Serverless: 如何构建一个自动化检测系统
随着互联网的发展和应用场景的日益丰富,自动化检测系统的需求越来越大。随之而来的是我们需要更快、更灵活、更高效的构建这样的系统,而Serverless无疑是很好的选择。
本文将着重讲述如何通过Serverless构建一个自动化检测系统,并详细阐述其设计思路、实现细节,以及包括 Serverless 架构、API Gateway、Lambda、S3 等不同工具的使用方法。
一、 设计思路
为了构建一个自动化检测系统,我们可以将其分为以下几步:
- 从指定的 URL 中爬取网页内容,包括所有的 HTML、JS、CSS 等静态文件
- 分析该网页的各种指标,例如打开速度、HTML 中的标签和标签的个数、JS 和 CSS 文件数量和大小等
- 将分析结果存储在数据库中,并提供 RESTful API 供用户使用
基于上述步骤,我们可以使用以下 Serverless 架构进行构建:
【图片标注:“Serverless 架构图”】
架构中的所有组件皆为AWS的产品,服务于构建一个自动化检测系统的Serverless架构。其中,S3 用于存储爬取的网页内容,Lambda 用于运行爬虫和分析程序,并将结果写入 DynamoDB 数据库中,API Gateway 用于提供 RESTful API,使得用户可以通过 API 获取分析结果。
二、实现细节
- 爬虫程序
首先,我们需要编写一个爬虫程序来从指定的 URL 爬取网页内容。在这里,我们使用 Python3 语言与 BeautifulSoup 库来构建爬虫。
【图片标注:“爬系统流程图”】
对于爬虫程序,其实现过程可分为以下几步:发起 HTTP 请求、解析网页、构建静态文件链接并将其上传至 S3 存储桶中。
以下代码为爬虫程序的实现:
-- -------------------- ---- ------- ------ ----- ------ -- ------ -------- ---- --- ------ ------------- -- - ------------------ - -- ---- ----- --- -------------- ------ ---------------------- - ------------- --- ---------------------- ---- - ------------------- -------------- ---- - ----- - -- ---- ---- --- - -- ------------------- -- ------ -- -------- ------------------- - -- ---------- ---- --- ------ -- ------------------------ -- ----- -- ------------- ----------------------- - -- --- ---- --- ---- -- ---------------------- -- ----- -- ---------- --- -------------- -- ------------ --- ------ -- ----------- ---------------------- ------ ---- - ------ -- ---- --- ------------------------------ ---- ------ --------------------------------- -------- ---------- - ------ --- ---------- -- ---- --- --------------- ------------- ----------- - ------------------------------- ------------- ---- - ------------- ----------- - --------------------- - -- ---- --- -- ------------------------------ ---------------------------- -------------- - ------- -- --- ---------- -- ------------ -- --- ------------------------------ -- --------------------------- ---------- - --------------------- ----- ---------- - --------------------- ----------- - -------------------- ------------------------------ ------------------------------ ---------------------
- 分析程序
接着,我们需要编写一个分析程序,用于分析爬取的网页内容。这个程序将运行在 Lambda 上,接收从 S3 存储桶中读取的文件内容,分析网页的各种指标,并将分析结果写到 DynamoDB 数据库中。
如下是分析程序的实现:
-- -------------------- ---- ------- ------ ----- ------ -- ------ ---- ------ ---- ------ ------- ---- -- ------ -------- ---- ------- ------ ------- ---- ------------------- ------ ----------- ---- ------------ ------ -------- ---- --- ------ ------------- ------ - ------------------- ----------------------------- -- - ------------------ -------- - -------------------------- ------------------------ - ---------------- - ------------- --- ------------------------ ------------- ---- --- - --------------------------------- -------- ------ ------------------------------ - ----- ------ ----------- -- -- -------------------- --- ---- -- ---- ------ ----- - -- ---- ------ --- ------------------------ ---------- - -- --- --- -- ---------------- -------- - -------- -- -------- --- -- ----------- -------------------- - - ----- -------------------- -- - ------ ---------- - -- --- ------ --- ------------------------------ ------ ---------- - - --------- - - --- --- -- ----- -- --------------------- ------------ - --------------------------------- ---- --- - --------------------------------- ----------------- ---- - -------------------- ---------- -- ---- --------- -- - ------ ----------- -- -- -------------------- --- --- ---- --------------- ----- ------ ---------- -------------------- - ----- - -- -- ------ --- ----------------------------- ------ ---------- - - -------- - - --- --- -- ----- -- -------------------- ----------- - --------------------------------- ---- --- - --------------------------------- ---------------- ---- - -------------------- ---------- -- ---- -------- -- - ------ ----------- -- -- -------------------- --- -- ---- -------------- ----- ------ --------- -------------------- - ----- - --------- --- ------------------------- ---- ------ --- - --------------------------------- -------- ------------ - ------------------ ---- - ---------------------------- ---- - ------------------- -------------- ----------- - -------------------- ------ - ------ ------------------------- ------------ ------------------------ ------------- ------------ ------------------------ ------------ ------------------------------ ------ ----------- ----------------------------- ------ - - ------- -------- --- --- ----------------------------- ----------------- ---- ----- - -------------------------- ------------------------------------ ------ ----------- -- -- -------------------- ----- -------- ------- ----- - -- -- --------------------- --- ----------------------- ------------ ------------ --- ------ -- ----------------- --- - ----------------------------- ---- - -- -- ---------------------- - --------- --- - --------------------------------- -------- ---- - ---------------------------------- ---- - ------------------- -------------- --- - -- ------------------- -- ------ -- -------- ---------------------- --- ---- -- ---------------------- -- ----- -- ---------- --- -------------- -- ------------ --- ------ -- ----------- ------------------------- --- ------ -- ------------------------ -- ----- -- ------------- -------------------------- --------------- - ------------------------- ---- ----- ----------------------------- ----------------
- API 程序
最后,我们需要编写一个 RESTful API 服务,供用户使用。将会接收来自客户端的请求,并返回分析结果。本文采用了 Python Flask 框架来构建API。
以下为 API 服务的实现:
-- -------------------- ---- ------- ------ ------- ------ ----- ---- ----- ------ ------ -------- ------- ---- ------------------------- ------ --- --- - --------------- --------------------------------- -------- - -------------------------- ----- - -------------------------------- - -- --- ------ ---------------------------------- ---------------- --- ------------------ --- - ----------------------- -- --- -- ---- -- -------- -- -- ------ --------- -------- ---- -------- --- --- ----------- - -------------------------------- -------- - --------------------------------------------------------------------------- -- ------- --- -- --------- ------ --------- -------- ---------- --- --- ------ ----------------------------- -- -------- -- ----------- -------------------
三、 部署和测试
部署自动化检测系统,步骤如下:
创建 S3 Bucket:用于存储爬取的网页内容
创建 DynamoDB 表:用于存储分析结果
创建 Lambda 函数:
爬虫程序函数:运行一个 Python 脚本,使用自定义的 Python Runtime,将爬取的网页内容存储在 S3 Bucket 中
分析程序函数:运行上述 Python 脚本,将分析结果写入 DynamoDB 表中
S3 存储桶触发器:将 S3 存储桶的上传事件关联到上述分析程序函数上
- 创建 API Gateway:
- 配置一个 RESTful API 触发器,路径为 /api/analyzed_result,关联到上述 Python Flask API 服务上
运行自动化检测系统:
1.爬取需要分析的网页,例如 https://www.amazon.com/,将其提交至 S3 存储桶中
2.等待分析程序函数分析完毕,将结果写入 DynamoDB 表中
3.访问 RESTful API,获取分析结果
如下是通过 API 访问得到的结果:
-- -------------------- ---- ------- - ------------ - ------ ----- ---- ---- ------ ---- ---- --- --------- --- -------- --- ------- --- ----------- -- -------- -- ------- --- --------- -- --------- - -- ------ ------------------------- ------------ ----- ----------- - --- --- -- ------------ - --- --- - -
四、 总结
本文详细介绍了如何使用 Serverless 技术构建一个自动化检测系统,并提供了具体实现代码和架构图,希望可以为相关人员提供参考和借鉴。通过使用 Serverless 架构,我们不仅能够更快的构建出一个稳定可靠的系统,而且还减小了运维成本,更加高效和经济。
来源:JavaScript中文网 ,转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/649d1ba448841e98949d3097