FastAPIとAWS Lambdaを組み合わせたサーバーレスアプリケーションの構築

by mr_osson 投稿日:

FastAPIとは何か

FastAPIは、Pythonのモダンで高速（高性能）なWebフレームワークで、非常に直感的で簡単に使用でき、標準のPython型ヒントを使用します。

FastAPIの主な特徴は次のとおりです：

  • 高速: Starlette（ASGIフレームワーク）に基づいているため、非常に高速です。Pydantic（データバリデーション）を使用しています。
  • クイックコーディング: 約2〜3倍の開発速度を提供します。開発時間を大幅に短縮し、バグを減らし、開発者の生産性を向上させます。
  • 少ないバグ: デベロッパーが意図しないエラーを引き起こす可能性を減らします。システムがエラーを防ぐのを助けます。
  • 直感的: 優れたエディタのサポート。コードの補完や型チェックが可能です。
  • 簡単: 設計が簡単で、使いやすい。ドキュメンテーションが充実しています。
  • 短い: コードの重複を最小限に抑えます。各パラメータに複数の機能を持たせることができます。
  • 堅牢: プロダクションでの使用に適しています。
  • スタンダードベース: APIの定義にOpenAPI（以前はSwagger）とJSON Schemaを使用しています。
  • JSONベース: JSONリクエストとレスポンスを読み書きするための自動的な対話型APIドキュメンテーション。
  • 自動的な対話型APIドキュメンテーション: デフォルトで提供される対話型APIドキュメンテーションとWebユーザーインターフェース。

これらの特性により、FastAPIはPythonでのWeb開発を効率的で楽しいものにします。
FastAPIは、Python 3.6以降を対象としています。これにより、Pythonの最新の機能（特にPythonの型ヒント）を最大限に活用することができます。

AWS Lambdaとは何か

AWS Lambdaは、Amazon Web Services（AWS）が提供するサーバーレスコンピューティングサービスです。Lambdaを使用すると、開発者はサーバーのプロビジョニングや管理を気にすることなくコードを実行できます。

AWS Lambdaの主な特徴は次のとおりです：

  • サーバーレス: サーバーのプロビジョニングや管理を行う必要がありません。これにより、開発者はアプリケーションのコードに集中できます。
  • イベント駆動: AWS Lambdaは、AWSの他のサービスやWebアプリケーションからのイベントに基づいて自動的にトリガーされます。これにより、リアルタイムのファイルアップロード、データ変更、設定変更などに対応するアプリケーションを簡単に作成できます。
  • 自動スケーリング: AWS Lambdaは、トラフィックの増減に応じて自動的にスケーリングします。これにより、アプリケーションはピークトラフィックに対応できます。
  • 統合: AWS Lambdaは、Amazon S3、Amazon DynamoDB、Amazon API Gatewayなど、AWSの他のサービスと緊密に統合されています。これにより、開発者はAWSの広範な機能を利用してアプリケーションを構築できます。
  • コスト効率: AWS Lambdaは、実際にコードが実行されているときだけ課金されます。これにより、開発者は必要なリソースだけを支払い、コストを最小限に抑えることができます。

これらの特性により、AWS Lambdaは、スケーラブルで効率的なアプリケーションの開発を可能にします。AWS Lambdaは、Webアプリケーション、バックエンドサービス、データ処理タスクなど、さまざまな用途で使用できます。
AWS Lambdaは、Node.js、Python、Java、Go、.NET、Rubyなど、複数のプログラミング言語をサポートしています。これにより、開発者は自分の得意な言語を使用してアプリケーションを開発できます。

Dockerを使用する利点

Dockerは、アプリケーションをパッケージ化し、その依存関係を含むコンテナとして実行するためのオープンソースプラットフォームです。以下に、Dockerを使用する主な利点をいくつか挙げてみます：

  • 環境の一貫性: Dockerを使用すると、開発、テスト、本番環境で同じコンテナを使用できます。これにより、環境間での「動作しない」問題を防ぐことができます。
  • 移植性: Dockerコンテナはどのマシンでも実行できます。これにより、アプリケーションを簡単に移動、スケールアップ、スケールダウンできます。
  • 軽量性: Dockerコンテナは非常に軽量で、起動が速く、リソースを効率的に使用します。
  • 隔離: 各Dockerコンテナは他のコンテナから隔離されています。これにより、アプリケーションのセキュリティと信頼性が向上します。
  • バージョン管理と再現性: Dockerイメージはバージョン管理され、ビルドが再現可能です。これにより、アプリケーションの更新とロールバックが容易になります。
  • 開発の効率化: Dockerを使用すると、開発者はアプリケーションの実行環境を素早く簡単にセットアップできます。これにより、開発者はコードの作成に集中できます。

これらの利点により、Dockerは開発者、運用者、システム管理者の間で広く採用されています。Dockerは、マイクロサービスアーキテクチャ、データサイエンス、機械学習、CI/CDパイプラインなど、多くのユースケースで有用です。
Dockerは、LinuxとWindowsの両方のコンテナをサポートしています。これにより、開発者は自分の好きなプラットフォームとツールを使用してアプリケーションを開発できます。

FastAPIとLambdaを組み合わせる方法

FastAPIとAWS Lambdaを組み合わせることで、高速でスケーラブルなサーバーレスアプリケーションを構築することができます。以下に、その基本的な手順を示します：

  1. FastAPIアプリケーションの作成: まず、FastAPIを使用してWebアプリケーションを作成します。FastAPIはPythonの型ヒントを使用してAPIの定義を行い、自動的に対話型のAPIドキュメンテーションを生成します。

  2. AWS Lambda関数の作成: 次に、AWS Lambda関数を作成します。この関数は、FastAPIアプリケーションを呼び出し、HTTPリクエストを処理します。

  3. Dockerイメージの作成: FastAPIアプリケーションとその依存関係を含むDockerイメージを作成します。このイメージは、AWS Lambda関数がFastAPIアプリケーションを実行するために使用します。

  4. AWS Lambda関数のデプロイ: 作成したDockerイメージを使用してAWS Lambda関数をデプロイします。この関数は、HTTPリクエストを受け取り、FastAPIアプリケーションを呼び出してレスポンスを返します。

  5. API Gatewayの設定: 最後に、AWS API Gatewayを設定して、HTTPリクエストをAWS Lambda関数にルーティングします。これにより、FastAPIアプリケーションはインターネットからアクセス可能になります。

以上が、FastAPIとAWS Lambdaを組み合わせる基本的な手順です。この手順を適切に行うことで、FastAPIの高速性と直感性、AWS Lambdaのスケーラビリティと管理の容易さを組み合わせた強力なWebアプリケーションを構築することができます。
ただし、具体的な手順や設定は、アプリケーションの要件や使用する他のAWSサービスにより異なる場合があります。したがって、具体的な実装に移る前に、FastAPIとAWS Lambdaの公式ドキュメンテーションを参照することをお勧めします。

Dockerfileの作成と解説

Dockerfileは、Dockerイメージを作成するためのテキストドキュメントで、そのイメージ内で実行されるすべてのコマンドを含みます。以下に、FastAPIアプリケーションをAWS Lambdaで実行するための基本的なDockerfileを示し、それぞれのステップを解説します。

# ベースとなるDockerイメージを指定
FROM python:3.8-slim-buster

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# 必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gcc \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Pythonの依存関係をインストール
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# アプリケーションのソースコードをコピー
COPY . .

# ポート8080を公開
EXPOSE 8080

# アプリケーションを起動
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
  1. FROM python:3.8-slim-buster: Dockerイメージのベースとなるイメージを指定します。この例では、Python 3.8がプリインストールされたDebian Busterベースの軽量イメージを使用しています。
  2. WORKDIR /app: Dockerイメージ内の作業ディレクトリを設定します。このディレクトリは、以降のCOPY命令やCMD命令で使用されます。
  3. RUN apt-get update && apt-get install -y gcc: 必要なシステムパッケージをインストールします。この例では、GCCをインストールしています。
  4. COPY requirements.txt . & RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt: Pythonの依存関係をインストールします。requirements.txtファイルには、アプリケーションが必要とするPythonパッケージがリストされています。
  5. COPY . .: アプリケーションのソースコードをDockerイメージにコピーします。この命令は、Dockerfileが存在するディレクトリ（つまり、ビルドコンテキスト）のすべてのファイルとディレクトリを作業ディレクトリにコピーします。
  6. EXPOSE 8080: Dockerイメージがリッスンするポートを指定します。この例では、ポート8080を公開しています。
  7. CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]: Dockerコンテナが起動したときに実行されるコマンドを指定します。この例では、Uvicornサーバーを使用してFastAPIアプリケーションを起動しています。

以上が、FastAPIアプリケーションをAWS Lambdaで実行するための基本的なDockerfileの作成と解説です。ただし、具体的な手順や設定は、アプリケーションの要件や使用する他のAWSサービスにより異なる場合があります。したがって、具体的な実装に移る前に、DockerとAWS Lambdaの公式ドキュメンテーションを参照することをお勧めします。
Dockerfileは、アプリケーションのビルドとデプロイを自動化し、再現性と移植性を向上させるための重要なツールです。適切に使用することで、開発者はアプリケーションのライフサイクルを効率的に管理できます。

Lambdaへのデプロイ方法

FastAPIアプリケーションをAWS Lambdaにデプロイするための基本的な手順は以下の通りです：

  1. Dockerイメージのビルド: まず、Dockerfileを使用してDockerイメージをビルドします。このイメージには、FastAPIアプリケーションとその依存関係が含まれています。
docker build -t fastapi-lambda .
  1. Dockerイメージのプッシュ: 次に、ビルドしたDockerイメージをAmazon Elastic Container Registry（ECR）にプッシュします。これにより、AWS LambdaがDockerイメージを取得できます。
aws ecr get-login-password --region region | docker login --username AWS --password-stdin <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com
docker tag fastapi-lambda:latest <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/fastapi-lambda:latest
docker push <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/fastapi-lambda:latest

  1. AWS Lambda関数の作成: AWS Management Console、AWS CLI、またはAWS SDKを使用してAWS Lambda関数を作成します。関数のランタイムとしてprovided.al2を選択し、コンテナイメージURIとしてECRリポジトリのURIを指定します。

  2. AWS Lambda関数の設定: AWS Lambda関数のメモリ、タイムアウト、環境変数などの設定を行います。また、FastAPIアプリケーションがリッスンするポートと同じポートをLambda関数のコンテナ設定で指定します。

  3. API Gatewayの設定: 最後に、AWS API Gatewayを設定して、HTTPリクエストをAWS Lambda関数にルーティングします。これにより、FastAPIアプリケーションはインターネットからアクセス可能になります。

以上が、FastAPIアプリケーションをAWS Lambdaにデプロイするための基本的な手順です。ただし、具体的な手順や設定は、アプリケーションの要件や使用する他のAWSサービスにより異なる場合があります。したがって、具体的な実装に移る前に、AWS LambdaとDockerの公式ドキュメンテーションを参照することをお勧めします。
AWS Lambdaへのデプロイは、アプリケーションのスケーラビリティと可用性を向上させ、運用コストを削減するための重要なステップです。適切に使用することで、開発者はアプリケーションのライフサイクルを効率的に管理できます。

実際の使用例と結果

FastAPIとAWS Lambdaを組み合わせた実際の使用例として、以下に簡単なCRUD（Create, Read, Update, Delete）APIを作成し、それをAWS Lambdaにデプロイする例を示します。

まず、FastAPIを使用してCRUD APIを作成します。このAPIは、メモリ内のデータベース（この例ではPythonの辞書）を使用して、ユーザーの作成、読み取り、更新、削除を行います。

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

db = []

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

@app.post("/users/")
def create_user(user: User):
    db.append(user.dict())
    return db[-1]

@app.get("/users/")
def read_users():
    return db

@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
    return db[user_id]

@app.put("/users/{user_id}")
def update_user(user_id: int, user: User):
    db[user_id] = user.dict()
    return db[user_id]

@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
    return db.pop(user_id)

次に、このFastAPIアプリケーションをDockerイメージにパッケージ化し、AWS Lambdaにデプロイします。これにより、このAPIはインターネットからアクセス可能になり、スケーラブルなサーバーレスアーキテクチャで実行されます。

このAPIを使用すると、クライアントはHTTPリクエストを送信してユーザーを作成、読み取り、更新、削除できます。これらの操作はすべて、AWS Lambdaで実行されるFastAPIアプリケーションによって処理されます。

このように、FastAPIとAWS Lambdaを組み合わせることで、高速でスケーラブルなWeb APIを簡単に作成し、デプロイすることができます。これは、Web開発者にとって非常に強力なツールであり、大規模なトラフィックを効率的に処理する能力を提供します。
ただし、具体的な手順や設定は、アプリケーションの要件や使用する他のAWSサービスにより異なる場合があります。したがって、具体的な実装に移る前に、FastAPIとAWS Lambdaの公式ドキュメンテーションを参照することをお勧めします。

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