Le développement d'applications cloud est devenu essentiel dans le paysage technologique actuel. Amazon Web Services (AWS) est un acteur majeur dans ce domaine, offrant une multitude de services et d'outils pour aider les développeurs à créer, déployer et gérer des applications dans le cloud. Dans cet article de blog, nous allons explorer comment programmer des applications cloud avec AWS et nous plonger dans certains des services les plus populaires et utiles.
Comprendre les concepts de base d'AWS
Avant de commencer à programmer des applications cloud avec AWS, il est important de comprendre certains concepts de base. AWS est une plateforme de cloud computing qui offre une variété de services, notamment des services de calcul, de stockage, de base de données, d'analyse, d'intelligence artificielle et d'Internet des objets (IoT). Chaque service est conçu pour résoudre un problème spécifique et peut être utilisé individuellement ou en combinaison avec d'autres services pour créer des solutions complexes.
Créer un compte AWS
Pour commencer à utiliser AWS, vous devez d'abord créer un compte. Rendez-vous sur le site Web d'AWS et suivez les instructions pour vous inscrire. Une fois votre compte créé, vous aurez accès à la console de gestion AWS, qui est le point d'entrée central pour tous les services AWS.
Utiliser les SDK AWS
Les SDK (Software Development Kits) AWS sont des bibliothèques de code qui facilitent l'utilisation des services AWS dans vos applications. Ils sont disponibles pour plusieurs langages de programmation, notamment Java, .NET, Python, Go, JavaScript et Ruby. Les SDK vous permettent d'interagir avec les services AWS directement à partir de votre code, sans avoir besoin d'utiliser les API REST ou les interfaces de ligne de commande.
Pour commencer à utiliser un SDK AWS, vous devez d'abord l'installer dans votre projet. Consultez la documentation officielle d'AWS pour obtenir des instructions spécifiques à votre langage de programmation.
Démarrer avec Amazon EC2
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) est un service de calcul dans le cloud qui vous permet de lancer des instances de serveurs virtuels. Les instances EC2 sont hautement configurables et peuvent être adaptées pour répondre à divers besoins en matière de performance, de capacité et de coût. Pour créer une application cloud avec EC2, vous devez d'abord lancer une instance.
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord EC2.
Cliquez sur "Lancer une instance" pour ouvrir l'assistant de lancement d'instance.
Sélectionnez une image de machine Amazon (AMI) qui correspond à votre système d'exploitation et à vos exigences logicielles.
Configurez les détails de l'instance, tels que le type d'instance, la taille de stockage et les paramètres de réseau.
Ajoutez une paire de clés SSH pour vous connecter à l'instance en toute sécurité.
Lancez l'instance et attendez qu'elle démarre.
Une fois que l'instance EC2 est en cours d'exécution, vous pouvez y accéder via SSH et commencer à déployer votre application.
Stocker des données avec Amazon S3
Amazon Simple Storage Service (S3) est un service de stockage d'objets conçu pour stocker et récupérer des données dans le cloud. S3 est un choix populaire pour stocker des images, des vidéos, des sauvegardes et d'autres types de fichiers. Il fournit également des fonctionnalités avancées telles que la gestion des versions, la réplication multi-régions et l'intégration avec d'autres services AWS.
Pour commencer à utiliser S3, vous devez d'abord créer un compartiment, qui est un conteneur pour stocker vos objets. Les compartiments sont organisés par nom unique et peuvent contenir un nombre illimité d'objets. Les objets stockés dans S3 sont accessibles via des URL spécifiques et peuvent être protégés par des contrôles d'accès granulaires.
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord S3.
Cliquez sur "Créer un compartiment" et fournissez un nom unique pour le compartiment.
Configurez les paramètres du compartiment, tels que la région, les autorisations d'accès et la politique de cycle de vie des objets.
Cliquez sur "Créer" pour créer le compartiment.
Une fois que vous avez créé un compartiment S3, vous pouvez y télécharger des objets, les récupérer et les gérer en utilisant le SDK AWS de votre choix ou les outils de ligne de commande AWS.
Gérer les bases de données avec Amazon RDS
Amazon Relational Database Service (RDS) est un service de base de données relationnelle dans le cloud qui facilite la configuration, l'exploitation et la mise à l'échelle des bases de données. RDS prend en charge plusieurs moteurs de base de données populaires, notamment MySQL, PostgreSQL, Oracle et Microsoft SQL Server.
Pour créer une base de données avec RDS, vous devez lancer une instance de base de données, qui est une machine virtuelle configurée pour exécuter un moteur de base de données spécifique.
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord RDS.
Cliquez sur "Créer une base de données" pour ouvrir l'assistant de création de base de données.
Sélectionnez un moteur de base de données et configurez les paramètres de l'instance, tels que la classe d'instance, le stockage et les paramètres de réseau.
Créez un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données.
Configurez les options de sauvegarde et de maintenance pour la base de données.
Cliquez sur "Créer une base de données" pour lancer l'instance de base de données.
Une fois que l'instance de base de données est en cours d'exécution, vous pouvez vous connecter à la base de données à l'aide d'un client de base de données compatible et commencer à créer des tables, des index et d'autres objets de base de données.
Exécuter du code sans serveur avec AWS Lambda
AWS Lambda est un service de calcul sans serveur qui vous permet d'exécuter votre code en réponse à des événements, sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente. Avec Lambda, vous pouvez créer des fonctions qui sont déclenchées par des événements tels que des modifications dans Amazon S3, des mises à jour de base de données Amazon DynamoDB ou des appels d'API Amazon API Gateway.
Lambda prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, Node.js, Java et C#. Pour commencer à utiliser Lambda, vous devez créer une fonction Lambda en fournissant votre code source et en configurant les déclencheurs d'événements.
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Lambda.
Cliquez sur "Créer une fonction" pour ouvrir l'assistant de création de fonction.
Sélectionnez un modèle de fonction ou commencez avec une fonction vide.
Configurez les paramètres de la fonction, tels que le nom, le runtime et le rôle d'exécution.
Téléchargez votre code source ou fournissez une référence à un dépôt Git ou à un compartiment Amazon S3.
Configurez les déclencheurs d'événements pour la fonction, tels que les sources d'événements et les conditions de déclenchement.
Cliquez sur "Créer une fonction" pour déployer votre fonction Lambda.
Une fois que votre fonction Lambda est déployée, elle sera automatiquement déclenchée en réponse aux événements configurés. Vous pouvez surveiller l'exécution de votre fonction et consulter les journaux d'exécution dans la console de gestion AWS.
Gérer les API avec Amazon API Gateway
Amazon API Gateway est un service qui vous permet de créer, publier, maintenir et sécuriser des API pour vos applications. API Gateway prend en charge la création d'API RESTful et WebSocket et peut être intégré à des services tels que AWS Lambda, Amazon EC2 ou des services HTTP personnalisés.
Pour créer une API avec API Gateway, vous devez définir les ressources et les méthodes de l'API, puis configurer les intégrations backend pour chaque méthode.
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord API Gateway.
Cliquez sur "Créer une API" pour ouvrir l'assistant de création d'API.
Sélectionnez un type d'API (RESTful ou WebSocket) et configurez les paramètres de l'API, tels que le nom et la description.
Ajoutez des ressources et des méthodes à l'API en spécifiant les chemins d'accès et les verbes HTTP.
Configurez les intégrations backend pour chaque méthode, en sélectionnant le service backend (tel que Lambda, EC2 ou HTTP) et en fournissant les paramètres d'intégration nécessaires.
Configurez les autorisations et les politiques de sécurité pour l'API, telles que les clés API, les plans d'utilisation et les autorisations d'accès.
Déployez l'API dans un environnement de déploiement (tel que "prod" ou "dev") et obtenez l'URL de l'API.
Une fois que votre API est déployée, elle est accessible via l'URL de l'API et peut être utilisée par les clients pour interagir avec votre backend. Vous pouvez surveiller l'utilisation de votre API, visualiser les journaux d'accès et gérer les versions et les déploiements dans la console de gestion AWS.
Utiliser des conteneurs avec Amazon ECS et EKS
Les conteneurs sont un moyen populaire de gérer les applications et leurs dépendances dans des environnements isolés et portables. Amazon Elastic Container Service (ECS) et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) sont deux services AWS qui facilitent l'exécution et la gestion d'applications conteneurisées dans le cloud.
Amazon ECS est un service de gestion de conteneurs entièrement géré qui prend en charge l'exécution de conteneurs Docker. ECS permet de définir des tâches et des services pour exécuter et gérer vos conteneurs à l'échelle. Vous pouvez utiliser Amazon Fargate, un moteur de calcul sans serveur pour ECS, pour éliminer la nécessité de gérer l'infrastructure sous-jacente.
Amazon EKS est un service de gestion de Kubernetes entièrement géré qui vous permet d'exécuter des applications conteneurisées à l'aide de l'orchestrateur Kubernetes. Avec EKS, vous pouvez tirer parti de l'écosystème riche et mature de Kubernetes et de ses fonctionnalités d'orchestration, tout en bénéficiant de la simplicité et de la fiabilité du cloud AWS.
Pour utiliser ECS ou EKS, vous devez d'abord créer un cluster, qui est un ensemble de ressources de calcul et de stockage pour exécuter vos conteneurs. Ensuite, vous pouvez déployer vos applications conteneurisées sur le cluster en définissant des tâches (pour ECS) ou des déploiements (pour EKS).
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord ECS ou EKS, selon le service que vous souhaitez utiliser.
Cliquez sur "Créer un cluster" pour ouvrir l'assistant de création de cluster.
Sélectionnez un modèle de cluster et configurez les paramètres du cluster, tels que la taille et le type d'instance, la configuration du réseau et les options de mise à l'échelle automatique.
Créez et configurez un référentiel pour vos images de conteneur, en utilisant Amazon Elastic Container Registry (ECR) ou un autre registre de conteneurs compatible.
Définissez et déployez vos tâches (pour ECS) ou vos déploiements (pour EKS) en spécifiant les images de conteneur, les ressources requises et les paramètres de mise à l'échelle.
Surveillez et gérez l'exécution de vos conteneurs et l'état du cluster dans la console de gestion AWS.
Utiliser les outils DevOps avec AWS CodeStar
AWS CodeStar est un service qui facilite la création, la gestion et le déploiement d'applications dans le cloud à l'aide de pratiques DevOps. CodeStar prend en charge une variété de modèles d'applications, de langages de programmation et de plates-formes d'exécution, et s'intègre avec d'autres services AWS tels que AWS CodeCommit, AWS CodeBuild,AWS CodeStar est un service qui facilite la création, la gestion et le déploiement d'applications dans le cloud à l'aide de pratiques DevOps. CodeStar prend en charge une variété de modèles d'applications, de langages de programmation et de plates-formes d'exécution, et s'intègre avec d'autres services AWS tels que AWS CodeCommit, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy et AWS CodePipeline pour fournir un flux de travail DevOps complet.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser AWS CodeStar pour créer et gérer vos projets d'applications cloud :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord AWS CodeStar.
Cliquez sur "Créer un projet" pour ouvrir l'assistant de création de projet.
Sélectionnez un modèle d'application qui correspond à vos besoins en matière de langage de programmation, de framework et de plate-forme d'exécution. Les modèles disponibles incluent des applications web, des services RESTful, des applications sans serveur et d'autres types d'applications.
Configurez les paramètres du projet, tels que le nom, la description et le référentiel de code source (AWS CodeCommit, GitHub ou Bitbucket).
Sélectionnez et configurez les services AWS et les outils DevOps que vous souhaitez utiliser pour votre projet, tels que AWS CodeBuild pour la construction, AWS CodeDeploy pour le déploiement et AWS CodePipeline pour l'orchestration du flux de travail.
Cliquez sur "Créer un projet" pour créer votre projet AWS CodeStar et configurer automatiquement les services AWS et les outils DevOps sélectionnés.
Une fois que votre projet AWS CodeStar est créé, vous pouvez cloner le référentiel de code source, développer votre application localement, puis pousser les modifications dans le référentiel pour déclencher automatiquement le flux de travail DevOps et déployer votre application dans le cloud.
Utiliser l'analyse de données avec Amazon Redshift et Amazon Athena
Amazon Redshift est un service d'entrepôt de données rapide, entièrement géré et évolutif qui facilite l'exécution de requêtes analytiques complexes sur de grandes quantités de données. Redshift utilise une architecture de colonnes optimisée pour l'analyse de données et prend en charge des requêtes SQL standard ainsi que des fonctions d'analyse avancées.
Amazon Athena est un service d'interrogation interactif qui facilite l'analyse des données directement dans Amazon S3 à l'aide de requêtes SQL standard. Athena fonctionne avec des données structurées et semi-structurées et prend en charge plusieurs formats de fichiers, tels que CSV, JSON, Parquet et ORC.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser Amazon Redshift et Amazon Athena pour analyser vos données dans le cloud :
Amazon Redshift
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon Redshift.
Cliquez sur "Créer un cluster" pour ouvrir l'assistant de création de cluster.
Configurez les paramètres du cluster, tels que le type d'instance, la taille du cluster, la configuration du réseau et les options de sécurité.
Cliquez sur "Créer un cluster" pour créer votre cluster Amazon Redshift.
Une fois que votre cluster est opérationnel, connectez Amazon Redshift
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon Redshift.
Cliquez sur "Créer un cluster" pour ouvrir l'assistant de création de cluster.
Configurez les paramètres du cluster, tels que le type d'instance, la taille du cluster, la configuration du réseau et les options de sécurité.
Cliquez sur "Créer un cluster" pour créer votre cluster Amazon Redshift.
Une fois que votre cluster est opérationnel, connectez-vous à l'interface SQL de Redshift à l'aide d'un client SQL compatible, tel que SQL Workbench/J ou pgAdmin.
Créez des tables dans votre cluster Redshift et chargez vos données à partir d'Amazon S3 ou d'autres sources de données.
Exécutez des requêtes analytiques sur vos données à l'aide de SQL standard et des fonctions d'analyse avancées de Redshift.
Vous pouvez également utiliser des outils de visualisation et de reporting, tels qu'Amazon QuickSight ou Tableau, pour explorer et visualiser vos données.
Amazon Athena
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon Athena.
Créez des tables dans Athena en définissant la structure de vos données et en spécifiant l'emplacement des fichiers de données dans Amazon S3.
Vous pouvez créer des tables à l'aide de l'interface graphique Athena ou en exécutant des requêtes DDL (Data Definition Language) SQL.
Une fois que vos tables sont créées, vous pouvez interroger vos données en utilisant SQL standard et les fonctions d'analyse supportées par Athena.
Les résultats des requêtes Athena sont stockés dans Amazon S3 et peuvent être téléchargés ou visualisés directement dans la console Athena.
Comme pour Redshift, vous pouvez également utiliser des outils de visualisation et de reporting pour explorer et visualiser vos données.
Utiliser le machine learning avec Amazon SageMaker
Amazon SageMaker est un service de machine learning entièrement géré qui vous permet de créer, former et déployer des modèles de machine learning dans le cloud. SageMaker prend en charge une variété de frameworks et d'algorithmes de machine learning, tels que TensorFlow, PyTorch, MXNet et XGBoost, et fournit des fonctionnalités pour la préparation des données, la sélection des algorithmes, la formation des modèles et l'optimisation des hyperparamètres.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser Amazon SageMaker pour créer et déployer vos modèles de machine learning :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon SageMaker.
Créez un ordinateur portable SageMaker pour développer et tester votre code de machine learning. Les ordinateurs portables SageMaker sont basés sur des instances Amazon EC2 et sont préconfigurés avec des environnements de développement pour les frameworks de machine learning pris en charge.
Développez votre code de machine learning à l'aide des bibliothèques et des API fournies par les frameworks pris en charge. Vous pouvez utiliser des exemples de code et des modèles pré-entraînés disponibles dans la galerie d'exemples SageMaker pour démarrer rapidement.
Préparez vos données pour la formation et l'évaluation en utilisant les outils de préparation
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser Amazon SageMaker pour créer et déployer vos modèles de machine learning :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon SageMaker.
Créez un ordinateur portable SageMaker pour développer et tester votre code de machine learning. Les ordinateurs portables SageMaker sont basés sur des instances Amazon EC2 et sont préconfigurés avec des environnements de développement pour les frameworks de machine learning pris en charge.
Développez votre code de machine learning à l'aide des bibliothèques et des API fournies par les frameworks pris en charge. Vous pouvez utiliser des exemples de code et des modèles pré-entraînés disponibles dans la galerie d'exemples SageMaker pour démarrer rapidement.
Préparez vos données pour la formation et l'évaluation en utilisant les outils de préparation des données SageMaker, tels que SageMaker Data Wrangler, ou en utilisant d'autres outils et services AWS, tels qu'Amazon S3, AWS Glue et Amazon Redshift.
Configurez et lancez des tâches de formation pour entraîner vos modèles de machine learning en utilisant les instances de calcul Amazon EC2. Vous pouvez spécifier les ressources de calcul, les algorithmes et les paramètres d'entraînement à utiliser, ainsi que les métriques de performance à surveiller.
Utilisez les fonctionnalités d'optimisation des hyperparamètres de SageMaker pour sélectionner les meilleures combinaisons de paramètres pour votre modèle. L'optimisation des hyperparamètres effectue une recherche automatisée des paramètres en utilisant des techniques avancées, telles que l'échantillonnage Bayésien et la recherche aléatoire.
Évaluez la performance de vos modèles entraînés en utilisant des métriques de validation, telles que la précision, la perte et l'AUC (aire sous la courbe ROC). Vous pouvez utiliser des techniques de validation croisée et des jeux de données de test pour estimer la performance de votre modèle sur de nouvelles données.
Déployez vos modèles entraînés sur des instances Amazon EC2 pour les rendre accessibles via des API RESTful et les intégrer dans vos applications et services. SageMaker prend en charge le déploiement de modèles en tant que points de terminaison en temps réel et en tant que tâches de traitement par lots pour les scénarios de prédictions à grande échelle.
Surveillez et gérez vos modèles déployés en utilisant les outils de surveillance et de gestion de SageMaker, tels que SageMaker Model Monitor et SageMaker Clarify. Ces outils vous permettent de détecter et d'analyser les problèmes de performance, de biais et de dérive des données dans vos modèles.
Utiliser l'Internet des objets avec AWS IoT Core
AWS IoT Core est un service géré qui permet aux appareils connectés d'interagir en toute sécurité avec les applications et les services cloud AWS. IoT Core prend en charge plusieurs protocoles de communication, tels que MQTT, HTTP et WebSockets, et fournit des fonctionnalités pour la gestion des appareils, la sécurité, l'analyse des données et l'intégration avec d'autres services AWS.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser AWS IoT Core pour connecter et gérer vos appareils IoT :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord AWS IoT Core.
Créez un "Thing" pour représenter votre appareil IoT dans IoT Core. Un "Thing" est une ressource virtuelle qui contient les métadonnées et les informations d'identification de sécurité pour un appareil physique.
Configurez les paramètres de sécurité pour votre "Thing", tels que les certificats X.509 et les règles de stratégie de sécurité. Les certificats et les stratégies sont utilisés pour authentifier et autoriser les appareils à se connecter à IoT Core et à interagir avec les services AWS.
Développez et déployez un agent IoT sur votre appareil physique pour gérer la communication avec IoT Core. L'agent IoT doit être capable de se connecter à IoT Core en utilisant les protocoles de communication pris en charge et les informations d'identification de sécurité configurées pour votre "Thing".
Utilisez les fonctionnalités de gestion des appareils d'IoT Core pour enregistrer, organiser et gérer vos "Things". Vous pouvez créer des groupes de "Things", appliquer des attributs et des balises, et définir des actions automatiques basées sur des événements ou des conditions spécifiques.
Utilisez les règles IoT Core pour déclencher des actions et des flux de travail en fonction des messages et des événements générés par vos appareils. Les règles peuvent être configurées pour exécuter des fonctions AWS Lambda, envoyer des messages à Amazon SNS ou Amazon SQS, écrire des données dans Amazon DynamoDB ou Amazon S3, ou appeler d'autres services AWS.
Intégrez IoT Core avec les services d'analyse et de machine learning d'AWS pour extraire des informations précieuses à partir des données générées par vos appareils. Vous pouvez utiliser Amazon Kinesis Data Firehose pour ingérer et stocker vos données dans Amazon S3, Amazon Redshift ou Amazon Elasticsearch, puis utiliser Amazon Athena, Amazon QuickSight ou Amazon SageMaker pour analyser et visualiser vos données.
Utilisez les fonctionnalités de sécurité avancées d'IoT Core, telles que l'audit des appareils, la détection des anomalies et la mise à jour des appareils pour protéger et maintenir vos appareils IoT. Ces fonctionnalités vous permettent de surveiller et de résoudre les problèmes de sécurité, de détecter les comportements anormaux et de déployer des mises à jour de firmware et de logiciels sur vos appareils.
Mettre en place un pipeline de données avec AWS Glue
AWS Glue est un service d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) entièrement géré qui facilite la préparation, la conversion et la migration des données entre différentes sources de données et formats. Glue utilise des "crawlers" pour découvrir et cataloguer les données dans vos sources de données, puis génère des scripts de transformation et de chargement en Python ou Scala que vous pouvez personnaliser et exécuter sur des "jobs" Glue. Glue s'intègre avec d'autres services AWS, tels qu'Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift, et Amazon Athena, pour faciliter l'ingestion, le stockage et l'analyse de vos données.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser AWS Glue pour créer et gérer un pipeline de données :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord AWS Glue.
Créez un "crawler" Glue pour découvrir et cataloguer les données dans vos sources de données. Un crawler est un programme qui se connecte à vos sources de données, analyse les schémas et les formats de données, et crée des métadonnées pour les tables dans le catalogue de données Glue.
Configurez les paramètres de votre crawler, tels que les sources de données à analyser, les options d'authentification et les règles de classification des données. Les sources de données prises en charge incluent Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift, et d'autres bases de données compatibles JDBC.
Exécutez votre crawler pour découvrir et cataloguer les données dans vos sources de données. Vous pouvez exécuter votre crawler manuellement ou le programmer pour s'exécuter à intervalles réguliers. Les résultats de l'exécution du crawler sont stockés dans le catalogue de données Glue et peuvent être consultés et gérés via la console Glue.
Créez un "job" Glue pour transformer et charger vos données entre différentes sources et formats. Un job Glue est un script Python ou Scala qui utilise les bibliothèques et les API fournies par le SDK Glue pour effectuer des opérations ETL sur vos données. Les jobs Glue sont exécutés sur des instances Amazon EC2 gérées par Glue et peuvent être parallélisés et redimensionnés automatiquement en fonction des besoins en ressources de calcul.
Développez et personnalisez votre script de job Glue en utilisant les exemples de code et les transformations intégrées fournies par le SDK Glue. Vous pouvez également créer et utiliser vos propres transformations personnalisées et vos bibliothèques de code pour répondre à des besoins spécifiques en matière de traitement des données.
Testez et déboguez votre script de job Glue en utilisant l'environnement de développement intégré (IDE) Glue ou un IDE externe de votre choix. Vous pouvez exécuter des portions de votre script, afficher les résultats intermédiaires et surveiller les performances et les ressources utilisées par votre job.
Exécutez votre job Glue pour transformer et charger vos données entre vos sources de données et vos destinations. Vous pouvez exécuter votre job manuellement, le déclencher en fonction d'événements ou de conditions spécifiques, ou le programmer pour s'exécuter à intervalles réguliers. Vous pouvez également configurer des alertes et des notifications pour surveiller l'état et la progression de votre job.
Surveillez et gérez vos jobs Glue en utilisant les outils de surveillance et de gestion de Glue, tels que les journaux CloudWatch, les métriques de performance et les tableaux de bord Glue. Ces outils vous permettent de détecter et de résoudre les problèmes de performance, de suivre les coûts et les ressources utilisées par vos jobs, et d'optimiser vos pipelines de données pour une meilleure efficacité et une réduction des coûts.
Intégrez vos pipelines de données Glue avec d'autres services AWS pour créer des solutions de traitement et d'analyse des données complètes et évolutives. Vous pouvez utiliser AWS Glue avec Amazon Kinesis Data Firehose pour ingérer et transformer des données en temps réel, Amazon S3 pour stocker et partager des données volumineuses, Amazon Athena pour interroger des données directement depuis Amazon S3, Amazon Redshift pour analyser des données structurées et semi-structurées à grande échelle, et Amazon SageMaker pour entraîner et déployer des modèles de machine learning basés sur vos données.
Construire des applications sans serveur avec AWS Amplify
AWS Amplify est un ensemble d'outils et de services qui vous permet de créer et de déployer rapidement des applications Web et mobiles sans serveur en utilisant des technologies frontend populaires et des services backend entièrement gérés par AWS. Amplify simplifie le développement d'applications en fournissant des bibliothèques et des composants UI pour l'authentification, le stockage, les API, les notifications et d'autres fonctionnalités courantes, ainsi qu'un environnement de développement intégré (IDE) pour créer, tester et déployer vos applications dans le cloud.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser AWS Amplify pour créer et déployer des applications sans serveur :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord AWS Amplify.
Créez un nouveau projet Amplify en sélectionnant votre environnement de développement (par exemple, React, Angular, Vue.js ou React Native), votre fournisseur de contrôle de version (par exemple, GitHub, GitLab, Bitbucket ou AWS CodeCommit) et votre modèle d'application (par exemple, une application Web ou mobile avec authentification, stockage ou API).
Configurez les services backend de votre projet Amplify en utilisant les assistants et les modèles fournis par la console Amplify. Vous pouvez ajouter des services tels qu'Amazon Cognito pour l'authentification, Amazon S3 pour le stockage, AWS AppSync pour les API GraphQL, AWS Lambda pour les fonctions sans serveur et Amazon Pinpoint pour les notifications et les analyses.
Installez la bibliothèque Amplify dans votre environnement de développement frontend en utilisant npm ou yarn, puis importez et utilisez les composants et les API Amplify pour intégrer les services backend de votre projet Amplify avec votre application frontend. Vous pouvez également utiliser le framework Amplify UI pour ajouter des composants d'interface utilisateur pré-construits et stylisés à votre application, tels que des formulaires d'authentification, des boutons de connexion sociale et des widgets de stockage de fichiers.
Utilisez l'environnement de développement intégré (IDE) Amplify pour créer et tester votre application sans serveur localement ou dans le cloud. L'IDE Amplify vous permet de prévisualiser et d'interagir avec votre application en temps réel, de gérer les ressources backend, de déboguer et de surveiller les performances de votre application, et d'accéder à des exemples de code et à la documentation pour les services AWS et les bibliothèques Amplify.
Déployez votre application sans serveur avec AWS Amplify en poussant vos modifications de code vers votre fournisseur de contrôle de version et en déclenchant un pipeline de déploiement continu (CD) dans la console Amplify. Le pipeline de déploiement crée et configure automatiquement les ressources backend, génère et optimise les ressources frontend, et déploie votre application sur un domaine personnalisé ou un sous-domaine AWS Amplify.
Surveillez et gérez votre application sans serveur en utilisant les outils de surveillance et de gestion d'Amplify, tels que les journaux CloudWatch, les métriques de performance et les tableaux de bord Amplify. Ces outils vous permettent de détecter et de résoudre les problèmes de performance, de suivre les coûts et les ressources utilisées par votre application, et d'optimiser votre architecture sans serveur pour une meilleure efficacité et une réduction des coûts.
Intégrez votre application sans serveur avec d'autres services AWS pour créer des solutions complètes et évolutives pour vos besoins métier. Vous pouvez utiliser AWS Amplify avec AWS AppSync pour créer des API GraphQL en temps réel, Amazon S3 pour stocker et partager des données volumineuses, Amazon DynamoDB pour gérer des bases de données NoSQL à haute performance, et Amazon SageMaker pour entraîner et déployer des modèles de machine learning basés sur vos données.
Utiliser les conteneurs avec Amazon Elastic Container Service (ECS) et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)
Les services de conteneurisation tels qu'Amazon Elastic Container Service (ECS) et Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) offrent une plate-forme hautement disponible et évolutive pour déployer, gérer et mettre à l'échelle des applications basées sur des conteneurs. ECS est un service géré qui simplifie la gestion des clusters de conteneurs Docker, tandis qu'EKS est un service géré qui simplifie la gestion des clusters Kubernetes.
Voici comment vous pouvez commencer à utiliser Amazon ECS et Amazon EKS pour déployer et gérer des applications basées sur des conteneurs :
Connectez-vous à la console de gestion AWS et accédez au tableau de bord Amazon ECS ou Amazon EKS, selon le service de conteneurisation que vous souhaitez utiliser.
Créez un cluster ECS ou EKS en spécifiant le type d'instance, la taille du cluster et la configuration réseau. Un cluster est un ensemble d'instances Amazon EC2 ou AWS Fargate qui exécutent vos conteneurs. Vous pouvez utiliser des instances EC2 pour un contrôle plus granulaire des ressources et des coûts, ou des instances Fargate pour une gestion simplifiée et sans serveur des conteneurs.
Définissez un fichier de configuration pour votre application conteneurisée, appelé "task definition" pour ECS ou "manifest" pour EKS. Ce fichier décrit les conteneurs à exécuter, les ports à ouvrir, les volumes de stockage à monter, et d'autres paramètres de configuration. Vous pouvez utiliser des images de conteneurs stockées dans Amazon Elastic Container Registry (ECR) ou dans un autre registre de conteneurs compatible Docker.
Créez un service ECS ou EKS pour déployer et gérer votre application conteneurisée sur votre cluster. Un service est responsable de lancer et de maintenir un certain nombre d'instances de votre task definition ou manifest, appelées "tasks" pour ECS ou "pods" pour EKS. Vous pouvez configurer votre service pour mettre à l'échelle automatiquement le nombre de tasks ou de pods en fonction de la demande, et pour mettre à jour votre application en déployant de nouvelles versions de votre task definition ou manifest.
Utilisez les outils de surveillance et de gestion d'ECS ou d'EKS pour surveiller l'état, les performances et les ressources de votre cluster, de vos services et de vos tasks ou pods. Vous pouvez utiliser Amazon CloudWatch pour collecter des métriques et des journaux, créer des alarmes et des notifications, et visualiser des tableaux de bord personnalisés pour votre application conteneurisée. Vous pouvez également utiliser AWS X-Ray pour tracer et analyser les requêtes et les performances de votre application à travers les services et les composants de votre architecture.
Intégrez votre application conteneurisée avec d'autres services AWS pour créer des solutions complètes et évolutives pour vos besoins métier. Vous pouvez utiliser Amazon RDS, Amazon DynamoDB ou Amazon Aurora pour stocker et gérer les données de votre application, Amazon S3 pour stocker et partager des données volumineuses, Amazon API Gateway pour créer et gérer des API REST ou WebSocket, et Amazon SageMaker pour entraîner et déployer des modèles de machine learning basés sur vos données.
En résumé, AWS offre une multitude de services et de fonctionnalités pour vous aider à développer, déployer et gérer des applications cloud de manière efficace et sécurisée. En utilisant des services tels qu'Amazon S3, AWS Lambda, API Gateway, AWS CodeStar, Amazon Redshift, Amazon SageMaker, AWS IoT Core, AWS Glue, AWS Amplify, Amazon ECS et Amazon EKS, vous pouvez créer des solutions évolutives et personnalisées pour répondre à vos besoins métier spécifiques.
Il est important de se familiariser avec ces services et de comprendre comment ils peuvent être utilisés ensemble pour créer des applications cloud robustes et performantes. Prenez le temps d'explorer les documentations, les tutoriels et les exemples de code fournis par AWS pour vous aider à démarrer et à tirer le meilleur parti de ces services. N'hésitez pas à participer à des forums de discussion et à demander de l'aide à la communauté AWS si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes lors de la création de vos applications cloud.
Enfin, gardez à l'esprit que le développement d'applications cloud avec AWS est un processus en constante évolution, avec de nouveaux services et fonctionnalités ajoutés régulièrement. Assurez-vous de rester informé des dernières mises à jour et des meilleures pratiques recommandées par AWS pour continuer à améliorer et optimiser vos applications cloud au fil du temps.