1 AWS、AWS Lambda和無服務器應用程序 1
1.1 無服務器概述 1
1.2 無服務器模型 2
1.2.1 無服務器模型的優勢 4
1.3 AWS簡介 6
1.3.1 AWS無服務器生態系統 6
1.4 AWS Lambda 8
1.4.1 AWS Lambda語言支持 10
1.4.2 練習1：運行第一個Lambda函數 10
1.4.3 思考題1：計算兩個數字平均值的平方根 16
1.4.4 AWS Lambda的限制 16
1.4.5 AWS Lambda定價 17
1.4.6 Lambda免費套餐 18
1.4.7 思考題2：計算Lambda費用 19
1.4.8 其他成本 19
1.5 小結 20
2 AWS無服務器平臺 21
2.1 概述 21
2.2 Amazon S3 22
2.2.1 Amazon S3的主要特征 23
2.2.2 部署靜態網站 25
2.2.3 練習2：在S3存儲桶中設置靜態網站（使用Route 53管理域名） 25
2.2.4 啟用版本控制 32
2.3 S3和Lambda集成 33
2.3.1 練習3：編寫Lambda函數，讀取S3中的文本文件 33
2.4 Amazon API Gateway 38
2.4.1 什么是Amazon API Gateway 38
2.4.2 Amazon API Gateway概念 39
2.4.3 練習4：創建REST API，并將其與Lambda集成 40
2.5 其他AWS服務 47
2.5.1 Amazon SNS 47
2.5.2 Amazon SQS 48
2.5.3 Amazon DynamoDB 50
2.5.4 DynamoDB流 51
2.5.5 DynamoDB流與Lambda集成 51
2.5.6 練習5：創建SNS主題并訂閱 52
2.5.7 練習6：SNS與Lambda集成 56
2.5.8 思考題3：將對象上傳到S3存儲桶時獲取電子郵件通知 61
2.6 小結 62
3 構建和部署媒體應用程序 63
3.1 概述 63
3.2 設計媒體Web應用程序——從傳統架構到無服務器 64
3.3 構建無服務器媒體Web應用程序 65
3.3.1 練習7：構建要與API一起使用的角色 66
3.3.2 練習8：創建與Amazon S3服務交互的API 69
3.3.3 練習9：構建圖像處理系統 81
3.4 無服務器架構中的部署選項 86
3.4.1 思考題4：創建刪除S3存儲桶的API 88
3.5 小結 89
4 Amazon Athena和AWS Glue無服務器數據分析與管理 91
4.1 概述 91
4.2 Amazon Athena 92
4.2.1 數據庫和表 94
4.2.2 練習10：使用Amazon Athena創建數據庫和表 95
4.3 AWS Glue 102
4.3.1 練習11：使用AWS Glue構建元數據存儲庫 104
4.3.2 思考題5：為CSV數據集構建AWS Glue數據目錄，
并使用Amazon Athena分析數據 110
4.4 小結 111
5 Amazon Kinesis實時數據洞察 113
5.1 概述 113
5.2 Amazon Kinesis 114
5.2.1 Amazon Kinesis優勢 114
5.3 Amazon Kinesis Data Streams 115
5.3.1 Amazon Kinesis Data Streams工作機制 116
5.3.2 練習12：創建樣本Kinesis流 116
5.4 Amazon Kinesis Data Firehose 124
5.4.1 練習13：創建Amazon Kinesis Data Firehose傳輸流 125
5.4.2 思考題6：對傳入數據執行數據轉換 135
5.5 Amazon Kinesis Data Analytics 137
5.5.1 練習14：設置Amazon Kinesis Data Analytics應用程序 139
5.5.2 思考題7：添加參考數據，并與實時數據進行連接 153
5.6 小結 154
附錄 157