Scala.jsでAWS Lambda開発 / Using scala.js in AWS Lambda Development

Transcript

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   Scala.jsでAWS Lambda開発: 開発生産性UPと計算資源節約の両立 立野靖博, 2017-09-27 JAWS-UG AWS Cloud Roadshow 2017

   名古屋
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   本日お話すること • 初めてのサーバーレス開発で感じた利点、 問題点、解決策 • いわゆる AltJS（JavaScriptの代替言語）を AWS Lambda 開発に使う利点や方法

   機械学習研究者さま向けSaaS (クラウド型ソフト）を AWSでサーバーレスアーキで開発した事例から
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   話者 名前: 立野靖博 所属: 来栖川電算 SaaS開発リーダー 経歴: 製造業子会社SE6年→現職2年、AWS半年 好きなAWS: Lambda,

   CloudFront, X-Ray
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   所属紹介 （有）来栖川電算 ビジネスに役立つAIを届ける名古屋の会社 • AI技術のライセンス販売、研究、SI • お客様：各種製造業、通信、保険 コミュニティ活動: 機械学習名古屋、Scala読書会、JAWS-UG他

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   「教師データ作成SaaS」の開発背景 • 機械学習で良い予測モデルを得るには、アルゴリ ズムだけでなく、教師データの質と量も重要 • 弊社でも、教師データを作る・管理するツールの 開発と運用に時間をとられてきた 教師データ 作成ツール 教師データ

   機械学習の 予測モデル アルゴリズム 「こんなツール作って」というお客様の声も 増えてきたので、ツールをサービス化したい
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   開発の目標 • エンジニアが機能開発に専念しやすいように、 インフラ管理はAWSの豊富なサービスを活用 • 特に, 負荷に応じて楽々スケール＆コスト節約 するようにAWS Lambdaでサーバーレス開発 •

   長期育成するため保守しやすい言語で書きたい （JSやPythonは避けたい） この両立が本日のメインテーマ
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   AWS Lambdaの実行環境と開発言語 Java版 JVM JavaScript版 C#版 Python版 Node.js .NET Python

   SDK 実行環境 • Lambdaの実行環境は大きく4種提供されている • 各環境用のAWS SDKを使って開発する Java JavaScript C# Python 言語
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   • 社内知見豊富で非常に強力、保守性が高い • Java版AWS SDKを使用でき、JVMで動作するので、 Lambda開発に使える • Lambdaとブラウザでコード共有（後述）して、 開発スピードUP 弊社の第一候補:

   Scala言語 Scala SDK 実行環境 言語 Java版 JVM Domain Model Domain Service Utility Presentation WebGL AJAX … Database Service … Java 共有部分
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    • メモリをケチるとコールドスタートに数秒 かかる。Web APIとして使うには遅い • メモリ増やしたりインスタンスを暖めてお けば速くなるが、無料枠が削られてしまう • 使いたいJARファイルを色々乗せたら、 Lambdaのデプロイ上限50MBスレスレ

    Scala Lambda検証で困った課題 このままではScala使用できない…
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    Scala SDK 実行環境 言語 Java版 JVM • Scala.js: Scalaで開発し、JSに変換する仕組み •

    Node.jsで走らせることでコールドスタートが一瞬 • 色々ライブラリ使っても2MB程度で収まった 解決策：ScalaをNode.jsで走らせる 実行環境の問題がクリア→Scala採用 JavaScript版 Node.js JavaScript 変換 呼出
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    NodejsならScalaも省メモリで高速起動 128MB 256MB 512MB 1024MB 1536MB 10秒 8秒 6秒 4秒

    2秒 0秒 Java (JVM) Scala (JVM) Scala (Node.js) コールドスタート0.1秒以内
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    Scala.jsでLambda開発する準備 1. AWS SDKの準備 • Nodejs版が実行環境に導入済み→ZIPの容量削減に貢献 • AWS SDKのScala.js用型定義は以下を使用 https://github.com/balshor/aws-sdk-scalajs-facade

    2. その他の npm モジュールはTypeScript 用から変換 （なければ自作）https://github.com/sjrd/scala-js-ts-importer 3. あとは Scala を書くだけ 実装したLambdaがnodejsから見つけられるように、 @JSExportアノテーションで名前を固定すればOK
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    Scala.js Lambdaをデプロイする 1. (Serverless Framework)の設定 ファイルに、Lambdaの名前や認証方法などを記述。 2. Scalaのビルドツール で JSに変換し、

    アップロード用のZIPにかためる（sbtタスクとし て自動化する） 3. コマンドでデプロイ $> sls deploy Lambdaと対応するAPI Gatewayの作成を よろしくやってくれます
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    実践してみて

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    AWS Lambdaでよかったこと ①楽々スケールアウトで大幅コストダウン • Lambda + API Gateway＋DynamoDBは、めちゃ くちゃ簡単にスケールアウトしてくれる •

    調達も一瞬、オンプレだとこうはいかない ②実行時間の上限（5分）に収まるように小さな Lambdaに分割するので、組合せて複雑な機能を実 現しやすくなった
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    AWS Lambdaでよかったこと ③イベントハンドラという分かりやすいモデル • 様々な処理を同一のモデルで書ける：API、定時 バッチ、ファイル検知バッチ、メッセージ処理… • 1イベントから複数回実行されてもいいように設 計する（べき等）ので、エラー時も安心して再実 行できる

    スケールさせるためにLambdaを使うと、 設計が矯正されて、開発も運用もラクに!
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    AWS Lambdaで困ったこと ① Lambdaと相性の良い DynamoDB が貧弱 • 全スキャンになってしまうからリッチなクエリ使えない • クエリ用のGlobal

    Secondary Indexを用意した • それでも足りないところは AWS Elasticsearch Service • 複数DB更新時に欲しいトランザクションがない • 楽観的ロックでほぼカバー、複雑な所はキュー（SQS） • ジョインがない→使わないように回避 AWSさん、Azure C◦sm◦sみたいなDBください
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    AWS Lambdaで困ったこと ②ログ（CloudWatch Logs）が見づらい Lambda別ロググループ＞関数インスタンス別ログスト リーム、などとバラけてしまい、一覧や検索できない 無料なのはありがたいですが…。 はてなのmackerel他、監視・BIツールを検討中

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    Scala/Scala.jsで良かったこと ①代数的データ構造、構造的部分型などの強力な型 type Host = String | js.Array[String] sealed trait

    Color case class RGB(r:Int,g:Int,b:Int) extends Color case class RGBA(r:Int,g:Int,b:Int,a:Double) extends Color case class HSV(h:Double,s:Double,v:Double) extends Color type HasName = { def name(): String }
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    Scala/Scala.jsで良かったこと ②JavaScriptと相互運用するための様々な機能 プロトタイピング中 or 型つけるまでもないときは Dynamic型でしのげる Scalaの予約語をJSの識別子に使える trait Config extends

    js.Object { val `type`: String = js.native } trait Config extends js.Object { @JSName(“type”) val typeName: String = js.native } cognitoUser.authenticateUser( callbacks = js.Dynamic.literal( onSuccess = … onFailure = … ) … )
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    Scala/Scala.jsで良かったこと ③コード量が減る • for式: コレクション、並行処理(Future)、エラー (Try) などを同じように簡潔に書ける • 標準で強力なライブラリ：不変/可変コレクション、 遅延リスト、正規表現

    • ブラウザとAWS Lambdaでコード共有 ④IDEでの静的検査やリファクタリングで、 品質・作業性UP JSでありがちな作り込みや型エラーが減って IDEでサクサク書けて、開発効率UP
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    Scala/Scala.jsで困ったこと • TypeScriptの型定義をScala.js用に変換するツール で、サポートされてない構文が多かった →パーサーを改良した • AWS SDKはあくまでNode.js用なので、型をつける だけではScalaらしく書きにくい →便利メソッドを持つimplicitクラスなどを用意

    今後のProjectでも使えるので投資と割切。 興味がある方がいればOSSで公開します
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    まとめ • AWS Lambdaでサーバーレス開発したら、本当 にインフラでなく開発に専念できて良かった • 生産性の高い言語をLambdaで使う手段として のAltJS（弊社ではScala.js）、アリでは • AltJSで開発したLambdaをnodejsで実行すれば、

    コールドスタートやZIPサイズ制限も心配なし IoT向けLambda（AWS Greenglass）でもScalaがイケるかも
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    [補足] サービスご利用のイメージ 研究者 開発者 データ作成者 ①画像、動画、センサデータ などをアップロード ②教師データに欲しい属性や 入力値、その制約などを設定 ⑤完成した教師データを

    ダウンロードして利用 ③教師データを作成 ④見落しや誤入力を点検 研究者 開発者 教師データエディタ 作業管理 ダッシュボード、他 ご興味ある方はお声掛け、ご連絡ください https://goo.gl/VfHNgT
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    [補足] アーキテクチャ概略 AWS Lambda Amazon S3 Amazon DynamoDB Amazon CloudFront

    AWS X-Ray Amazon CloudWatch Amazon ES Amazon Cognito Amazon API Gateway Amazon SES Amazon SQS Amazon SNS 研究者 開発者 データ 作成・点検者 Amazon S3 HTML/CSS JS配信 JSON/画像 の送受信 ビジネス ロジック 認証 サービス 利用 監視・計測 永続化・検索・通知など