Speedlight

État: Complété, déployé.

Application Web de calcul

• HTML, CSS, Javascript, Python
• AWS Amplify, AWS Lambda, A​WS API Gateway, AWS DynamoDB, AWS IAM
  

Cette application web permet de calculer le temps estimé pour parcourir une distance donnée en utilisant divers moyens de transport créés par l'humanité, tout en le comparant à la vitesse de la lumière.

L'interface utilisateur repose sur une simple page HTML/CSS hébergée sur AWS Amplify. ​Les utilisateurs entrent simplement la distance en kilomètres qu'ils souhaitent calculer. 

En coulisses, pour la partie back-end : le navigateur communique avec une API backend publique, construite à l'aide de Lambda et d'API Gateway. Cette API effectue les calculs, fournissant ensuite les résultats à l'utilisateur.

La fonction Lambda est rédigé en python et utilise boto3 pour intéragir avec d'autres ressources AWS. Celle-ci va également enregistrer chaques calculs effectués par les utilisateurs dans une base de donnée DynamoDB.

Pour des raisons de coût, l'application réside désormais sur AWS S3 ​plutôt que via AWS Amplify. 

Architecture de l'application web

Application Web

État: Complété, déployé.

Application Web sans serveur

• HTML, CSS, Javascript
• AWS Cognito, AWS IAM
• AWS Amplify, AWS Lambda, A​WS API Gateway, AWS DynamoDB 
  

Ce projet a été conçu dans le but d'affiner mes compétences et d'explorer de nouvelles perspectives. 

Le frontend de l'application web est pré-construit, c'est une interface utilisateur HTML qui permet d'ajouter des points GPS sur une carte, tandis que le backend communique avec un service web RESTful pour enregistrer ces coordonnées dans une base de données DynamoDB. 

AWS Amplify assure le déploiement continu et l'hébergement des ressources web statiques, incluant HTML, CSS, JavaScript et images. 

Le ​JavaScript exécuté dans le navigateur envoie et reçoit des données d'une API backend publique conçue en utilisant Lambda et API Gateway. 
L'application web ​prend également en charge la fonctionnalité d'inscription et d'authentification des utilisateurs, via Amazon Cognito, sécurisant ainsi notre API backend.

Enfin, DynamoDB offre une couche de persistance où les données peuvent être stockées par la fonction Lambda de l'API.

Architecture de l'application web

Terraform Speedlight

État: Complété, déployé.

Déploiement d'infrastructure via terraform

• HTML, CSS, Javascript
• Terraform, Python
• AWS Amplify, AWS Lambda, A​WS API Gateway, AWS DynamoDB, AWS IAM

   Pour approfondir mes compétences en Infrastructure as Code (IaC), j'ai entrepris de rendre mon projet "Speedlight" entièrement déployable via Terraform. Cette démarche vise à permettre à quiconque de déployer puis détruire  automatiquement cette application sur AWS en quelques secondes. Le projet Speedlight a été divisé en trois parties distinctes incluant également la création d'un script python qui modifie la valeur d'un fichier html récupéré via un output terraform.
   
Partie 1 - AWS Lambda + DynamoDB 
Cette partie s'est déroulée sans difficultés majeures. Les blocs Terraform ont été structurés de la manière suivante : création de la fonction Lambda, importation du code Python au format zip et définition du rôle IAM pour la Lambda.

Partie 2 - Importation des fichiers HTML/CSS sur S3 
Cette partie a été plus complexe, les étapes comprenaient : 
- La création d'un compartiment S3, la modification des contrôles d'accès (ACL) pour rendre le compartiment S3 public, 
- La définition du compartiment en tant que site web statique, 
- La configuration de la redirection vers le fichier index.html, 
- L'importation des stratégies du compartiment S3 via un fichier JSON, et enfin, l'importation des fichiers front-end (HTML, CSS, etc.) dans le compartiment.

Le principal défi rencontré ici a été la gestion de l'importation des fichiers dans le compartiment S3, réglé via l'utilisation d'une boucle "for_each", qui n'est pas directement prise en charge dans la documentation Hashicorp. 

De plus, Terraform ne vérifie pas automatiquement le contenu des fichiers pour détecter s'ils ont été modifiés pour les réimportés. Pour résoudre ce problème, j'ai inclus l'option "etag = filemd5" dans la boucle, ce qui a permis de garantir que les fichiers seraient réimportés en cas de modification. 

Cependant, il subsiste un problème lié au format des fichiers importés dans S3 via Terraform, car les métadonnées telles que "Content-Type: text/html" ne sont pas automatiquement définies lors de l'importation. Cela entraîne le téléchargement des fichiers au lieu de les afficher lors de l'accès au site web. 
Une solution consisterait à spécifier le "content_type" pour chaque fichier lors de l'importation, ce qui implique une complication et refonte total du block d’import via la boucle "for_each". 

Il serait plus judicieux de créer le compartiment S3 via Terraform, mais d'importer les fichiers manuellement ou autres méthodes, car de cette façon S3 sait reconnaître automatiquement le "content_type" des fichiers. 

Partie 3 - AWS API Gateway    
Cette partie devrait être mise en place comme suit : 
- Création d'une API Gateway REST, 
- Création de méthodes "OPTION, POST" avec une intégration de type "Lambda Function"en liant notre fonction Lambda précédemment créée
- Ajout de la gestion des autorisations CORS
- Déploiement de l'API et génération d'une sortie contenant le lien de l'API à insérer dans notre fichier index.html 

La configuration des méthodes "OPTIONS, POST" ont posées des problèmes, notamment l'absence de certaines configurations qui normalement, n'ont pas besoin d'être spécifiées lors ce que l’ont crée la ressource manuellement. 

Cela a affecté les étapes telles que "Method Request", "Integration Request", "Method Response" et surtout "Integration Response" où le besoin d'ajouter d'un modèle de mappage (application/json : "{"statusCode":200}") que j'ai eu du mal à trouver. Mais après de nombreuses heures d'essais, ces configurations sont maintenant correctement gérées via Terraform.

Points à améliorer sur le code fonctionnel : Revoir la gestion des métadonnées (content_type) lors de l'importation des fichiers dans S3 via Terraform pour éviter le téléchargement manuel des fichiers sur S3.