AWS Lambda のおすすめの教材8選！ 【 2024年11月 最新版】

AWS Lambda は、「サーバレス」なアプリケーション実行環境として最も有名と言えるサービスであり、近年では多くのプロジェクトで採用されるようになっています。

そんな AWS Lambda で実践的な開発をするためには、「Serverless Framework」などのフレームワークを使うことも多く、実務でその知識が必要になることも多々あります。

しかし、プログラミングの学習課程や研修などで、AWS Lambda や Serverless Framework まで学ぶケースは多くはありません。

そして、特に AWS の知識・経験が少ない方からは、

• そもそも Lambda は普通のアプリケーション実行環境と何が違うのか分からない

• 「サーバレス」という単語が何を指しているのかよく分からない

• serverless.yml という設定ファイルが何なのか分からない

といった疑問を耳にすることが多いです。

そこでこのコースでは、上記のような疑問を持っている方を主な対象者として、AWS Lambda について、サービスの概要や他の環境との違いといった基本に始まり、Serverless Framework による実践的な開発まで速習します。

学習の過程では、

• Systems Manager Parameter Store

• IAM

• API Gateway

• DynamoDB

• CloudFormation

• S3

• AWS SDK

といった、Lambda と組み合わせてよく使う AWS のサービスについても学びます。

キーワード

• AWS Lambda

• Serverless Framework

更新履歴

• 2023/04/23「（AWSのアップデート対応）S3 バケットの構築について」を追加

• 2023/06/20「（追記）npx serverless deploy のエラーについて」を追加

• 2024/08/05「（追記）AWS Cloud9 新規利用終了のための代替環境について」を追加

1. はじめに
2. このコースについて
3. 受講ガイド
4. このコースで発生する AWS の料金について
5. AWS Lambda の概要
6. AWS とは
7. AWS のコンピューティングサービスの概要
8. AWS Lambda とは
9. Lambda の Hello World
10. Serverless Framework での開発準備
11. なぜ Serverless Framework を使うのか
12. （追記）AWS Cloud9 新規利用終了のための代替環境について
13. AWS Cloud9 の概要と、環境の作成
14. Node.js のインストール
15. Serverless Framework のインストール
16. Serverless Framework のテンプレートの準備
17. （追記）npx serverless deploy のエラーについて
18. テンプレートの調整とデプロイ
19. 自作のコードで Hello World
20. Serverless Framework の片付けについて
21. 実践：AWS の使用料を日時で Slack 通知する関数の実装
22. このセクションで実装する関数について
23. 定期実行される関数の作成
24. Slack の Webhook URL の取得
25. Slack 通知機能の実装
26. AWS CLI で請求情報を取得
27. Cost Explorer からのデータ取得を実装
28. デプロイして動作確認
29. AWS IAM の概要
30. IAM Role の設定
31. このセクションのまとめ
32. （補足）AWS Lambda の仕組み
33. 実践：シンプルな Web アプリケーションの実装
34. AWS でのサーバレスな Web アプリケーションの典型構成
35. Serverless API Gateway Throttling の導入
36. API Gateway + Lambda の Hello World
37. マネジメントコンソールでの DynamoDB のテーブル作成
38. Infrastructure as Code と CloudFormation の概要
39. Serverless Framework での DynamoDB のテーブル作成
40. タスクを登録する API の実装
41. タスク一覧を取得する API の実装
42. （AWSのアップデート対応）S3 バケットの構築について
43. S3 バケットの構築
44. Serverless S3 Sync の導入
45. HTML の実装
46. フロントエンドの JavaScript の Hello World
47. ブラウザでタスクを登録する処理の実装
48. ブラウザでタスク一覧を取得する処理の実装
49. CORS の設定
50. このセクションのまとめ
51. おわりに
52. さらにステップアップするには
53. ボーナスレクチャー

- CDKを利用してLambdaを構築します

- イベント・ドリブン・アーキテクチャを構築します

- SNSによるイベントのファンアウトを実装します

- SQSでLambdaを繋げて非同期的に逐次処理を行います

- Lambdaの実装・CDKの実装はTypeScriptで行います

1. 紹介
2. コース紹介
3. 環境確認
4. github repository
5. AWS環境構築
6. このセクションについて
7. AWSアカウントの作成
8. AWSアカウントでログイン
9. workユーザーの作成
10. aws cli access keyの設定
11. aws cliのインストール
12. aws cdkのインストール
13. LambdaとS3イベント
14. lambdaの作成
15. lambdaの実行
16. s3 bucketの作成
17. lambdaの編集
18. lambdaをs3 eventから実行する
19. CDKによるS3とLambdaの構築
20. セクション説明
21. アカウントとリージョンの設定
22. s3の構築
23. lambdaの構築1
24. lambdaの構築2: deploy
25. lambdaの構築3: 動作確認
26. s3トリガーの設定
27. s3トリガーの動作確認
28. resize lambdaの作成
29. jimpの説明
30. s3オブジェクトのダウンロードロジック
31. resize lambdaのロジック1
32. resize lambdaのロジック2
33. resize lambdaのアップデート
34. SQSの説明
35. sqsのコンソールからの構築
36. sqsのlambdaトリガーの設定
37. lambdaの編集
38. sqsからlambdaを起動する
39. grayscale lambdaの構築
40. アーキテクチャについて
41. リファクタリング
42. grayscale lambdaのinit
43. grayscaleロジックの確認
44. sqs handlerの設定
45. packageのインストール
46. lambdaにgrayscaleロジックの実装
47. sqsメッセージを処理するロジックの実装
48. resize lambdaを編集して、sqsにメッセージを送れるようにする
49. grayscale lambaをCDKでdeployする
50. セクション説明
51. cdk: sqsの構築
52. cdk: 環境変数の設定
53. cdk: grayscale lambdaの設定
54. cdk: resize lambdaの設定
55. cdk: deploy
56. cdk: 動作確認
57. SNSの設定
58. セクション説明
59. セクション説明2
60. resize lambdaをSQSのメッセージを受け取れるようにする
61. cdk: SNSとSQSの構築
62. cdk: deploy
63. cdk: 動作確認
64. BlurとRoateのlambda
65. セクション説明
66. blur lambdaの作成
67. rotate lambdaの作成
68. cdk: lambdaの構築
69. cdk: deploy
70. cdk: 動作確認
71. デバッグ

このコースではAmazonのAWSを使って、データ分析を行うための基本を学びたいと思います。

最近はクラウド環境でデータ分析をすることが多くなってきました。今まではローカル環境で個別に実行環境を構築し、Pythonなどで分析を行ってきたかもしれませんが、初めてAWSなどのクラウド環境を使うと特有の難しさを感じるかと思います。やればすぐに慣れるのですが、最初は少しとっつきづらいところもありますから、本コースではEC2という仮想サーバを用いてLinux環境で分析することを想定して、その周辺のDocker環境構築や、使用するファイルの取得、S3上のファイル操作などをやっていきます。

コース内容

• Lambdaによるデータ取得とS3へのアップロード

• Dockerの基礎知識

• ECRへのDockerイメージのPush

• EC2環境での分析環境構築（Docker + Jupyter notebook）

• 機械学習の基礎知識

• EC2上での機械学習

対象者

• 初めてAWSでデータ分析をする人や、LambdaやECRなどを使ったことがない方

• EC2は使ったことがあるけども、EC2上でDockerは使ったことがない方

※ EC2でゴリゴリ分析している方や、Lambdaを使ったエンジニアリングなどを業務でしている方は本コースの対象外です

注意事項

• SQLやBIツールはやりません

• AWSの課金が発生するかもしれません

• 機械学習自体の説明や演習は詳しくやりません

• ユーザアカウントの作成などIAMまわりはやりません

1. コース紹介
2. コースの紹介
3. 本コースの説明
4. 本コースでやりたいこと
5. Amazon Lambdaによるデータ取得
6. Lambdaとは
7. 今回取得して使うデータの紹介
8. lambda関数の作成
9. S3へのフォルダ作成
10. lambda関数の実行
11. Amazon EC2 Container Registry (ECR)について
12. なぜDockerを使うか
13. Dockerイメージとコンテナ
14. Dockerのビルド
15. Dockerデスクトップのインストール
16. Dockerイメージの作成
17. Dockerイメージの確認
18. ECRとは
19. AWS CLIのインストール
20. AWS credentialsの設定
21. ECRのリポジトリ作成とDockerイメージのプッシュ
22. Dockerイメージのプッシュ結果の確認
23. Amazon EC2による環境構築
24. EC2とは
25. インスタンスの作成と各種設定
26. Elastic IPアドレスの割り当て
27. インスタンスの起動・再起動方法
28. EC2インスタンスへのSSH接続
29. インバウンドルールの設定
30. EC2インスタンスでのDockerインストール
31. Dockerインストール結果の確認
32. ECRからEC2へDockerイメージをプル
33. EC2インスタンス上でのDockerラン
34. EC2のDocker環境上でJupyter notebookを開く
35. （参考）機械学習の基礎
36. 線形単回帰
37. 多項式回帰
38. 過学習
39. ハイパーパラメータ
40. 交差検証
41. 二値分類の精度評価
42. 混同行列
43. Accuracy, Presicion, Recall
44. Accuracyの注意
45. AUC①
46. AUC②
47. Kmeansクラスタリング
48. クラスタ数の決め方
49. Amazon EC2上での機械学習
50. boto3によるS3からのデータ取得
51. モデリング用のデータ加工
52. LightGBMによるモデリングと精度評価
53. 最後に
54. 最後に
55. ボーナスレクチャー
56. ボーナス

このコースではAWS LambdaとJava11を組み合わせたビットコインの取引アプリケーションを構築します。

ビットコインの現在価格（2021年3月）は600万円を超え、1年前の同時期と比較すると数倍以上の価格となっております。ビットコインなどの仮想通貨は24時間365日取引可能な上に、他の金融資産と比べて価格変動が激しいです。そこで、本コースではAPIでの売買を繰り返して利益を生み出すようなアプリケーションの開発も行います。

ポイント１：Javaを用いた実践的なアプリケーションの開発が学べる

こちらの講座ではJavaの細かい文法解説を行いません。ですが、環境構築からコーディングまでをハンズオンで解説します。Javaを初めて学ぶ方や、Javaの文法を既に学習済みの方で何か実践的なアプリケーションを作成したい方にオススメです。また、Java11で使用可能なvarを用いた型推論や標準ライブラリのHttpClientの使い方も解説していきます。

ポイント２：AWSのサービスを用いたアプリケーション構築が学べる

今回はAWSのサービスを複数用いて、クラウド上に実際に動くアプリケーションを構築します。クラウドインフラを活用したアプリケーションの作成に興味のある方にオススメです。

ポイント３：APIを通じてビットコイン等の仮想通貨を取引する方法が学べる

仮想通貨取引所ではAPIを提供しており、そのAPIを通じてビットコイン等の仮想通貨の取引を行う手法を学びます。また、仮想通貨・板取引の基礎知識に関しても解説しています。

1. はじめに
2. ビットコイン売買アプリケーションの概要
3. （参考）アプリのソースコード
4. 講座を受講する前に
5. 講義を受講する上での注意点
6. 仮想通貨・ビットコイン取引の基礎知識
7. 仮想通貨（暗号資産）・ビットコインとは？
8. 仮想通貨取引所と販売所の違い
9. 板取引の基礎知識(指値と成行/ MakerとTaker)
10. 高度な注文方法に関して(STOP/TRAILING注文等)
11. 取引所のAPIに関して
12. 開発準備(MacOS)
13. 本セクションの概要
14. Java11のインストール
15. AWS CLIのインストール
16. Dockerのインストール
17. AWS SAM CLIのインストール
18. IDE(eclipse)のインストール
19. mavenのインストール
20. 開発準備（Windows）
21. 本セクションの概要
22. JDK11のインストール(Windows)
23. AWS CLIのインストール(Windows)
24. Dockerのインストール(Windows)
25. AWS SAM CLIのインストール(Windows)
26. IDE(eclipse)のインストール(Windows)
27. mavenのインストール(Windows)
28. アプリケーション開発（Lambdaの実装）
29. 本セクションの概要
30. SAMによる雛形の作成
31. 細かい修正（関数名の修正等）
32. HTTPリクエストのUtil関数の実装
33. Enumの実装
34. Lombokの導入
35. ビットコイン価格取得機能の実装
36. 取引所APIキー・シークレットの取得
37. AWS System Manager の導入1
38. AWS System Managerの導入2
39. 注文機能の実装1 注文APIに関しての解説
40. 注文機能の実装2 PrivateAPIの認証に関しての解説
41. 注文機能の実装3
42. 注文機能の実装4
43. 注文機能の実装5
44. 【参考】注文機能の実装の復習
45. 計算のためのUtils関数の実装
46. 価格決定ロジックの実装
47. 特殊注文に関して
48. 売買注文の同時発注
49. 売買ロジックの注意点
50. アプリケーション開発（AWS上にデプロイ）
51. 本セクションの概要
52. SAM CLIによるLambda関数のデプロイ
53. Cloud Watch Eventsによるスケジューリング設定　※関数名をbuy-btc-BuyBTCFunctionにすること
54. 実行ログの確認方法
55. 最後に
56. 改善項目

このコースではAWS LambdaとGolangを組み合わせたビットコインの取引アプリケーションを構築します。

ビットコインの現在価格（2021年3月）は600万円を超え、1年前の同時期と比較すると数倍以上の価格となっております。金融資産として注目度の高まっているビットコインですが、価格変動が激しい点がネックです。そこで、本コースではドルコスト平均法と呼ばれる価格変動のリスクを低減する手法でビットコイン積立を行うアプリケーションの開発を行います。

ポイント１：Golangを用いた実践的なアプリケーションの開発が学べる

こちらの講座ではGolangの細かい文法解説を行いません。ですが、環境構築からコーディングまでをハンズオンで解説します。Golangを初めて学ぶ方や、Golangの文法を既に学習済みの方で何か実践的なアプリケーションを作成したい方にオススメです。

ポイント２：AWSのサービスを用いたアプリケーション構築が学べる

今回はAWSのサービスを複数用いて、クラウド上に実際に動くアプリケーションを構築します。クラウドインフラを活用したアプリケーションの作成に興味のある方にオススメです。

ポイント３：APIを通してビットコイン等の仮想通貨を取引する方法が学べる

仮想通貨取引所ではAPIを提供しており、そのAPIを通じてビットコイン等の仮想通貨の取引を行う手法を学びます。また、仮想通貨・板取引の基礎知識に関しても解説しています。

1. はじめに
2. ビットコイン積立アプリの概要
3. （参考）アプリのソースコード
4. 講座を受講する前に
5. 本セクションの概要
6. 技術的に学習できるポイントに関して
7. なぜ既存の積立機能を使わないのか？
8. 講義を受講する上での注意点
9. 仮想通貨・ビットコイン取引の基礎知識
10. 本セクションの概要
11. 仮想通貨・ビットコインとは？
12. 仮想通貨取引所と販売所の違い
13. 板取引の基礎知識(指値と成行/ MakerとTaker)
14. 【補足】高度な注文方法に関して(STOP/TRAILING注文等)
15. 取引所のAPIに関して
16. 開発準備（MacOS）
17. 本セクションの概要
18. Golangのインストール
19. AWS CLIのインストール
20. Dockerのインストール
21. AWS SAM CLIのインストール
22. 開発準備(Windows)
23. Golangのインストール(Windows)
24. AWS CLIのインストール(Windows)
25. Dockerのインストール(Windows)
26. AWS SAM CLIのインストール(Windows)
27. アプリケーション開発（Lambdaの実装）
28. 本セクションの概要
29. SAMによる雛形の作成
30. HTTPリクエストのUtil関数の実装
31. プロダクトコードEnumの実装
32. ビットコイン価格取得機能の実装
33. 取引所APIキー・シークレットの取得
34. AWS System Managerの導入1
35. AWS System Managerの導入2
36. Private API利用のためのhttpヘッダーの作成機能
37. ビットコイン注文機能の実装1
38. ビットコイン注文機能の実装2
39. ビットコイン注文機能の実装3
40. ビットコイン注文機能の実装4
41. リファクタリング
42. API呼び出しを非同期処理化(go routine)
43. 高階関数を用いた価格決定ロジックの実装
44. アプリケーション開発（AWS上にデプロイ）
45. 本セクションの概要
46. SAM CLIによるLambda関数のデプロイ
47. Cloud Watch Eventsによるスケジューリング設定
48. 実行ログの確認方法
49. 最後に
50. 改善項目