sin servidor que te permite ejecutar código sin aprovisionar ni gestionar servidores. Con Lambda, puedes ejecutar código para casi cualquier tipo de aplicación o servicio backend, todo con cero administración.

• Función Lambda: Es una unidad de ejecución de código en AWS Lambda. Cada función tiene su propio código y configuración.
• Evento: Es una acción que desencadena la ejecución de una función Lambda. Los eventos pueden provenir de otros servicios de AWS, como S3, DynamoDB, o incluso solicitudes HTTP a través de API Gateway.
• Tiempo de ejecución: Es el entorno en el que se ejecuta tu código. AWS Lambda soporta varios lenguajes de programación, incluyendo Node.js, Python, Java, y más.
• Desencadenadores: Son las fuentes de eventos que pueden invocar tu función Lambda.

• Sin servidor: No necesitas gestionar servidores ni preocuparte por la infraestructura subyacente.
• Escalabilidad automática: Lambda escala automáticamente en respuesta al número de eventos entrantes.
• Pago por uso: Solo pagas por el tiempo de ejecución de tu código y la cantidad de solicitudes.

1. Accede a la Consola de AWS Lambda:

   • Inicia sesión en la consola de administración de AWS.
   • Navega a Servicios y selecciona Lambda.

2. Crear una nueva función:

   • Haz clic en Crear función.
   • Selecciona Crear desde cero.
   • Proporciona un nombre para tu función.
   • Selecciona el tiempo de ejecución (por ejemplo, Python 3.8).
   • Configura un rol de ejecución. Puedes crear un nuevo rol con permisos básicos de Lambda.

3. Escribir el código de la función:

   • En la sección de código, puedes escribir tu función directamente en el editor en línea o subir un archivo ZIP con tu código.
   • Ejemplo de código en Python:

     import json
     
     def lambda_handler(event, context):
         # TODO: write your code here
         return {
             'statusCode': 200,
             'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
         }
     

4. Configurar el desencadenador:

   • En la sección de Desencadenadores, puedes agregar una fuente de eventos que invocará tu función Lambda, como un bucket de S3, una tabla de DynamoDB, o una API Gateway.

5. Guardar y probar:

   • Haz clic en Guardar.
   • Puedes probar tu función Lambda creando un evento de prueba en la consola.

1. Crear un evento de prueba:

   • En la consola de Lambda, selecciona tu función.
   • Haz clic en Probar.
   • Configura un evento de prueba con datos de ejemplo.
   • Haz clic en Crear y luego en Probar.

2. Ver los resultados:

   • La consola mostrará el resultado de la ejecución de tu función Lambda, incluyendo el estado de la respuesta y cualquier salida de registro.

Queremos crear una función Lambda que se active cada vez que se suba una imagen a un bucket de S3. La función Lambda procesará la imagen y generará una versión en miniatura.

1. Crear un bucket de S3:
   • En la consola de S3, crea un nuevo bucket.
   • Configura los permisos y políticas necesarias para permitir que Lambda acceda al bucket.

1. Crear la función Lambda:

   • Sigue los pasos mencionados anteriormente para crear una nueva función Lambda.
   • Selecciona Python 3.8 como tiempo de ejecución.

2. Escribir el código de la función:

   • Ejemplo de código para procesar imágenes:

     import boto3
     from PIL import Image
     import io
     
     s3 = boto3.client('s3')
     
     def lambda_handler(event, context):
         bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
         key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
     
         # Descargar la imagen desde S3
         response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
         image_content = response['Body'].read()
     
         # Procesar la imagen
         image = Image.open(io.BytesIO(image_content))
         image.thumbnail((128, 128))
     
         # Guardar la imagen procesada en un nuevo bucket
         buffer = io.BytesIO()
         image.save(buffer, 'JPEG')
         buffer.seek(0)
     
         s3.put_object(Bucket='processed-images-bucket', Key=key, Body=buffer, ContentType='image/jpeg')
     
         return {
             'statusCode': 200,
             'body': 'Image processed successfully'
         }
     

3. Configurar el desencadenador de S3:

   • En la sección de Desencadenadores, agrega el bucket de S3 que creaste.
   • Configura el evento para que se active en la creación de objetos (subida de imágenes).

4. Guardar y probar:

   • Guarda la función Lambda.
   • Sube una imagen al bucket de S3 y verifica que la función Lambda se ejecute y procese la imagen correctamente.

Objetivo: Crear una función Lambda que devuelva un saludo personalizado.

1. Crear una función Lambda:

   • Nombre: HelloLambda
   • Tiempo de ejecución: Python 3.8

2. Escribir el código:

   import json
   
   def lambda_handler(event, context):
       name = event.get('name', 'World')
       return {
           'statusCode': 200,
           'body': json.dumps(f'Hello, {name}!')
       }
   

3. Probar la función:

   • Crear un evento de prueba con el siguiente JSON:

     {
         "name": "Alice"
     }
     

   • Verificar que la respuesta sea Hello, Alice!.

Objetivo: Crear una función Lambda que se active cuando se inserte un nuevo ítem en una tabla de DynamoDB y registre el ítem en CloudWatch Logs.

1. Crear una tabla de DynamoDB:

   • Nombre: MyTable
   • Clave de partición: ID (String)

2. Crear una función Lambda:

   • Nombre: LogDynamoDBItem
   • Tiempo de ejecución: Python 3.8

3. Escribir el código:

   import json
   import logging
   
   logger = logging.getLogger()
   logger.setLevel(logging.INFO)
   
   def lambda_handler(event, context):
       for record in event['Records']:
           if record['eventName'] == 'INSERT':
               new_image = record['dynamodb']['NewImage']
               logger.info(f'New item added: {json.dumps(new_image)}')
       return {
           'statusCode': 200,
           'body': 'Success'
       }
   

4. Configurar el desencadenador de DynamoDB:

   • En la sección de Desencadenadores, agrega la tabla de DynamoDB.
   • Configura el evento para que se active en la inserción de nuevos ítems.

5. Probar la función:

   • Inserta un nuevo ítem en la tabla de DynamoDB y verifica los registros en CloudWatch Logs.

En esta sección, hemos aprendido sobre AWS Lambda, sus ventajas y cómo crear y configurar funciones Lambda. También hemos explorado ejemplos prácticos y ejercicios para reforzar los conceptos aprendidos. Con AWS Lambda, puedes construir aplicaciones y servicios backend sin preocuparte por la infraestructura subyacente, permitiéndote enfocarte en escribir código y resolver problemas de negocio. En el próximo módulo, exploraremos otros servicios principales de AWS que complementan el uso de Lambda en tus aplicaciones.