Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AWS SDKのClientはFactory経由で作ろう
Search
TomoyaIwata
September 26, 2023
Programming
1
850
AWS SDKのClientは Factory経由で作ろう
「緊急開催!サーバーレス座談会 in JAWS-UG 大阪」にてLTさせて頂いた際の資料です
https://jawsugosaka.doorkeeper.jp/events/162714
TomoyaIwata
September 26, 2023
Tweet
Share
More Decks by TomoyaIwata
See All by TomoyaIwata
これでLambdaが不要に?!Step FunctionsのJSONata対応について
iwatatomoya
2
5.5k
Qdrantでベクトルデータベースに入門してみよう
iwatatomoya
0
780
詳解 AWS Lambdaコールドスタート
iwatatomoya
1
2.6k
真のサーバーレスへ向けたAuroraの進化Aurora Limitless Database
iwatatomoya
1
4.8k
OpentelemetryでアプリケーションのObservabilityを強化しよう
iwatatomoya
0
1.1k
AWS Lambdaは俺が作った
iwatatomoya
2
2.6k
SnapStartの未来についての期待と妄想
iwatatomoya
1
1.4k
実例から学ぶ! AWSを活用したシステム開発の勘所
iwatatomoya
1
3.3k
目指せ完全制覇!3大クラウドの認定資格制度と勉強方法について
iwatatomoya
0
9.5k
Other Decks in Programming
See All in Programming
git worktree × Claude Code × MCP ~生成AI時代の並列開発フロー~
hisuzuya
1
550
datadog dash 2025 LLM observability for reliability and stability
ivry_presentationmaterials
0
450
iOS 26にアップデートすると実機でのHot Reloadができない?
umigishiaoi
0
120
Team operations that are not burdened by SRE
kazatohiei
1
300
Systèmes distribués, pour le meilleur et pour le pire - BreizhCamp 2025 - Conférence
slecache
0
120
猫と暮らす Google Nest Cam生活🐈 / WebRTC with Google Nest Cam
yutailang0119
0
110
High-Level Programming Languages in AI Era -Human Thought and Mind-
hayat01sh1da
PRO
0
730
Azure AI Foundryではじめてのマルチエージェントワークフロー
seosoft
0
160
データの民主化を支える、透明性のあるデータ利活用への挑戦 2025-06-25 Database Engineering Meetup#7
y_ken
0
340
関数型まつりレポート for JuliaTokai #22
antimon2
0
160
AIと”コードの評価関数”を共有する / Share the "code evaluation function" with AI
euglena1215
1
140
GitHub Copilot and GitHub Codespaces Hands-on
ymd65536
2
140
Featured
See All Featured
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.9k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.6k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.3k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
42
7.6k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
8
680
Transcript
AWS SDKのClientは Factory経由で作ろう クラスメソッド株式会社 岩⽥ 智哉 1
2 ⾃⼰紹介 l クラスメソッド株式会社 サーバーサイドエンジニア l 2023 Japan AWS Top
Engineer l 2023 Japan AWS All Certifications Engineer l 前⼗字靭帯再建⼿術リハビリ中 岩⽥ 智哉
3 ⾔いたいこと AWS SDKのClientは Factory経由で作ろう
4 LambdaとEC2/ECSの違い リクエストとコンピューティング環境がN:1 リクエストとコンピューティング環境が1:1
5 リクエストとコンピューティング環境が1:1だと… ソケット ソケット ソケット ソケット DynamoDB等のAWSサービス ソケット ソケット Lambda実⾏環境で⽣成するソケットは1つで⼗分
(なことが多い)
6 これらを意識すると AWS SDKのClientの扱いが 最適化できる
7 良くない例1 import boto3 class TableA: def __init__(self): self._client =
boto3.client('dynamodb') def put_item(self, item): self._client.put_item(TableName='tableA', Item=item) class TableB: def __init__(self, client): self._client = boto3.client('dynamodb') def put_item(self, item): self._client.put_item(TableName='tableB', Item=item) def handler(event, context): table_a = TableA() table_a.put_item({'foo': 'bar’}) table_b = TableB() table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
8 何が良くないのか︖
9 よくある解決策 class TableA: def __init__(self, client): self._client = client
def put_item(self, item): self._client.put_item(TableName='tableA', Item=item) class TableB: def __init__(self, client): self._client = client def put_item(self, item): self._client.put_item(TableName='tableB', Item=item) import boto3 client = boto3.client('dynamodb’) def handler(event, context): table_a = TableA(client) table_a.put_item({'foo': 'bar'}) table_b = TableB(client) table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
10 そうはいっても • 現実世界のアプリはもっと複雑。呼び出し階層も深くなる • 呼び出し先の呼び出し先の呼び出し先…にclientを伝搬するのは⾯倒 • clientの処理化処理はもっと⾊々やることがある import boto3
client = boto3.client('dynamodb’) def handler(event, context): table_a = TableA(client) table_a.put_item({'foo': 'bar'}) table_b = TableB(client) table_b.put_item({'hoge': 'fuga'})
11 提案 Factoryクラスを使おう︕
12 実装例(簡易版) import boto3 class Boto3ClientFactory: # ⽣成したclientクラスのインスタンスをクラス変数に保持しておく _clients =
{} @classmethod def get_singleton_client(cls, service_name, **kwargs): # 対象サービスのclientクラスを⽣成済みならクラス変数のキャッシュから返却 # 複数リージョンを扱う場合はキャッシュキーにリージョンを含めるなど追加の考慮が必要 if service_name in cls._clients: return cls._clients[service_name] client = boto3.client(service_name, **kwargs) cls._clients[service_name] = client return client
13 Factoryクラスの追加実装例 • タイムアウト値の調整 • デフォルト値はLambda実⾏環境の設定値としては不適切 • connect_timeout:60, read_timeout:60 •
Event Systemを利⽤したフックの登録 • API呼び出し前にパラメータをクラス変数に保存 • 例外キャッチ時にクラス変数に保存したパラメータをログ出⼒ • ⾮シングルトンなclientクラス⽣成処理 • たまにはPromise.All的な実装が必要になることもある
14 Factoryクラスの利⽤例 client = Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb') def handler(event, context): table_a =
TableA(client) table_a.put_item({'foo': 'bar'}) table_b = TableB(client) table_b.put_item({'hoge': 'fuga'}) def foo(): bar() def bar(): baz() def baz(): client = Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb') table_a = TableA(client) table_a.put_item({'foo': 'bar'}) def handler(event, context): foo() タイムアウト値など適切に設定された clientクラスが1発で取得可能 呼び出し階層の深いところまでclientクラ スを引き回さなくて良くなる
15 Provisioned Concurrency利⽤時の注意 Boto3ClientFactory.get_singleton_client('dynamodb’) def handler(event, context): … Init処理の中でclientクラスの⽣成を「空打ち」しておく
16 初回のClientクラス⽣成処理は重い https://github.com/boto/botocore/blob/40d6219947f4d047088cbeb80f8f222f599f9c7c/botocore/loaders.py • 初回のclientクラス⽣成時はJSONファイルを読み込んで動的にクラスを⽣成するので「重い」 • 2回⽬以後はキャッシュを使う • Init処理の中でclientクラス向けのキャッシュを「暖気」することでProvisioned Concurrencyに最適化
https://github.com/boto/botocore/blob/40d6219947f4d047088cbeb80f8f222f599f9c7c/botocore/data/dynamo db/2012-08-10/service-2.json
17 以上 ありがとうございました
18