AWS Lambda für Entwickler - Beratung, Coaching und Schulung

AWS Lambda für Entwickler: Serverless mit Python, Java und Go

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie schreiben Lambda-Funktionen in Python, Java und Go, binden sie an Ereignisquellen wie API Gateway, S3 und SQS an, verkürzen Kaltstarts mit SnapStart und stellen sie mit SAM oder CDK getestet und beobachtbar bereit.

Wie übersteht eine Lambda-Funktion Wiederholungen, Teilfehler und Kaltstarts?

AWS Lambda führt Ihren Code aus, sobald ein Ereignis eintrifft – ein HTTP-Aufruf über API Gateway, eine neue Datei in S3, eine Nachricht in SQS, ein Zeitplan in EventBridge – und berechnet nur Aufrufe und Laufzeit. Im Backend ändert sich dadurch, woran Sie arbeiten: Statt Server zu betreuen, schreiben Sie Handler, wählen Laufzeit, Architektur und Speichergröße, vergeben Berechtigungen und sorgen dafür, dass eine Funktion denselben Datensatz zweimal verarbeiten darf, ohne Schaden anzurichten. Das Seminar AWS Lambda für Entwickler behandelt genau diesen Code – in Python, Java und Go, jeweils mit den Eigenheiten der Sprache beim Paketieren, beim Kaltstart und beim Testen.

Nach einer Einordnung, wofür sich Serverless eignet und wo Laufzeitgrenzen, Kaltstarts oder Kosten bei Dauerlast dagegen sprechen, sehen Sie sich den Lebenszyklus der Ausführungsumgebung an: Init-, Invoke- und Shutdown-Phase, Wiederverwendung von Verbindungen, /tmp und Umgebungsvariablen. Danach folgen die drei Sprachen. In Python arbeiten Sie mit lambda_handler(event, context), Abhängigkeiten als Layer und Powertools für Logging, Metriken und Idempotenz. In Java schreiben Sie Handler mit aws-lambda-java-core, bauen ein schlankes Deployment-Paket und messen, was SnapStart samt Priming am Kaltstart ändert. In Go bauen Sie ein bootstrap-Binary für die Laufzeit provided.al2023, weil AWS die frühere Laufzeit go1.x eingestellt hat. Anschließend geht es um synchrone und asynchrone Aufrufe, Event Source Mappings mit Batch-Teilfehlern, Destinations, Ausführungsrolle und ressourcenbasierte Richtlinien, Versionen und Aliase, Tests mit sam local und in der Cloud, Bereitstellung mit AWS SAM oder dem AWS CDK sowie Observability mit CloudWatch und X-Ray.

Lambda-Funktionen sind klein und ihre Eingaben liegen als JSON-Ereignis vor – eine gute Ausgangslage für einen Coding-Agenten. Im Kurs arbeitet Claude Code in der Shell direkt neben der SAM CLI: Es schreibt den Handler gegen ein gespeichertes Beispielereignis, ruft ihn mit sam local invoke auf und bekommt Protokoll und Trace eines fehlgeschlagenen Aufrufs als Rückmeldung. Bereitstellen darf es nur in ein Entwicklungskonto; jede neue Berechtigung im SAM-Template prüfen Sie mit sam validate --lint und IAM Access Analyzer, bevor sie in die Pipeline geht.

Die Sprachen gewichten wir nach Ihrem Team: Wer nur Java betreibt, bekommt mehr Zeit für SnapStart und das Paketieren mit Maven oder Gradle, ein Python-Team mehr für Powertools und Layers. Der anbieterübergreifende Vergleich von Lambda mit Azure Functions und anderen Plattformen ist Thema von „Serverless Computing in der Cloud“, Pipelines mit CodePipeline und schrittweiser Auslieferung behandelt „DevOps mit AWS“, die Einordnung von Lambda in eine Gesamtarchitektur „AWS Grundlagen für Architekten“. Geübt wird in einem eigenen AWS-Konto, dessen Ressourcen Sie am Ende mit sam delete wieder entfernen.

Lambda ruft Ihren Code mindestens einmal auf, nicht genau einmal. Eine SQS-Nachricht, deren Verarbeitung länger dauert als die Sichtbarkeitszeit, kommt ein zweites Mal an; ein asynchroner Aufruf, der mit einem Fehler endet, wird von Lambda selbst wiederholt. In Code-Reviews sehe ich trotzdem häufig Handler, die bei jedem Aufruf eine Rechnung anlegen oder eine E-Mail verschicken, ohne zu prüfen, ob das schon geschehen ist. Eine Lambda-Funktion ist erst fertig, wenn sie denselben Ereignis-Datensatz zweimal verarbeiten darf, ohne dass jemand es merkt. Idempotenzschlüssel, Batch-Teilfehler und eine Dead-Letter-Queue sind deshalb kein Feinschliff für später, sondern Teil der ersten Version.
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AWS Lambda für Entwickler: Serverless mit Python, Java und Go

Serverless und AWS Lambda einordnen
  • Was Serverless bedeutet: keine Serververwaltung, Skalierung nach Ereignissen, Abrechnung nach Nutzung
  • AWS Lambda im Überblick: Event Functions, Handler, Ereignisse, Laufzeiten und Ausführungsrolle
  • Weitere Lambda-Typen einordnen: Web Functions (Node.js-HTTP-Server), MicroVMs, Managed Instances, Durable Functions
  • Erste Funktion in der Lambda-Konsole: Code-Editor, Testereignis, Protokoll in CloudWatch
  • Vorteile: kein Patchen von Servern, automatische Skalierung, keine Kosten im Leerlauf
  • Nachteile: Kaltstarts, Laufzeitgrenze von 15 Minuten, Anbieterbindung, Kosten bei Dauerlast
  • Typische Anwendungsfälle: APIs, Dateiverarbeitung, Warteschlangen, Zeitpläne, Integrationen
  • Wann Container auf Fargate oder EC2 besser passen – Entscheidungskriterien für Ihr Projekt
  • Anbieterübergreifender Vergleich mit Azure Functions im Überblick (Seminar Serverless Computing)
Laufzeitumgebung, Ressourcen und Kaltstart
  • Lebenszyklus der Ausführungsumgebung: Init-, Invoke- und Shutdown-Phase
  • Flexibilität bei den Ressourcen: Speicher von 128 MB bis 10 GB, CPU proportional zum Speicher
  • Timeout, kurzlebiger Speicher in /tmp und Umgebungsvariablen konfigurieren
  • Architektur wählen: x86_64 oder arm64 mit Graviton – Preis, Leistung, native Abhängigkeiten
  • Verwaltete Laufzeiten, OS-only-Laufzeit provided.al2023 und Lebenszyklus der Laufzeitversionen
  • Kaltstarts messen: Init Duration im REPORT-Protokoll, Clients außerhalb des Handlers anlegen
  • Bereitgestellte Nebenläufigkeit, reservierte Nebenläufigkeit und Kontolimits
  • Funktionen als ZIP-Archiv oder Container-Image bis 10 GB bereitstellen
  • Lambda Layers für gemeinsame Bibliotheken und Lambda Extensions für Begleitprozesse
Lambda mit Python
  • Python-Laufzeiten, Handler lambda_handler(event, context) und das context-Objekt
  • Mit boto3 auf S3 und DynamoDB zugreifen; eigene SDK-Version mitliefern statt der eingebauten
  • Abhängigkeiten paketieren: ZIP mit passenden Wheels für arm64, Layer mit python/-Ordner
  • Python-Funktion bereitstellen und ausführen: Konsole, AWS CLI und sam deploy
  • Powertools for AWS Lambda (Python): Logger, Tracer, Metrics und Event Handler
  • Eingehende Ereignisse mit Pydantic und den Event-Datenklassen von Powertools validieren
  • Python-Beispiel: REST-Endpunkt mit API Gateway, Validierung und DynamoDB-Zugriff
Lambda mit Java
  • Java-Laufzeiten auf Amazon Corretto, RequestHandler<I, O> und RequestStreamHandler
  • Ereignistypen aus aws-lambda-java-events, AWS SDK for Java 2.x mit schlankem HTTP-Client
  • Deployment-Paket mit Maven Shade oder Gradle bauen und Abhängigkeiten klein halten
  • Java-Funktion bereitstellen und ausführen: Handler-Angabe, Speichergröße, Testereignis
  • Lambda SnapStart: Snapshot nach der Init-Phase, Versionen veröffentlichen, Grenzen
  • Priming mit CRaC-Hooks beforeCheckpoint und afterRestore; Eindeutigkeit nach dem Restore
  • Kaltstart weiter senken: Tiered Compilation per JAVA_TOOL_OPTIONS oder GraalVM Native Image
  • Powertools for AWS Lambda (Java) für strukturiertes Logging, Tracing und Idempotenz
  • Java-Beispiel: Verarbeitung von SQS-Nachrichten mit Spring Cloud Function oder reinem Handler
Lambda mit Go
  • Go auf Lambda heute: bootstrap-Binary auf provided.al2023 statt der eingestellten Laufzeit go1.x
  • Bibliothek aws-lambda-go: lambda.Start, typisierte Handler und Ereignisse aus events
  • AWS SDK for Go v2: Konfiguration laden, Clients einmal pro Ausführungsumgebung anlegen
  • Bauen mit GOOS=linux GOARCH=arm64 und Tag lambda.norpc, ZIP-Archiv mit bootstrap
  • Go-Funktion bereitstellen und ausführen: Handler-Angabe, Architektur und Testereignis
  • Bestehende go1.x-Funktionen auf provided.al2023 umstellen
  • Go-Beispiel: Webhook-Empfänger hinter einer Function URL mit Signaturprüfung
Aufrufarten und Ereignisquellen
  • Synchrone und asynchrone Aufrufe: Wiederholungen, maximales Ereignisalter, Fehlerbehandlung
  • Destinations für Erfolg und Fehler, Dead-Letter-Queue für asynchrone Aufrufe
  • HTTP-Zugang: API Gateway (HTTP- und REST-API) oder Lambda Function URL
  • S3-Ereignisse direkt oder über EventBridge; Endlosschleifen beim Schreiben in denselben Bucket vermeiden
  • Event Source Mappings für SQS, Kinesis und DynamoDB Streams: Batchgröße, Batch-Fenster, Filter
  • Teilfehler im Batch mit ReportBatchItemFailures melden statt den ganzen Batch zu wiederholen
  • Idempotente Handler: Idempotenzschlüssel in DynamoDB, Zustellung „mindestens einmal“
  • Zeitgesteuerte Funktionen mit EventBridge Scheduler; mehrstufige Abläufe mit Step Functions
Berechtigungen, Konfiguration und Netzwerk
  • Ausführungsrolle nach minimalen Rechten; SAM-Policy-Templates statt *-Berechtigungen
  • Ressourcenbasierte Richtlinien: wer die Funktion aufrufen darf, auch kontoübergreifend
  • Geheimnisse aus Secrets Manager und Parameter Store, Zwischenspeicher über die Lambda-Extension
  • Umgebungsvariablen mit KMS verschlüsseln und keine Geheimnisse im Code ablegen
  • Lambda in einer VPC: Zugriff auf RDS und interne Dienste, VPC-Endpunkte statt NAT-Gateway
  • Versionen und Aliase; gewichtete Aliase als Grundlage schrittweiser Auslieferung
Testen und lokal entwickeln
  • Fachlogik vom Handler trennen und mit pytest, JUnit 5 oder go test ohne AWS testen
  • Beispielereignisse mit sam local generate-event erzeugen und als Testdaten versionieren
  • Lokal ausführen mit sam local invoke und sam local start-api im Container
  • Integrationstests gegen echte Dienste in einem eigenen Testkonto oder Stack
  • AWS-Dienste in Unit-Tests ersetzen: Mocks mit moto, Testcontainers mit LocalStack
  • Schneller Feedbackzyklus mit sam sync --watch während der Entwicklung
Bereitstellung mit AWS SAM und AWS CDK
  • AWS SAM: template.yaml, AWS::Serverless::Function, Globals und Ereignisse
  • Ablauf mit sam init, sam build, sam deploy --guided und samconfig.toml
  • Template prüfen mit sam validate --lint und Stacks wieder entfernen mit sam delete
  • AWS CDK: Lambda-Funktionen als Constructs, Bundling für Java sowie für Python und Go (Alpha-Module)
  • SAM oder CDK: Entscheidungskriterien für Team, Sprache und vorhandene Infrastruktur
  • Auslieferung mit CodeDeploy und Canary im Überblick (Vertiefung im Seminar DevOps mit AWS)
Observability, Leistung und Kosten
  • Strukturierte JSON-Protokolle, Log-Level und eigene Log-Gruppen über die Logging-Einstellungen
  • CloudWatch Logs Insights: langsame Aufrufe und Fehler im REPORT-Protokoll finden
  • Metriken und Alarme: Errors, Throttles, Duration, IteratorAge und ConcurrentExecutions
  • Verteiltes Tracing mit AWS X-Ray oder OpenTelemetry über die AWS Distro for OpenTelemetry
  • Speichergröße mit AWS Lambda Power Tuning nach Laufzeit und Kosten wählen
  • Kostenmodell: Anfragen, GB-Sekunden samt Init-Phase (seit 01.08.2025), Architektur, bereitgestellte Nebenläufigkeit
AWS Lambda mit Coding-Agenten entwickeln
  • Agent schreibt den Handler gegen versionierte Beispielereignisse; sam local invoke als Abnahme
  • Protokoll und X-Ray-Trace eines fehlgeschlagenen Aufrufs als Rückmeldung; Agent hat nur Leserechte auf Logs
  • Neue Rechte im SAM-Template: sam validate --lint, Policy-Templates und IAM Access Analyzer vor dem Merge
  • Neue Abhängigkeiten der Lambda-Funktion prüfen: Paketgröße, Init Duration und Wheels bzw. Binaries für arm64
  • Agent stellt nur per sam sync in ein Entwicklungskonto bereit; Produktion ausschließlich über die Pipeline
Praxisprojekt: Bildeingang für das Fotoarchiv einer Lokalzeitung
  • Upload in S3 löst eine Python-Funktion aus: Vorschaubilder mit Pillow aus einem Layer, EXIF-Daten nach DynamoDB
  • Go-Funktion hinter API Gateway für die Suche der Redaktion nach Datum, Ort und Fotograf:in
  • Java-Funktion mit SnapStart erstellt per EventBridge Scheduler die monatliche Honorarübersicht
  • Fehlerhafte Dateien über eine On-Failure-Destination in SQS, Alarme und Dashboard in CloudWatch
  • Bereitstellung als SAM-Anwendung mit Unit- und Integrationstests, Power Tuning und Kostenschätzung
Lernziele
  • Sie entscheiden begründet, ob eine Aufgabe zu AWS Lambda passt oder besser in Containern läuft
  • Sie schreiben und paketieren Lambda-Funktionen in Python, Java und Go und stellen sie bereit
  • Sie verkürzen Kaltstarts mit SnapStart, passender Speichergröße und schlanken Deployment-Paketen
  • Sie binden Funktionen an API Gateway, S3, SQS und EventBridge an und behandeln Wiederholungen und Teilfehler idempotent
  • Sie vergeben Ausführungsrollen und Aufrufrechte nach dem Prinzip minimaler Rechte
  • Sie testen Funktionen lokal und in der Cloud und stellen sie mit AWS SAM oder dem AWS CDK bereit
  • Sie überwachen Funktionen mit strukturierten Protokollen, CloudWatch-Metriken und X-Ray-Traces
Zielgruppe
  • Backend-Entwickler:innen mit Python-, Java- oder Go-Kenntnissen, die serverlose Anwendungen auf AWS bauen
  • Entwicklungsteams, die bestehende Lambda-Funktionen übernehmen, modernisieren oder von go1.x umstellen
  • DevOps-Engineers, die Lambda-Funktionen bereitstellen, überwachen und in Pipelines einbinden

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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