Generičke usluge u oblaku: Implementacija sigurnosti tipova u arhitekturama bez poslužitelja

Računalstvo bez poslužitelja (serverless computing) revolucioniralo je način na koji gradimo i implementiramo aplikacije. Apstrahirajući upravljanje temeljnom infrastrukturom, arhitekture bez poslužitelja omogućuju programerima da se usredotoče na pisanje koda i brzo skaliranje aplikacija. Međutim, distribuirana i efemerna priroda okruženja bez poslužitelja uvodi nove izazove, osobito u osiguravanju kvalitete koda i održivosti. Jedan od najkritičnijih aspekata rješavanja ovih izazova je implementacija sigurnosti tipova. Ovaj blog post istražuje važnost sigurnosti tipova u arhitekturama bez poslužitelja, istražuje različite strategije implementacije i pruža praktične primjere koristeći popularne platforme u oblaku.

Važnost sigurnosti tipova u arhitekturama bez poslužitelja

Sigurnost tipova je praksa osiguravanja da podaci korišteni u programu odgovaraju unaprijed definiranim tipovima. To pomaže u ranom otkrivanju pogrešaka u razvojnom ciklusu, poboljšava čitljivost koda i olakšava refaktoriranje i održavanje. U kontekstu arhitektura bez poslužitelja, gdje se funkcije često pozivaju asinkrono i interagiraju s različitim uslugama, prednosti sigurnosti tipova su pojačane. Bez sigurnosti tipova, lakše je unijeti suptilne pogreške koje je teško otkriti i otkloniti u distribuiranom okruženju.

Evo pregleda ključnih prednosti:

• Rano otkrivanje pogrešaka: Provjera tipova identificira pogreške tijekom razvoja, prije implementacije. To smanjuje vjerojatnost pogrešaka tijekom izvođenja.
• Poboljšana čitljivost koda: Tipovi služe kao dokumentacija, čineći kod lakšim za razumijevanje i održavanje.
• Poboljšano refaktoriranje: Kada su tipovi nametnuti, refaktoriranje postaje sigurnije jer provjerivači tipova mogu vas upozoriti na potencijalne probleme.
• Povećana pouzdanost: Sprječavanjem pogrešaka povezanih s tipovima, sigurnost tipova poboljšava pouzdanost vaših funkcija bez poslužitelja.
• Skalabilnost i održivost: Kod sa sigurnim tipovima lakše je skalirati i održavati kako vaša aplikacija bez poslužitelja raste u složenosti.

Strategije implementacije sigurnosti tipova

Postoji nekoliko pristupa implementaciji sigurnosti tipova u vašim aplikacijama bez poslužitelja, svaki sa svojim prednostima i kompromisima. Izbor strategije često ovisi o programskom jeziku i specifičnom pružatelju usluga u oblaku kojeg koristite.

1. Korištenje tipiziranih jezika

Najjednostavniji način za postizanje sigurnosti tipova je korištenje jezika koji podržavaju statičko tipiziranje, kao što su TypeScript i Java. Ti jezici imaju ugrađene provjerivače tipova koji analiziraju kod tijekom razvoja i označavaju sve pogreške povezane s tipovima. TypeScript je posebno popularan u svijetu bez poslužitelja zbog svoje snažne integracije s JavaScriptom, najčešćim jezikom za razvoj front-enda, i izvrsne podrške za platforme bez poslužitelja.

Primjer: TypeScript s AWS Lambda

Razmotrimo jednostavan primjer korištenja TypeScripta i AWS Lambda. Definirat ćemo funkciju koja obrađuje korisničke podatke. Prvo, definiramo tip za naše korisničke podatke:

            
interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
  isActive: boolean;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Zatim stvaramo funkciju bez poslužitelja:

            
// lambda.ts
import { APIGatewayProxyEvent, APIGatewayProxyResult } from 'aws-lambda';

interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
  isActive: boolean;
}

export const handler = async (event: APIGatewayProxyEvent): Promise<APIGatewayProxyResult> => {
  try {
    const body = JSON.parse(event.body || '{}'); // Safely parse the request body

    // Type checking ensures 'body' matches the expected format
    const user: User = {
      id: body.id, // Errors will be caught at compile time if these properties don't exist, or are of the wrong type.
      name: body.name,
      email: body.email,
      isActive: body.isActive,
    };

    // Perform operations with the 'user' object
    console.log('Received user data:', user);

    return {
      statusCode: 200,
      body: JSON.stringify({ message: 'User data processed successfully.' }),
    };
  } catch (error: any) {
    console.error('Error processing user data:', error);
    return {
      statusCode: 500,
      body: JSON.stringify({ message: 'Internal server error.' }),
    };
  }
};

            

              
                Copy
              
            
          

U ovom primjeru, TypeScript će uhvatiti pogreške ako dolazno tijelo zahtjeva ne odgovara sučelju `User`. To sprječava pogreške tijekom izvođenja i pojednostavljuje otklanjanje pogrešaka. Datoteka `tsconfig.json` trebala bi biti odgovarajuće konfigurirana za omogućavanje stroge provjere tipova.

2. Korištenje savjeta za tipove u dinamički tipiziranim jezicima

Dinamički tipizirani jezici poput Pythona nemaju ugrađenu statičku provjeru tipova. Međutim, podržavaju savjete za tipove (type hints). Savjeti za tipove, uvedeni u Pythonu 3.5, omogućuju programerima da svoj kod označe informacijama o tipovima, koje zatim mogu provjeriti alati za statičku analizu. Iako savjeti za tipove ne jamče sigurnost tipova tijekom izvođenja na isti način kao statičko tipiziranje, oni pružaju značajne prednosti.

Primjer: Python sa savjetima za tipove i Serverless Framework

Razmotrimo Python funkciju u AWS Lambdi, stvorenu pomoću Serverless Frameworka:

            
# handler.py
from typing import Dict, Any
import json

def process_data(event: Dict[str, Any], context: Any) -> Dict[str, Any]:
    try:
        body = json.loads(event.get('body', '{}'))
        # Use type hints to describe the expected input from event body.
        name: str = body.get('name', '')
        age: int = body.get('age', 0)

        if not isinstance(name, str) or not isinstance(age, int):
            raise ValueError('Invalid input types.')

        response_body = {
            'message': f'Hello, {name}! You are {age} years old.'
        }

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps(response_body)
        }
    except ValueError as e:
        return {
            'statusCode': 400,
            'body': json.dumps({'error': str(e)})
        }
    except Exception as e:
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps({'error': 'Internal Server Error'})
        }

            

              
                Copy
              
            
          

Za korištenje savjeta za tipove možete koristiti provjerivač tipova poput MyPyja. Svoje razvojno okruženje konfigurirali biste da pokrene MyPy prije implementacije ili ga integrirali u svoj CI/CD cjevovod za automatsko hvatanje potencijalnih pogrešaka tipova. Ovaj pristup pomaže u poboljšanju kvalitete koda i smanjuje rizik od pogrešaka povezanih s tipovima tijekom izvođenja.

Konfiguracija za MyPy (primjer)

Prvo, instalirajte MyPy: pip install mypy

Stvorite konfiguracijsku datoteku za MyPy (npr. `mypy.ini`):

            
[mypy]
strict = True

            

              
                Copy
              
            
          

Zatim pokrenite MyPy za provjeru vašeg koda: mypy handler.py

Opcija `strict = True` omogućuje strogu provjeru tipova, pružajući visoku razinu sigurnosti tipova.

3. Korištenje biblioteka za validaciju

Bez obzira na jezik, biblioteke za validaciju nude još jedan sloj sigurnosti tipova. Ove biblioteke omogućuju definiranje shema ili pravila validacije za vaše podatke. Kada funkcija primi ulaz, validira podatke prema unaprijed definiranim pravilima prije obrade. Ako podaci ne odgovaraju pravilima, biblioteka za validaciju izbacuje pogrešku. Ovo je ključan pristup pri integraciji s API-jima trećih strana ili primanju podataka iz vanjskih izvora.

Primjer: Korištenje Joi (JavaScript) za validaciju ulaza

Koristimo Joi, popularnu biblioteku za validaciju za JavaScript, za validaciju tijela zahtjeva u AWS Lambda funkciji:

            
const Joi = require('joi');

const userSchema = Joi.object({
  id: Joi.string().required(),
  name: Joi.string().required(),
  email: Joi.string().email().required(),
  isActive: Joi.boolean().required(),
});

exports.handler = async (event) => {
  try {
    const body = JSON.parse(event.body || '{}');
    const { error, value } = userSchema.validate(body);

    if (error) {
      return {
        statusCode: 400,
        body: JSON.stringify({ message: error.details[0].message }),
      };
    }

    // 'value' now contains the validated and sanitized data
    const user = value;

    console.log('Received user data:', user);

    return {
      statusCode: 200,
      body: JSON.stringify({ message: 'User data processed successfully.' }),
    };
  } catch (error) {
    console.error('Error processing user data:', error);
    return {
      statusCode: 500,
      body: JSON.stringify({ message: 'Internal server error.' }),
    };
  }
};

            

              
                Copy
              
            
          

U ovom primjeru, Joi validira `body` dolaznog zahtjeva prema `userSchema`. Ako podaci ne udovoljavaju zahtjevima sheme (npr. nedostajuća polja ili netočni tipovi podataka), vraća se pogreška. Ovaj je pristup vrlo učinkovit u sprječavanju neočekivanog ponašanja uzrokovanog netočnim ulaznim podacima. Slične biblioteke za validaciju dostupne su i za druge jezike, poput `marshmallow` u Pythonu.

4. Generiranje koda i validacija sheme (napredno)

Za složenije aplikacije bez poslužitelja, generiranje koda i validacija sheme mogu značajno poboljšati sigurnost tipova i smanjiti boilerplate kod. Ovi pristupi uključuju definiranje podatkovnih modela i API-ja pomoću formalnog jezika sheme (npr. OpenAPI/Swagger, Protocol Buffers) ili alata za generiranje koda, a zatim korištenje alata za generiranje definicija tipova i koda za validaciju iz tih shema.

OpenAPI/Swagger za definiciju API-ja i generiranje koda

OpenAPI (bivši Swagger) omogućuje programerima da definiraju REST API-je koristeći YAML ili JSON format. Ova definicija uključuje podatkovne modele (sheme) za zahtjeve i odgovore. Alati mogu automatski generirati klijentske SDK-ove, poslužiteljske stubove i kod za validaciju iz OpenAPI definicije. To osigurava da su klijentski i poslužiteljski kod uvijek sinkronizirani i da podaci odgovaraju specificiranim shemama.

Primjer: OpenAPI s TypeScriptom i Serverless Frameworkom

1. Definirajte svoj API u OpenAPI formatu (npr. `openapi.yaml`):

            
openapi: 3.0.0
info:
  title: User API
  version: 1.0.0
paths:
  /users:
    post:
      summary: Create a user
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/User'
      responses:
        '201':
          description: User created
          content:
            application/json:
              schema:
                $ref: '#/components/schemas/User'
components:
  schemas:
    User:
      type: object
      properties:
        id:
          type: string
        name:
          type: string
        email:
          type: string
          format: email
        isActive:
          type: boolean

            

              
                Copy
              
            
          

2. Koristite generator koda (npr. `openapi-typescript` ili `swagger-codegen`) za generiranje TypeScript tipova iz OpenAPI definicije.

Ovo će stvoriti `types.ts` datoteku koja sadrži sučelja poput sučelja `User`.

3. Koristite generirane tipove u kodu vaše funkcije bez poslužitelja.

            
import { APIGatewayProxyEvent, APIGatewayProxyResult } from 'aws-lambda';
import { User } from './types'; // Import generated types

export const handler = async (event: APIGatewayProxyEvent): Promise<APIGatewayProxyResult> => {
  try {
    const body = JSON.parse(event.body || '{}');

    // TypeScript will ensure the body matches the User schema
    const user: User = body;

    // ... rest of the function logic

            

              
                Copy
              
            
          

Ovaj pristup značajno smanjuje ručni napor definiranja tipova i osigurava da su vaši API-ji dobro dokumentirani i dosljedni.

Najbolje prakse za implementaciju sigurnosti tipova

Kako biste maksimizirali prednosti sigurnosti tipova u svojim projektima bez poslužitelja, razmotrite ove najbolje prakse:

• Odaberite pravi jezik: Ako je moguće, koristite jezik koji podržava statičko tipiziranje (npr. TypeScript, Java) za najjača jamstva sigurnosti tipova.
• Omogućite strogu provjeru tipova: Konfigurirajte svoje provjerivače tipova (npr. TypeScript kompajler, MyPy) da koriste strogi način rada ili njegov ekvivalent. Ovo nameće stroža pravila tipova i pomaže u hvatanju više pogrešaka.
• Definirajte jasne tipove i sučelja: Stvorite dobro definirane tipove ili sučelja za sve podatkovne strukture korištene u vašim funkcijama bez poslužitelja. To uključuje ulazne parametre, povratne vrijednosti i podatke korištene za interakciju s vanjskim uslugama.
• Koristite biblioteke za validaciju: Uvijek validirajte dolazne podatke iz vanjskih izvora (npr. API zahtjevi, unosi u bazu podataka) koristeći biblioteke za validaciju.
• Integrirajte provjeru tipova u CI/CD: Uključite provjeru tipova kao dio vašeg cjevovoda kontinuirane integracije i kontinuirane implementacije (CI/CD). To će automatski uhvatiti pogreške tipova prije nego što se implementiraju u produkciju.
• Dokumentirajte svoje tipove: Koristite komentare i alate za dokumentaciju kako biste jasno dokumentirali svoje tipove i sučelja. To čini vaš kod lakšim za razumijevanje i održavanje.
• Razmotrite Monorepo: Za veće projekte, razmotrite korištenje monorepa za upravljanje vašim funkcijama bez poslužitelja i dijeljenje definicija tipova i ovisnosti. To može poboljšati ponovnu upotrebu koda i dosljednost.
• Redovito pregledavajte i ažurirajte tipove: Pregledavajte i ažurirajte svoje tipove i sheme kako se vaša aplikacija razvija. To će osigurati da vaši tipovi točno odražavaju trenutno stanje vaših podatkovnih modela i API-ja.

Alati i tehnologije

Nekoliko alata i tehnologija može vam pomoći u implementaciji sigurnosti tipova u vašim projektima bez poslužitelja:

• TypeScript: Nadskup JavaScripta koji dodaje statično tipiziranje.
• MyPy: Statički provjerivač tipova za Python.
• Joi: Moćna biblioteka za validaciju za JavaScript.
• Marshmallow: Okvir za serijalizaciju/deserijalizaciju za Python, koji se koristi za validaciju.
• OpenAPI/Swagger: Alati za definiranje i validaciju REST API-ja.
• Swagger-codegen/openapi-generator: Alati za generiranje koda koji generiraju server stubove, klijentske SDK-ove i kod za validaciju iz OpenAPI definicija.
• Zod: Biblioteka za deklaraciju i validaciju shema prvenstveno za TypeScript.

Razmatranja platformi u oblaku

Implementacija sigurnosti tipova neznatno varira ovisno o pružatelju usluga u oblaku kojeg koristite. Evo kratkog pregleda:

• AWS Lambda: Podržava različite jezike, uključujući TypeScript, Python, Java i druge. Možete izravno koristiti TypeScript ili primijeniti biblioteke za validaciju i savjete za tipove u drugim jezicima. Također možete integrirati provjeru tipova u proces implementacije koristeći alate poput `aws-lambda-deploy` (za TypeScript projekte).
• Azure Functions: Podržava jezike poput TypeScripta, Pythona, C# i Jave. Koristite TypeScript za snažnu sigurnost tipova ili Python savjete za tipove za bolju kvalitetu koda.
• Google Cloud Functions: Podržava jezike poput TypeScripta, Pythona, Node.js-a i Jave. Slično kao i AWS Lambda, možete iskoristiti TypeScript za sigurnost tipova ili koristiti savjete za tipove i biblioteke za validaciju za druge jezike.

Primjeri iz stvarnog svijeta

Evo nekoliko primjera kako se sigurnost tipova primjenjuje u okruženjima bez poslužitelja diljem svijeta:

• Platforme za e-trgovinu: Mnoge platforme za e-trgovinu, posebno one izgrađene na arhitekturama bez poslužitelja, koriste TypeScript kako bi osigurale integritet podataka povezanih s proizvodima, narudžbama i korisničkim računima. Biblioteke za validaciju koriste se za validaciju dolaznih podataka s platnih prolaza i drugih vanjskih usluga, sprječavajući prijevarne transakcije i oštećenje podataka.
• Zdravstvene aplikacije: Zdravstvene aplikacije sve se više kreću prema arhitekturama bez poslužitelja, koristeći Python sa savjetima za tipove za obradu podataka o pacijentima i API interakcije. Korištenje savjeta za tipove pomaže u osiguravanju točnosti podataka i usklađenosti s propisima.
• Financijske usluge: Financijske institucije koriste niz alata, od TypeScripta i OpenAPI/Swagger definicija za svoje API-je do strogih pravila validacije za osjetljive podatke kao što su informacije o računima.
• Globalna logistika: Tvrtke koje upravljaju globalnim lancima opskrbe implementiraju funkcije bez poslužitelja u više regija sa snažnim provjerama sigurnosti tipova (koristeći TypeScript, na primjer) kako bi jamčile dosljednost i točnost podataka o praćenju narudžbi i upravljanju zalihama.

Zaključak

Implementacija sigurnosti tipova u arhitekturama bez poslužitelja ključna je za izgradnju pouzdanih, održivih i skalabilnih aplikacija. Korištenjem tipiziranih jezika, savjeta za tipove, biblioteka za validaciju i generiranja koda, možete značajno smanjiti rizik od pogrešaka tijekom izvođenja i poboljšati ukupnu kvalitetu vašeg koda bez poslužitelja. Kako se računalstvo bez poslužitelja nastavlja razvijati, važnost sigurnosti tipova samo će rasti. Usvajanje najboljih praksi sigurnosti tipova bitan je korak prema izgradnji robusnih i uspješnih aplikacija bez poslužitelja koje mogu podnijeti složenosti današnjeg globalnog tržišta. Prihvaćanjem ovih tehnika, programeri mogu izgraditi otpornije, učinkovitije i lakše za održavanje aplikacije bez poslužitelja, što u konačnici dovodi do veće produktivnosti i uspjeha.