🌳 LocalStack

Uma abordagem para desenvolvimento e testes de aplicações cloud em ambiente local: rápida, sem custo e offline.

Como simular os recursos da AWS localmente com LocalStack

Uma abordagem para desenvolvimento e testes de aplicações cloud em ambiente local: rápida, sem custo e offline.

Neste artigo vamos estudar uma abordagem para o desenvolvimento de aplicações que utilizem AWS, para desenvolvimento e testes em Integração Contínua. Ao fim, queremos pode executar os principais serviços da AWS (com suas APIs oficiais) utilizando Docker.

Isso nos permite um ciclo de desenvolvimento mais rápido e eficiente, além de conseguir incluir os serviços da AWS em nossa pipeline.

Diagram By LocalStack

Requisitos

Não precisa de muita coisa para seguir este tutorial além de pouca familiridade com docker e AWS, mas são necessárias algumas instalações com, no mínimo, as seguintes versões:

Requisitos

As dores de cabeça que surgiram com a computação em nuvem

A computação em nuvem trouxe muitas mudanças e benefícios para o ciclo de desenvolvimento - menos preocupação com infraestrutura e mais preocupação com código. Mas esses benefícios chegaram a um custo para os desenvolvedores: agora não é mais possível ter um ambiente de desenvolvimento completo e isolado.

Enquanto cloud-based development não é popularizado, desenvolvedores de aplicações em nuvem trabalham em um ambiente hibrido - utilizando recursos cloud da AWS, por exemplo, é comum alocar uma infraestrutura completa de "desenvolvimento" para experimentar os serviços e permitir que os devs trabalhem.

Essa abordagem tem diversos pontos negativos, mas vou destacar dois principais: custos e limitações.

Por parte do custo, não existe uma versão gratuita dos serviços cloud para desenvolvimento, toda a utilização de recursos é cobrada e isso inclui testes, desenvolvimento, pipeline, experimentação, POCs e etc. Diferente de trabalhar em um cenário on-premise em que tudo é executado de forma local. Isso significa que testes de integração ficam prejudicados e limitados as bibliotecas de testes que tentam simular aquele ambiente.

Já na parte das limitações - além da latência e configurações de rede no caso de VPCs - muita liberdade do time de desenvolvimento é perdida, visto que eles estão atuando em um ambiente real que tem impacto imediato na conta e nos outros desenvolvedores. Em um time diverso, com pessoas com muita ou pouca experiência em cloud o ambiente cloud se torna uma dor de cabeça para quem utiliza e para quem paga a conta.

  1. Setup
  2. Provisionar/Utilizar recursos de forma transparente com aws-cli
  3. Utilização (desenvolvimento e testes de integração em CI)

LocalStack FTW: trazendo a nuvem para o ambiente de desenvolvimento

LocalStack surgiu para resolver justamente este problema: executando de forma local (Docker), podemos ter todos os serviços da AWS disponíveis e fazer a bagunça que quisermos - offline, sem custos, sem limitações e sem atrapalhar os colegas. Por ser eficiente e portátil permite que o desenvolvimento utilize todo o poder da nuvem em um container.

It works on my machine... Docker Meme By ProgrammerHumor

O conceito é simples: ter um ambiente completamente funcional da AWS sendo executado de forma local, respeitando as APIs oficiais e sendo o mais transparente possível. Além disso, LocalStack simula erros reais da AWS e executa os serviços de forma totalmente desacoplada.

Instalando e Executando LocalStack

Dado todo esse contexto, agora veremos como instalar e executar os serviços AWS de fato com LocalStack. E é bem simples, instala o pacote localstack pelo pip e então executa com o comando start:

Requisitos

Se você digitar docker ps vai ver que temos o container executando a partir da imagem localstack/localstack expondo a porta 4566.

E com isso, temos a AWS executando em nossa máquina.

Para utilizar os recursos, podemos utilizar as próprias ferramentas da AWS para interagir, alterando apenas as configurações de perfil. Eu criei um perfil "localstack", mas pode ser o global, ou qualquer outra nomenclatura.

Configuração

E agora, se você está acostumado com a AWS e digitar algum comando, por exemplo aws lambda list-functions, verá um erro porque não temos credenciais válidas da AWS.

Então, para conseguir executar os serviços, precisamos sobreescrever o endpoint padrão da AWS, utilizando o nosso local:

Execução

Exemplo de provisionamento e utilização de uma fila com SQS

Agora podemos utilizar todos os recursos da AWS pelo CLI ou pelas SDKs. Para o nosso caso de exemplo, vamos criar uma fila de pedidos a serem atendidos.

A primeira etapa é criar e provisionar a fila e, assim como ocorre em um ambiente real da AWS, podemos fazer dessa forma:

Criar fila no SQS

Agora, vamos simular que dois pedidos diferentes foram feitos e vamos enviar um por um para a fila:

[
    {
        "id": "ORDER#0001",
        "customer": "Myreli",
        "items": ["Fries", "Chocolate Shake"]
    },
        {
        "id": "ORDER#0002",
        "customer": "William",
        "items": ["Cheeseburger Combo Meal"]
    }
]

Publicar na fila no SQS

E por último, vamos consumir essas mensagens da fila, assim como faríamos de uma fila na infraestrutura da AWS:

Consumir mensagem da fila no SQS

Isso encerra o exemplo do uso de SQS com LocalStack, utilizando a ferramenta oficial da AWS para tal.

Para expandir o exemplo, o mesmo pode ser feito com uma SDK oficial em Node ou Kotlin, por exemplo. E aí basta configurar quando sobreescrever a URL original - na pipeline de CI e no ambiente de desenvolvimento.

Em Java, por exemplo, a implementação seria bem simples:

// Builder em ambiente Cloud
SqsClient.builder()
    .region(@Region)
    .build();
// Builder em ambiente Local
SqsClient.builder()
    .region(@Region)
    .endpointOverride("http://localhost:4576")
    .build();

Próximos Passos

Isso conclui a introdução ao LocalStack e já permite que seja implantado em projetos reais, mas é só uma ponta da ferramenta. Recomendo explorar o repositório oficial para otimizar o fluxo de trabalho.

Além disso, é um bom exercício para praticar implementar exatamente o mesmo exemplo apresentado aqui com alguma SDK oficial.


🌳 Evergreen são as ideias em que já investi algum tempo significativo. Foram refinadas, editadas, e provavelmente não vão mudar. O que é isso?