使用AWS ECS和Lambda构建无服务器图像处理流水线

准备工作

在开始项目前需确保：

• 拥有AWS账户并配置IAM用户权限
• 基本了解S3、Lambda等AWS服务
• 已安装Node.js环境

AWS服务配置

1. 创建两个S3存储桶：

   • sample-image-uploads-bucket（原始图像）
   • sample-thumbnails-bucket（需配置公开读取权限）

2. 创建DynamoDB表：

   • 表名：image_metadata
   • 主键：image_id（字符串类型）

3. 配置IAM角色：

   • 角色名：Lambda-Image-Processor-Role
   • 附加策略：S3/DynamoDB/CloudWatch全访问权限

创建Lambda函数

1. 图像处理函数：

   • 运行时：Python 3.9
   • 添加Pillow层（ARN: arn:aws:lambda:us-east-1:770693421928:layer:Klayers-p39-pillow:1）
   • 核心功能：

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     def lambda_handler(event, context): # 图像下载、缩略图生成（200x200） # 缩略图上传至S3 # 元数据存储到DynamoDB

2. 元数据查询函数：

   • 提供DynamoDB扫描接口
   • 返回JSON格式的图像元数据

API网关配置

1. 创建HTTP API：
   • 名称：image-gallery-api
   • 集成Lambda函数：get-image-metadata
   • 路径：/images（GET方法）

前端应用开发

1. 使用Next.js构建：

   • 通过axios调用API网关接口
   • 展示缩略图网格布局
   • 关键组件：

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     useEffect(() => { axios.get('API_GATEWAY_URL/images') .then(response => setImages(response.data)) }, [])

2. 容器化配置：

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   FROM node:18-alpine WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . EXPOSE 3000 CMD ["npm", "start"]

ECS集群部署

1. 推送镜像到ECR：

   1 2	docker build -t sample-nextjs-app . aws ecr create-repository --repository-name sample-nextjs-app

2. 创建Fargate集群：

   • 任务定义：512MB内存/256CPU
   • 容器端口映射：3000
   • 自动分配公网IP

3. 访问应用：

   • 通过任务公网IP:3000访问

生产环境建议

1. 安全增强：

   • 使用CloudFront替代S3公开访问
   • 严格限制IAM权限

2. 性能优化：

   • 为DynamoDB添加分页查询
   • 配置ALB负载均衡

3. 可维护性：

   • 使用环境变量管理配置
   • 实现自动化部署流程