Универсальные облачные сервисы: внедрение типовой безопасности в бессерверные архитектуры

Бессерверные вычисления произвели революцию в способах создания и развертывания приложений. Благодаря абстрагированию управления базовой инфраструктурой бессерверные архитектуры позволяют разработчикам сосредоточиться на написании кода и быстром масштабировании приложений. Однако распределенный и эфемерный характер бессерверных сред создает новые проблемы, особенно в обеспечении качества кода и удобства обслуживания. Одним из наиболее важных аспектов решения этих проблем является внедрение типовой безопасности. В этой записи блога рассматривается важность типовой безопасности в бессерверных архитектурах, изучаются различные стратегии реализации и приводятся практические примеры с использованием популярных облачных платформ.

Важность типовой безопасности в Serverless

Типовая безопасность — это практика обеспечения соответствия данных, используемых в программе, предопределенным типам. Это помогает выявлять ошибки на ранних этапах цикла разработки, улучшает удобочитаемость кода и облегчает рефакторинг и обслуживание. В контексте serverless, где функции часто вызываются асинхронно и взаимодействуют с различными службами, преимущества типовой безопасности усиливаются. Без типовой безопасности легче допустить незначительные ошибки, которые трудно обнаружить и отладить в распределенной среде.

Вот разбивка ключевых преимуществ:

• Раннее обнаружение ошибок: проверка типов выявляет ошибки во время разработки, до развертывания. Это снижает вероятность сбоев во время выполнения.
• Улучшенная удобочитаемость кода: типы служат документацией, что упрощает понимание и поддержку кода.
• Расширенный рефакторинг: когда типы применяются, рефакторинг становится безопаснее, поскольку средства проверки типов могут предупредить вас о потенциальных проблемах.
• Повышенная надежность: предотвращая ошибки, связанные с типами, типовая безопасность повышает надежность ваших serverless-функций.
• Масштабируемость и удобство обслуживания: типобезопасный код легче масштабировать и поддерживать по мере роста сложности вашего serverless-приложения.

Стратегии реализации типовой безопасности

Существует несколько подходов к реализации типовой безопасности в ваших serverless-приложениях, каждый со своими преимуществами и недостатками. Выбор стратегии часто зависит от языка программирования и конкретного используемого вами облачного провайдера.

1. Использование типизированных языков

Самый простой способ добиться типовой безопасности — использовать языки, поддерживающие статическую типизацию, такие как TypeScript и Java. Эти языки имеют встроенные средства проверки типов, которые анализируют код во время разработки и отмечают любые ошибки, связанные с типами. TypeScript особенно популярен в мире serverless из-за его тесной интеграции с JavaScript, наиболее распространенным языком для разработки внешнего интерфейса, и его отличной поддержки serverless-платформ.

Пример: TypeScript с AWS Lambda

Рассмотрим простой пример с использованием TypeScript и AWS Lambda. Мы определим функцию, которая обрабатывает данные пользователя. Сначала мы определим тип для наших пользовательских данных:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Затем мы создадим serverless-функцию:

            
// 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
              
            
          

В этом примере TypeScript перехватит ошибки, если входящий текст запроса не соответствует интерфейсу `User`. Это предотвращает ошибки во время выполнения и упрощает отладку. Файл `tsconfig.json` должен быть настроен соответствующим образом для включения строгой проверки типов.

2. Использование подсказок типов в динамически типизированных языках

Динамически типизированные языки, такие как Python, не имеют встроенной статической проверки типов. Однако они поддерживают подсказки типов. Подсказки типов, представленные в Python 3.5, позволяют разработчикам аннотировать свой код информацией о типах, которую затем можно проверить с помощью инструментов статического анализа. Хотя подсказки типов не гарантируют типовую безопасность во время выполнения так же, как статическая типизация, они предоставляют значительные преимущества.

Пример: Python с подсказками типов и Serverless Framework

Рассмотрим функцию Python в AWS Lambda, созданную с помощью Serverless Framework:

            
# 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
              
            
          

Чтобы использовать подсказки типов, можно использовать средство проверки типов, такое как MyPy. Вы настроите свою среду разработки для запуска MyPy перед развертыванием или интегрируете ее в свой конвейер CI/CD, чтобы автоматически перехватывать потенциальные ошибки типов. Этот подход помогает улучшить качество кода и снижает риск возникновения ошибок, связанных с типами, во время выполнения.

Конфигурация для MyPy (пример)

Сначала установите MyPy: pip install mypy

Создайте файл конфигурации mypy (например, `mypy.ini`):

            
[mypy]
strict = True

            

              
                Copy
              
            
          

Затем запустите MyPy, чтобы проверить свой код: mypy handler.py

Опция `strict = True` включает строгую проверку типов, обеспечивая высокий уровень типовой безопасности.

3. Использование библиотек проверки

Независимо от языка, библиотеки проверки предлагают еще один уровень типовой безопасности. Эти библиотеки позволяют определять схемы или правила проверки ваших данных. Когда функция получает входные данные, она проверяет данные на соответствие предопределенным правилам перед их обработкой. Если данные не соответствуют правилам, библиотека проверки выдает ошибку. Это важный подход при интеграции со сторонними API или получении данных из внешних источников.

Пример: использование Joi (JavaScript) для проверки ввода

Давайте используем Joi, популярную библиотеку проверки для JavaScript, для проверки текста запроса в функции AWS Lambda:

            
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
              
            
          

В этом примере Joi проверяет `body` входящего запроса на соответствие `userSchema`. Если данные не соответствуют требованиям схемы (например, отсутствуют поля или указаны неверные типы данных), возвращается ошибка. Этот подход очень эффективен для предотвращения неожиданного поведения, вызванного неверными входными данными. Аналогичные библиотеки проверки доступны для других языков, например `marshmallow` в Python.

4. Генерация кода и проверка схемы (дополнительно)

Для более сложных serverless-приложений генерация кода и проверка схемы могут значительно повысить типовую безопасность и сократить шаблонный код. Эти подходы включают определение моделей данных и API с использованием формального языка схемы (например, OpenAPI/Swagger, Protocol Buffers) или инструментов генерации кода, а затем использование инструментов для создания определений типов и кода проверки из этих схем.

OpenAPI/Swagger для определения API и генерации кода

OpenAPI (ранее Swagger) позволяет разработчикам определять REST API с использованием формата YAML или JSON. Это определение включает модели данных (схемы) для запросов и ответов. Инструменты могут автоматически генерировать клиентские SDK, заглушки серверов и код проверки из определения OpenAPI. Это гарантирует, что код клиента и сервера всегда синхронизирован, а данные соответствуют указанным схемам.

Пример: OpenAPI с TypeScript и Serverless Framework

1. Определите свой API в формате OpenAPI (например, `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. Используйте генератор кода (например, `openapi-typescript` или `swagger-codegen`) для создания типов TypeScript из определения OpenAPI.

Это создаст файл `types.ts`, содержащий интерфейсы, такие как интерфейс `User`.

3. Используйте сгенерированные типы в коде вашей serverless-функции.

            
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
              
            
          

Этот подход значительно сокращает ручные усилия по определению типов и гарантирует, что ваши API хорошо документированы и согласованы.

Рекомендации по внедрению типовой безопасности

Чтобы максимально использовать преимущества типовой безопасности в ваших serverless-проектах, примите во внимание следующие рекомендации:

• Выберите правильный язык: если возможно, используйте язык, поддерживающий статическую типизацию (например, TypeScript, Java) для обеспечения максимальных гарантий типовой безопасности.
• Включите строгую проверку типов: настройте свои средства проверки типов (например, компилятор TypeScript, MyPy) для использования строгого режима или его эквивалента. Это обеспечивает более строгие правила типов и помогает перехватывать больше ошибок.
• Определите четкие типы и интерфейсы: создайте четко определенные типы или интерфейсы для всех структур данных, используемых в ваших serverless-функциях. Это включает входные параметры, возвращаемые значения и данные, используемые для взаимодействия с внешними службами.
• Используйте библиотеки проверки: всегда проверяйте входящие данные из внешних источников (например, запросы API, записи базы данных) с помощью библиотек проверки.
• Интегрируйте проверку типов в CI/CD: включите проверку типов в свой конвейер непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD). Это позволит автоматически перехватывать ошибки типов до их развертывания в рабочей среде.
• Документируйте свои типы: используйте комментарии и инструменты документации для четкой документации своих типов и интерфейсов. Это упрощает понимание и поддержку вашего кода.
• Рассмотрите монорепозиторий: для крупных проектов рассмотрите возможность использования монорепозитория для управления вашими serverless-функциями и обмена определениями типов и зависимостями. Это может улучшить повторное использование кода и согласованность.
• Регулярно просматривайте и обновляйте типы: просматривайте и обновляйте свои типы и схемы по мере развития вашего приложения. Это гарантирует, что ваши типы точно отражают текущее состояние ваших моделей данных и API.

Инструменты и технологии

Несколько инструментов и технологий могут помочь вам реализовать типовую безопасность в ваших serverless-проектах:

• TypeScript: надмножество JavaScript, добавляющее статическую типизацию.
• MyPy: средство статической проверки типов для Python.
• Joi: мощная библиотека проверки для JavaScript.
• Marshmallow: фреймворк сериализации/десериализации для Python, используемый для проверки.
• OpenAPI/Swagger: инструменты для определения и проверки REST API.
• Swagger-codegen/openapi-generator: инструменты генерации кода, которые генерируют заглушки серверов, клиентские SDK и код проверки из определений OpenAPI.
• Zod: библиотека объявления и проверки схемы TypeScript-first.

Рекомендации по облачной платформе

Реализация типовой безопасности немного различается в зависимости от используемого вами облачного провайдера. Вот краткий обзор:

• AWS Lambda: поддерживает различные языки, включая TypeScript, Python, Java и другие. Вы можете использовать TypeScript напрямую или использовать библиотеки проверки и подсказки типов на других языках. Вы также можете интегрировать проверку типов в процесс развертывания с помощью таких инструментов, как `aws-lambda-deploy` (для проектов TypeScript).
• Azure Functions: поддерживает такие языки, как TypeScript, Python, C# и Java. Используйте TypeScript для обеспечения надежной типовой безопасности или подсказки типов Python для улучшения качества кода.
• Google Cloud Functions: поддерживает такие языки, как TypeScript, Python, Node.js и Java. Подобно AWS Lambda, вы можете использовать TypeScript для типовой безопасности или использовать подсказки типов и библиотеки проверки для других языков.

Реальные примеры

Вот несколько примеров того, как типовая безопасность применяется в serverless-средах по всему миру:

• Платформы электронной коммерции: многие платформы электронной коммерции, особенно те, которые построены на serverless-архитектурах, используют TypeScript для обеспечения целостности данных, связанных с продуктами, заказами и учетными записями пользователей. Библиотеки проверки используются для проверки входящих данных от платежных шлюзов и других внешних служб, предотвращая мошеннические транзакции и повреждение данных.
• Приложения для здравоохранения: приложения для здравоохранения все чаще переходят на serverless, используя Python с подсказками типов для обработки данных пациентов и взаимодействий API. Использование подсказок типов помогает обеспечить точность данных и соответствие нормативным требованиям.
• Финансовые услуги: финансовые учреждения используют ряд инструментов, от TypeScript и определений OpenAPI/Swagger для своих API до строгих правил проверки конфиденциальных данных, таких как информация об учетной записи.
• Глобальная логистика: компании, управляющие глобальными цепочками поставок, развертывают serverless-функции в нескольких регионах со строгими проверками типовой безопасности (например, с использованием TypeScript), чтобы гарантировать согласованность и точность данных отслеживания заказов и управления запасами.

Заключение

Внедрение типовой безопасности в serverless-архитектурах имеет решающее значение для создания надежных, удобных в обслуживании и масштабируемых приложений. Используя типизированные языки, подсказки типов, библиотеки проверки и генерацию кода, вы можете значительно снизить риск ошибок во время выполнения и улучшить общее качество вашего serverless-кода. По мере развития serverless-вычислений важность типовой безопасности будет только возрастать. Принятие передовых методов обеспечения типовой безопасности является важным шагом на пути к созданию надежных и успешных serverless-приложений, которые могут справиться со сложностями современного глобального рынка. Применяя эти методы, разработчики могут создавать более устойчивые, эффективные и простые в обслуживании serverless-приложения, что в конечном итоге приведет к повышению производительности и успеху.