Introdução

Ao trabalhar em projetos corporativos, é comum mover informações de um lugar para outro utilizando o Kafka e seus conectores source e sink. Os conectores source são responsáveis por enviar dados aos tópicos Kafka, enquanto os conectores sink exportam essas informações para sistemas externos, como bancos de dados, ferramentas de log ou serviços na AWS, como uma Lambda. Neste tutorial, abordaremos especificamente o conector sink, mais precisamente o Lambda Sink Connector, utilizando o Localstack para simular o serviço AWS Lambda.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter os seguintes itens configurados no seu ambiente:

• Docker: para criar os containers que rodarão o Kafka e o Localstack.
• Docker Compose: para orquestrar os containers.
• AWS CLI: necessário para executar comandos relacionados à AWS.
• cURL ou uma ferramenta similar como o Insomnia: para realizar requisições HTTP.
• Arquivo de configuração AWS (~/.aws/config) configurado da seguinte forma:

[default]
region = us-east-1
output = json

Sobre o projeto

O objetivo deste projeto é simular um ambiente corporativo usando Kafka e AWS Lambda, de forma acessível e sem custos, utilizando o Localstack. Isso permite que você emule serviços da AWS localmente, facilitando o desenvolvimento e testes.

No fluxo deste projeto, uma mensagem é enviada por um producer para um tópico Kafka, que por sua vez dispara um evento para o conector Kafka Sink. O conector envia essa mensagem para uma função Lambda, conforme ilustrado no diagrama abaixo:

Para isso, utilizaremos o Docker Compose para gerenciar os containers do Kafka e do Localstack. A imagem Docker fast-data-dev será usada para o Kafka, pois já inclui uma interface gráfica e ferramentas como Zookeeper, Kafka Cluster, Schema Registry e Kafka Connect. O Localstack será usado para emular serviços da AWS, incluindo a Lambda.

Se você preferir uma visualização gráfica da Lambda em execução, o Localstack possui uma interface web. Além disso, existe um vídeo introdutório sobre o Localstack no YouTube, caso queira entender mais sobre a ferramenta.

_{Tela da interface gráfica do Localstack Web mostrando os logs de execução de uma Lambda.}

Para configurar o Kafka Connect, utilizaremos o plugin Lambda Sink que oferece suporte ao Localstack. Este plugin é um fork do projeto kafka-connect-lambda, que não funciona com o Localstack. Caso tenha interesse em contribuir, a sua contribuição é bem-vinda!

_{Tela da interface gráfica do fast-data-dev mostrando o conector Lambda Sink.}

Para enviar mensagens ao tópico Kafka, usaremos um producer. Existem diversas opções para isso:

• Linha de comando: Usando o kafka-console-producer do container Kafka.
• Kafkacat: Ferramenta de linha de comando para interagir com o Kafka.
• JMeter com o plugin Kafka: Veja mais detalhes na seção Dicas e Recomendações.
• Conector Data Source como o Voluble.
• Criar uma aplicação customizada na sua linguagem de programação preferida.

Para simplificar, neste tutorial, utilizaremos o kafka-console-producer.

_{Tela do terminal executando Kafka Console Producer na linha de comando}

Criação dos arquivos de configuração

Antes de tudo começar a funcionar, é necessário criarmos os arquivos de configuração da infraestrutura do Kafka, Lambda e conector Lambda Sink. Vamos começar configurando o Docker Compose para orquestrar Kafka e LocalStack, seguido do CloudFormation para provisionar a função Lambda no Localstack. Em seguida, definimos o conector Kafka e baixamos o plugin Lambda Sink. Por fim, verificamos a estrutura final do projeto, listando os arquivos criados para garantir que estão no local correto e prontos para execução. Vamos nessa!

Docker Compose

Começaremos criando o arquivo docker-compose.yml, que será responsável por orquestrar os containers do Kafka e do Localstack. Ele define os serviços necessários, como o Kafka (com a imagem fast-data-dev) e o Localstack para emular a AWS. Crie o arquivo ./docker-compose.yml com o seguinte conteúdo:

services:
  fast-data-dev:
    image: landoop/fast-data-dev:3.3
    ports:
      - "2181:2181"
      - "3030:3030"
      - "8081-8083:8081-8083"
      - "9581-9585:9581-9585"
      - "9092:9092"
    environment:
      ADV_HOST: 127.0.0.1
      DEBUG: 1
      RUNTESTS: 0
      AWS_ACCESS_KEY_ID: local
      AWS_SECRET_ACCESS_KEY: local
      CONNECT_PLUGIN_PATH: /var/run/connect/connectors/stream-reactor,/var/run/connect/connectors/third-party,/connectors
    volumes:
      - ./plugins:/connectors/kafka-connect-lambda-localstack
    network_mode: host

  localstack:
    container_name: "${LOCALSTACK_DOCKER_NAME-localstack-main}"
    image: localstack/localstack:2.3
    ports:
      - "127.0.0.1:4566:4566"            # LocalStack Gateway
      - "127.0.0.1:4510-4559:4510-4559"  # external services port range
    environment:
      - DEBUG=${DEBUG-}
      - DOCKER_HOST=unix:///var/run/docker.sock
    volumes:
      - "${LOCALSTACK_VOLUME_DIR:-./volume}:/var/lib/localstack"
      - "/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock"
    depends_on: [fast-data-dev]
    network_mode: host

CloudFormation

Agora, criaremos um arquivo cloudformation.yml para provisionar a função Lambda simulada no Localstack. O arquivo também define as permissões necessárias para a execução da Lambda. Crie o arquivo ./cloudformation.yml com o seguinte conteúdo:

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: 'Lambda connector example function'
Resources:
  ExampleFunction:
    Type: AWS::Lambda::Function
    Properties:
      FunctionName: example-function
      Handler: index.handler
      Runtime: python3.7
      Role: !GetAtt 'ExampleFunctionRole.Arn'
      Code:
        ZipFile: |
          import json
          def handler(event, context):
            print(json.dumps(event))
            return event

  ExampleFunctionRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      RoleName: example-lambda-role
      AssumeRolePolicyDocument:
        Version: '2012-10-17'
        Statement:
        - Effect: Allow
          Principal:
            Service: lambda.amazonaws.com
          Action: sts:AssumeRole
      ManagedPolicyArns:
      - arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole

Outputs:
  ExampleFunctionArn:
    Value: !GetAtt 'ExampleFunction.Arn'
  ExampleFunctionRoleArn:
    Value: !GetAtt 'ExampleFunctionRole.Arn'

Configuração do conector Kafka

Agora, crie o arquivo de configuração do conector Lambda Sink. Este arquivo define as propriedades do conector, incluindo o tópico Kafka e a função Lambda a ser invocada. Crie o arquivo ./connector-localstack.json com o seguinte conteúdo:

{
  "name": "example-lambda-connector-localstack",
  "config": {
    "tasks.max": "1",
    "connector.class": "com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkConnector",
    "topics": "example-stream",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "aws.region": "us-east-1",
    "aws.lambda.function.arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function",
    "aws.lambda.invocation.timeout.ms": "60000",
    "aws.lambda.invocation.mode": "SYNC",
    "aws.lambda.batch.enabled": "false",
    "localstack.enabled": "true"
  }
}

Download do plugin Lambda Sink

Por fim, faça o download do plugin Lambda Sink e salve-o no diretório ./plugins. Execute o seguinte comando no terminal:

mkdir ./plugins & curl -L -o ./plugins/kafka-connect-lambda-localstack-1.4.0.jar \
https://github.com/adrianoavelino/kafka-connect-lambda-localstack/releases/download/v1.4.0/kafka-connect-lambda-localstack-1.4.0.jar

A última versão do plugin é a 1.4.0. Para versões mais recentes, consulte as releases no GitHub.

Estrutura final do projeto

Ao finalizar esta etapa, a estrutura de arquivos do projeto deverá ser semelhante a esta:

.
├── cloudformation.yml
├── connector-localstack.json
├── docker-compose.yml
├── plugins
│   └── kafka-connect-lambda-localstack-1.4.0.jar

Criação da infrastrutura

Para que nossa aplicação comece a funcionar, precisamos preparar o terreno: vamos criar a infraestrutura que dará vida ao Kafka, à Lambda e ao conector Lambda Sink.

Iniciaremos com a inicialização dos containers. Em seguida, provisionaremos a função Lambda usando o CloudFormation. Depois, criaremos o conector Kafka.

Por fim, vamos conferir se tudo foi criado corretamente. Preparados? Então, vamos lá!

Inicialização dos containers

Inicie os containers do Kafka e do Localstack com o seguinte comando:

docker compose up -d

Se você é uma pessoa como eu que adora acompanhar o passo a passo de cada informação nos logs, é possível utilizar o comando docker compose logs -f.

Para garantir que tudo está funcionando como devia, podemos realizar algumas verificações:

• docker compose ps: para validar se os containers estejam no estado healthy
• Acesse o endereço http://localhost:3030/ para acessar a interface gráfica do Landoop para visualizar os tópicos, conectores e plugins dos conectores instalados.
• curl --url http://localhost:8083/connector-plugins/: listas os plugins de conectores disponíveis, verifique se o plugin com a class com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkConnector está disponível.

Criação da lambda

Crie uma Lambda no Localstack utilizando Cloudformation com seguinte comando:

aws cloudformation create-stack \
--stack-name example-lambda-stack \
--capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM \
--template-body file://cloudformation.yml \
--endpoint-url http://localhost:4566

Se a stack for criada com sucesso, a saída será semelhante a esta:

{
    "StackId": "arn:aws:cloudformation:us-east-1:000000000000:stack/example-lambda-stack/d61cbd21"
}

Para verificar se a Lambda foi criada corretamente, execute:

aws lambda list-functions --endpoint-url=http://localhost:4566

A saída esperada será semelhante ao exemplo abaixo:

{
    "Functions": [
        {
            "FunctionName": "example-function",
            "FunctionArn": "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function",
            "Runtime": "python3.7",
            "Role": "arn:aws:iam::000000000000:role/example-lambda-role",
            "Handler": "index.handler",
            "CodeSize": 1630,
            "Description": "",
            "Timeout": 3,
            "MemorySize": 128,
            "LastModified": "2024-09-09T01:17:54.471773+0000",
            "CodeSha256": "qDSOE5NTun0FiK+cFAAZGHPqarSjlyJtlGMCPPRpJ8Y=",
            "Version": "$LATEST",
            "TracingConfig": {
                "Mode": "PassThrough"
            },
            "RevisionId": "debe4c55-40b0-46e3-94b4-acfc1aeb17fb",
            "PackageType": "Zip",
            "Architectures": [
                "x86_64"
            ],
            "EphemeralStorage": {
                "Size": 512
            },
            "SnapStart": {
                "ApplyOn": "None",
                "OptimizationStatus": "Off"
            }
        }
    ]
}

Para testar a Lambda, use o seguinte comando:

aws lambda invoke --function-name example-function \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
--payload '{"value": "my example"}' --output text result.txt \
--endpoint-url http://localhost:4566

Se tudo ocorreu bem, você deve receber a seguinte resposta:

$LATEST Unhandled       200

Criação do conector

A criação do conector Lambda Sink pode ser feita via API Kafka Connect REST ou pela interface gráfica do Landoop. Neste exemplo, utilizaremos o curl para enviar as requisições, mas você também pode usar ferramentas como o Insomnia ou similares.

curl -XPOST -H "Content-Type: application/json" \
http://localhost:8083/connectors \
-d @connector-localstack.json

Dica: No Insomnia, você pode importar comandos curl para gerar a requisição automaticamente. Confira este vídeo tutorial ou consulte a documentação oficial para mais detalhes.

Você deve receber a seguinte resposta:

{
  "name": "example-lambda-connector-localstack",
  "config": {
    "tasks.max": "1",
    "connector.class": "com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkConnector",
    "topics": "example-stream",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter",
    "aws.region": "us-east-1",
    "aws.lambda.function.arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function",
    "aws.lambda.invocation.timeout.ms": "60000",
    "aws.lambda.invocation.mode": "SYNC",
    "aws.lambda.batch.enabled": "false",
    "localstack.enabled": "true",
    "name": "example-lambda-connector-localstack"
  },
  "tasks": [],
  "type": "sink"
}

Para validar o status do conector, execute o seguinte comando curl:

curl --request GET \
  --url http://localhost:8083/connectors/example-lambda-connector-localstack/status 

A resposta deve se algo como:

{
  "name": "example-lambda-connector-localstack",
  "connector": {
    "state": "RUNNING",
    "worker_id": "127.0.0.1:8083"
  },
  "tasks": [
    {
      "id": 0,
      "state": "RUNNING",
      "worker_id": "127.0.0.1:8083"
    }
  ],
  "type": "sink"
}

Observação: Este comando também pode ser utilizado para diagnosticar problemas de integração entre o conector Kafka e a Lambda no Localstack.

Enviar mensagem no kafka

Agora que tudo está configurado e em execução, é hora de fazer o Kafka funcionar de verdade! Vamos aprender a enviar mensagens para o tópico que criamos. Neste momento, vamos explorar duas opções para enviar mensagens: uma forma rápida e direta para quem precisa de agilidade e outra que permite o envio contínuo de múltiplas mensagens. Com essas opções, você poderá interagir facilmente com o Kafka e começar a testar a comunicação entre os componentes da sua aplicação. Vamos lá!

Opção 1: Envio rápido de mensagem única

Utilize o comando abaixo para enviar uma mensagem única ao Kafka de forma rápida:

echo "teste" | docker compose exec -T fast-data-dev \
kafka-console-producer \
--broker-list localhost:9092 \
--topic example-stream

Obs: em caso de problema de comunicação com o broker ou outro serviço utilize o comando: nc -vz localhost <PORTA>. Ex: nc -vz localhost 9092

Opção 2: Envio contínuo de mensagens

Se preferir manter um terminal ativo para enviar várias mensagens ao Kafka, utilize o seguinte comando:

docker compose exec fast-data-dev \
kafka-console-producer \
--broker-list localhost:9092 \
--topic example-stream

Após a execução, você verá o prompt >, onde poderá inserir várias mensagens ao tópico Kafka. Exemplo de mensagens:

{"value": "my example"}
{"value": "my example 2"}

Como visualizar os logs da Lambda no terminal

Para visualizar os logs da execução da Lambda diretamente no terminal, siga os passos abaixo:

1. Primeiro, obtenha o nome do grupo de logs da Lambda:

LOG_GROUP=`aws logs describe-log-groups \
--endpoint-url http://localhost:4566 \
--query "logGroups[0].logGroupName" | sed 's/"//g'`

1. Depois, use o comando aws logs tail para seguir os logs em tempo real:

aws logs tail $LOG_GROUP --follow --endpoint-url http://localhost:4566

A resposta esperada é algo semelhante ao exempĺo abaixo:

2024-09-15T18:27:34.888000+00:00 2024/09/15/[$LATEST]57661289d19ebedfe4a6782395866989 START RequestId: 61ab5b4f-569a-4348-905b-b15ceadfcc26 Version: $LATEST
2024-09-15T18:27:34.902000+00:00 2024/09/15/[$LATEST]57661289d19ebedfe4a6782395866989 {"key": "", "keySchemaName": null, "value": "teste", "valueSchemaName": null, "topic": "example-stream", "partition": 0, "offset": 1, "timestamp": 1726424854776, "timestampTypeName": "CreateTime"}
2024-09-15T18:27:34.917000+00:00 2024/09/15/[$LATEST]57661289d19ebedfe4a6782395866989 END RequestId: 61ab5b4f-569a-4348-905b-b15ceadfcc26
2024-09-15T18:27:34.932000+00:00 2024/09/15/[$LATEST]57661289d19ebedfe4a6782395866989 REPORT RequestId: 61ab5b4f-569a-4348-905b-b15ceadfcc26    Duration: 7.85 ms   Billed Duration: 8 msMemory Size: 128 MB    Max Memory Used: 128 MB

Observação: também é possível visualizar os logs da Lambda diretamente na interface gráfica do Localstack.

Automatização

Parabéns! Se você chegou até aqui, já percorreu um longo caminho e fez tudo manualmente ou ... você foi uma pessoa "espertinha" e encontrou um atalho aqui para chegar no parque de diversão.

Aqui não vamos precisar criar os arquivos de configuração e nem a criação da infraestrutura de forma manual, tudo está automatizado. Seguindo os passo abaixo você terá o ambiente completo configurado para enviar mensagens ao tópico Kafka e validar os logs. Vamos a prática:

Clone o repositório:

git clone https://github.com/adrianoavelino/posts.git

Entre no diretório automation:

cd posts/dev.to/2024-09-01-conector-lambda-sink-localstack/automation/

Adicione a permissão de execução nos arquivos de scrips:

chmod +x init-scripts/*.sh

Inicie os containers:

docker compose up

Agora é só aguardar a inicialização e criação da lambda e conector Lambda Sink para inicar os testes. Se o procorreu como planejado, você deve ver algo parecido com o exemplo abaixo:

localstack-main  | ########### script 02 - Lambda function has been invoked ###########
fast-data-dev-1  | Sat 28 Sep 2024 02:15:31 AM UTC  Kafka Connect listener HTTP state:  000  (waiting for 200)
fast-data-dev-1  | Sat 28 Sep 2024 02:15:36 AM UTC  Kafka Connect listener HTTP state:  000  (waiting for 200)
fast-data-dev-1  | Sat 28 Sep 2024 02:15:41 AM UTC  Kafka Connect listener HTTP state:  000  (waiting for 200)
fast-data-dev-1  | Sat 28 Sep 2024 02:15:47 AM UTC  Kafka Connect listener HTTP state:  200  (waiting for 200)
fast-data-dev-1  | 
fast-data-dev-1  | --
fast-data-dev-1  | +> Creating Lambda Sink Connector with avro
fast-data-dev-1  | {"name":"example-lambda-connector-localstack","config":{"tasks.max":"1","connector.class":"com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkConnector","topics":"example-stream","key.converter":"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter","value.converter":"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter","aws.region":"us-east-1","aws.lambda.function.arn":"arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function","aws.lambda.invocation.timeout.ms":"60000","aws.lambda.invocation.mode":"SYNC","aws.lambda.batch.enabled":"false","localstack.enabled":"true","name":"example-lambda-connector-localstack"},"tasks":[],"type":"sink"}2024-09-28 02:15:53,267 INFO exited: logs-to-kafka (exit status 0; expected)

Execute o seguinte comando para enviar um evento ao tópico Kafka:

echo "teste" | docker compose exec -T fast-data-dev \
kafka-console-producer \
--broker-list localhost:9092 \
--topic example-stream

Agora você pode começar a realizar seus testes e ajustar a configuração conforme necessário. Se encontrar algum problema, não se preocupe, basta verificar os logs dos containers para identificar possíveis erros. E deixa eu te contar mais um segredo, deixei várias dicas legais logo abaixo.

Erros e Soluções: Desvendando Problemas com Estilo

Vamos lá, todo mundo já passou por isso: algo dá errado e você fica ali, encarando a tela, tentando entender o que aconteceu. Mas calma, eu tô aqui pra te ajudar a resolver esses pepinos! 😎

1. Logs: Seus Melhores Amigos

Primeira dica de ouro: sempre dê uma olhada nos logs dos containers. Eles são tipo aquele amigo que te conta o que realmente está acontecendo por trás das cortinas. Você pode conferir os logs de cada serviço separadamente, assim:

No LocalStack:

docker compose logs -f localstack

Ou no fast-data-dev:

docker compose logs -f fast-data-dev

Agora, se você estiver lidando com o fast-data-dev e não estiver vendo todos os logs, não se desespere! Basta rodar o seguinte comando pra dar uma espiada no arquivo de logs dentro do container:

docker compose exec fast-data-dev cat /var/log/broker.log

E se quiser saber mais sobre o fast-data-dev, dá uma olhada no Docker Hub. Eles têm tudo lá!

2. Erro Clássico: "Function not found"

Ah, o famoso erro "Function not found arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function". Isso geralmente significa que a Lambda que você está tentando chamar não foi encontrada. Provavelmente, ela foi criada em outra região. Então, dá uma conferida no seu arquivo de configuração do AWS CLI (~/.aws/config) e veja se a região está certinha.

3. Erros no Conector Kafka: Como Encontrar?

Se o problema for no conector Kafka, você pode usar a api do Kafka Connect pra descobrir o que tá rolando. Aqui vai o comando mágico:

curl --request GET \
  --url http://localhost:8083/connectors/example-lambda-connector-localstack/status

Exemplo de Erro: Lambda Não Encontrada

Se a Lambda não foi criada no Localstack, você vai ver algo assim:

{
  "name": "example-lambda-connector-localstack",
  "connector": {
    "state": "RUNNING",
    "worker_id": "127.0.0.1:8083"
  },
  "tasks": [
    {
      "id": 0,
      "state": "FAILED",
      "worker_id": "127.0.0.1:8083",
      "trace": "org.apache.kafka.connect.errors.ConnectException: Exiting WorkerSinkTask due to unrecoverable exception.\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.deliverMessages(WorkerSinkTask.java:611)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.poll(WorkerSinkTask.java:333)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.iteration(WorkerSinkTask.java:234)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.execute(WorkerSinkTask.java:203)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.doRun(WorkerTask.java:189)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerTask.run(WorkerTask.java:244)\n\tat java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515)\n\tat java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264)\n\tat java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128)\n\tat java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628)\n\tat java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:829)\nCaused by: com.nordstrom.kafka.connect.lambda.InvocationClient$InvocationException: java.util.concurrent.ExecutionException: com.amazonaws.services.lambda.model.ResourceNotFoundException: Function not found: arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:example-function (Service: AWSLambda; Status Code: 404; Error Code: ResourceNotFoundException; Request ID: 52512fac-927b-4db0-a910-907270c4166f; Proxy: null)\n\tat com.nordstrom.kafka.connect.lambda.InvocationClient.invoke(InvocationClient.java:71)\n\tat com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkTask.invoke(LambdaSinkTask.java:190)\n\tat com.nordstrom.kafka.connect.lambda.LambdaSinkTask.put(LambdaSinkTask.java:86)\n\tat org.apache.kafka.connect.runtime.WorkerSinkTask.deliverMessages(WorkerSinkTask.java:581)\n\t... 10 more\n"
    }
  ],
  "type": "sink"
}

4. Interface Gráfica: Porque Nem Todo Mundo Gosta de Linha de Comando

Se você é do tipo que prefere ver as coisas de forma visual (e quem não gosta, né?), o fast-data-dev tem uma interface gráfica bem bacana pra você acompanhar tudo que está rolando com seus conectores e tópicos do Kafka.

Pronto! Agora você já sabe como lidar com esses erros chatos e seguir em frente com seu projeto. E lembre-se: os logs são seus amigos, e a interface gráfica tá aí pra te ajudar quando a linha de comando não for suficiente. 🚀

Dicas e recomendações

No nosso passo a passo, colocamos o código-fonte da Lambda diretamente dentro do template do CloudFormation. Fizemos isso porque é um exemplo bem simples. No entanto, é possível criar uma Lambda com várias dependências usando ferramentas como Terraform ou Serverless, ambas integradas ao Localstack.

Se você quiser ver um exemplo prático, recomendo o vídeo no YouTube do Localstack, que ensina como criar uma Lambda com hot reload. Isso significa que você não precisa empacotar todo o código-fonte e suas dependências a cada alteração para testar a execução da Lambda no Localstack. Aqui está o repositório no GitHub utilizado no vídeo, além de um exemplo de uso que fiz, onde testei uma Lambda com um conversor de Avro (no nosso guia, usamos um conversor de string).

Outra maneira de acelerar a criação de Lambdas é utilizando o Serverless Framework. Ele simplifica a implantação de aplicações serverless. Para ajudar, deixo aqui um repositório no GitHub com exemplos de uso com Localstack, tanto em Node.js quanto em Python.

Para produzir mensagens em um tópico Kafka via linha de comando, você pode usar o kcat. Se preferir uma interface gráfica, o JMeter com o plugin Kafka é uma ótima opção.

_{Tela da interface gráfica do JMeter com um plugin producer Kafka enviando diversas mensagens a um tópico Kafka.}

Para facilitar, aqui estão alguns tutoriais de instalação:

• Instalação manual no Linux (StackOverflow)
• Instalação no Windows (YouTube)

Para instalar o plugin Kafka no JMeter, recomendo usar o Plugin Manager, que facilita bastante o processo. Também deixo aqui um arquivo de configuração para o plugin no JMeter, para agilizar ainda mais. Com ele você pode realizar o download e importar as configurações do producer Kafka no JMeter.

Se você está buscando um desafio maior, pode experimentar o conector de data source Voluble. Ele permite gerar eventos automaticamente para um tópico Kafka. Confira um exemplo de uso no vídeo 🎄 Twelve Days of SMT 🎄 - Day 1: InsertField (timestamp) ou veja algumas anotações que podem te ajudar na prática.

Links

• Ferramenta para criar Diagrama
• JMeter
• Plugin DI KafkaMeter.
• Instalação do AWS CLI
• Localstack
• kafka-connect-lambda
• Serverless
• tflocal: ferramenta para trabalhar com terraform no Localstack
• api do Kafka Connect

Observação: todo conteúdo foi criado com auxílio da Inteligência Artificial Stackspot AI.