Amazon ECRのコンテナイメージを使ってLambdaを動かしてみる

JAWS-UG 新潟 #25

1. Amazon ECRのコンテナイメージを使って Lambdaを動かしてみる 2025.7.5 JAWS-UG 新潟 #25 まあり @eureka_engineer
2. 自己紹介 名前：まあり ▪出身：東京 ▪経歴：SIer新卒入社2年目（AWS業務は半年程度） 　・AWS運用保守、たまに構築 ▪趣味 　・ロックバンド、ライブ、ゲーム、テニス ▪意気込み 　・社外でのLT初挑戦です！よろしくお願いします！
3. 内容 ▪やってみようと思ったきっかけ ▪ハンズオン手順 ▪コンテナイメージから作成すると何が嬉しい？ Amazon ECRのコンテナイメージを使ってLambda を動かしてみる
4. きっかけ 「新しく作るLambda用にECRのリポジトリが必要だから作っといて～」 「承知しました！！（なんでECRが必要なの？？？）」 ぼく 先輩 これしか知らなかった これの話をします
5. Tips：ハンズオンのやり方 「Amazon ECRのコンテナイメージからLambda を作成するハンズオンをやりたい。 なるべくCLIでやりたい。 初心者にもわかりやすく教えて。 」 ほとんど生成AIに作ってもらってます 「了解！まずはこれをこうして、～～」 「ここが分からないから教えて～」 「これはこういう意味で、～～」
6. 手順 Amazon ECR AWS Lambda ①コード作成 ②コンテナイメージの作成 ③ECRへイメージアップロード ④Lambdaへデプロイ Docker
7. 手順 Amazon ECR AWS Lambda ①コード作成 ②コンテナイメージの作成 ③ECRへイメージアップロード ④Lambdaへデプロイ Docker
8. ①コード作成 必要なファイルは2つだけ！ 1. Lambdaで実行する処理 2. その処理を実行する環境を定義 app.py Dockerfile
9. 手順 Amazon ECR AWS Lambda ①コード作成 ②コンテナイメージの作成 ③ECRへイメージアップロード ④Lambdaへデプロイ Docker
10. ②コンテナイメージの作成 コンテナイメージとは？ アプリの実行に必要なコード・実行環境（・ライブラリ）が 全部入ったパッケージ docker build -t lambda-container-demo . タグ：イメージの名前 # 実行するコマンド例
11. 手順 Amazon ECR AWS Lambda ①コード作成 ②コンテナイメージの作成 ③ECRへイメージアップロード ④Lambdaへデプロイ Docker
12. ③ECRへイメージをアップロード ECR（Amazon Elastic Container Registry）とは？ コンテナイメージを保存するAWSのサービス # ECRリポジトリの作成（AWS CLI） aws ecr create-repository --repository-name lambda-container-demo
13. ③ECRへイメージアップロード ローカルの コンテナイメージ ECR用の コンテナイメージ ECR用にタグ付け ECRにプッシュ Amazon ECR 中身は同じ
14. ③ECRへイメージアップロード # ECRにプッシュ（アップロード） # ECR用のタグをつける（どこにプッシュするかの情報をつける） docker tag lambda-container-demo:latest \ <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/lambda-image-resize:latest ECRのURI：イメージの住所みたいなもの docker push <account_id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/lambda-image-resize:latest
15. 手順 Amazon ECR AWS Lambda ①コード作成 ②コンテナイメージの作成 ③ECRへイメージアップロード ④Lambdaへデプロイ Docker
16. ④Lambdaへデプロイ
17. ④Lambdaへデプロイ
18. 動作確認 成功！！
19. コンテナイメージから作成すると何が嬉しい？ ▪任意のランタイム・環境を構築できる 　デフォルト環境ではサポートされていない言語、またはバージョンを使用して関数を作成できる。 ▪イメージサイズの拡張 　通常のデプロイでは ZIPで50MB（展開後250MB）の制限あり。コンテナイメージなら最大 10GB。 ▪本番と同じ環境でローカルテストできる 　Dockerでローカルにコンテナを起動し、本番と同じ実行環境で関数を動作確認できるため、 　ローカル環境と本番環境の不整合を避けられる！
20. まとめ ・やりたい処理を書いて、イメージにして置くだけ。 　思ってたより簡単だった。 ・ CodeBuildとCodePipelineを使って、イメージの自動ビルドとLambda更新を 自動化するCI/CDパイプラインの構築をやってみたい。
21. 同じ内容の記事を書いています！ハンズオンにぜひ！！ https://qiita.com/eureka_/items/2d7e7f0b0dd8005ada56