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Publicando NetCore Api en AWS Lambda y AWS API Gateway

Hola, en un par de post anteriores les explicaba como dockerizar un entorno de trabajo:

Primera parte

Segunda parte

Hoy quiero explicarles como podemos desplegar nuestro api (para este ejercicio en NetCore 3.1) en AWS Lambda, usando un AWS API Gateway para poder consumir los recursos.

Empezamos en nuestra aplicación en visual studio.

Aplicación en visual studio

Notemos que en esta aplicación hemos modificado nuestro archivo “Program.cs” y los hemos renombrado “LocalEntryPoint.cs” y además hemos añadido un archivo “LambdaEntryPoint.cs”. Sobre el primer archivo no entrare en detale por que es el tipico archivo que tenemos cuando creamos un api en netcore. Pero el segundo si nos interesa, dado que ese es el handler que usará nuestro lambda. Veamos entonces, que nos encontramos.

Contenido de LambdaEntryPoint

Este archivo hereda de “API GatewayProxyFunction”, veremos más adelante que se usa un método dentro de esta clase para el handler, por lo demás estamos usando el overload de uno de los “Init”, especificamente el que tiene como entrada un “IWebHostBuilder” que es una interfaz ya conocida. Ahora vemos que tenemos que hacer en AWS. Como nota aparte, les comento que las demos las estoy usando la web de AWS. Sin embargo, todo esto puede ser reemplazada por la configuración desde la consola para crear los recursos y conectarlos entre si. Sin embargo, pienso que las demás son más dinámicas de este modo.

CREACIÓN DEL LAMBDA

Creación del lambda

Configuramos el handler

Handler por defecto
Nuevo hanlder

El handler que vamos a usar, se configura del siguiente modo.

Exphadis.Services.WebApi::Exphadis.Services.WebApi.LambdaEntryPoint::FunctionHandlerAsync

Donde, el orden es el siguiente:

Orden de elementos para el handler
  1. La ruta del proyecto en la cual esta ubicado
  2. El namespace de nuestra clase
  3. El nombre de la clase
  4. Un método dentro de la clase de la cual estamos heredando

Subimos nuestro código fuente

Realizamos un build de nuestras fuentes y comprimimos
Seleccionamos subir .zip
Seleccionamos nuestro archivo

CREACIÓN DEL API GATEWAY

Crear nueva api
Seleccionamos api rest
Finalizamos la creación

Vamos a configurar nuestro API Gateway para que consuma los recursos de nuestro lambda.

Creamos un nuevo recurso
Configuramos el recurso como un proxy
Indicamos el ARN de nuestro lambda

Mapeamos el ARN de nuestro lambda en el api gateway y aceptamos que nuestro api gateway pueda consumir nuestro lambda.

Brindamos permisos al lambda
Realizamos el deploy del api
Ponemos el nombre del stage que deseemos
Obtenemos el url de nuestro api

En este punto, para mi caso, es necesario configurar algunas variables de entorno, dado que sin esto va a fallar nuestra ejecución. Para poder hacer esto, debemos ir a nuestro lambda, a configuración y adicionar las variables de entorno.

Configuramos variables de entorno, de ser necesario

Finalmente, vamos a realizar la prueba de uno de los siguientes endpoint que tiene nuestro api. En mi caso es un get a un “health” que me permite obtener la fecha y hora del servidor y también de la base de datos, esto con la finalidad de determinar si todo esta funcionando correctamente. El endpoint a consumir sería el siguiente.

Respuesta del endpoint

Si quisieramos ver el log de nuestro lambda, tenemos que ir a la opción “Monitor”, y luego ir a cloudwatch a ver los LogGroups que se crean cada ves que consumimos nuestro api.

Opción de monitor en nuestro lambda
Cloudwatch logs
Ejecución de nuestro lambda

Finalmente, sólo voy a comentar que a este endpoint que hemos generado en AWS API Gateway, podemos mapearlo a otros domains, para esto tenemos una opción que se llama “Custom Domain Names”, en esta tenemos que indicar cual es el domain que queremos, además nos permite mapearlo a algún certificado que hayamos solicitado previamente para que nuestra api se pueda servir sobre https.

Por otro lado, como explico un poco en el video adjunto en este post, nuestro lambda es manejado enteramente por AWS, sin embargo, nosotros podemos agregar “layers” para poder realizar ajustes sobre nuestro ambiente, en tre los cuales se pueden manejar la instalación de otras librerías en nuestro ambiente de trabajo.

Finalmente, en un siguiente post, voy a mostrar como podemos integrar este flujo en un pipeline de devops con azure devops.

Espero que esten bien, cuidense.

Saludos.

Publicado enAWSNetCore

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