🐍 Desacoplar para Conquistar | Python Norte 2025

Arquitetura Serverless na Prática com AWS Step Functions e AWS Lambda.

📅 Sobre este Repositório

Este é o repositório oficial do tutorial "Desacoplar para Conquistar: Arquitetura Serverless na Prática com AWS Step Functions e AWS Lambda" apresentado na Python Norte 2025 por mim, Jorge Hermes.

🎯 Objetivo: Fornecer todo o material necessário para que os participantes possam revisar o conteúdo apresentado e reproduzir o projeto posteriormente, implementando um oráculo usando arquitetura serverless na AWS.

🏗️ O Projeto: O Oráculo

✨ O que é?

Uma aplicação serverless que:

• 📝 Recebe uma mensagem de texto.
• 🔍 Analisa o sentimento (positivo, negativo ou neutro).
• ⚙️ Orquestra o fluxo entre múltiplas funções AWS Lambda.
• 🔮 Retorna uma "profecia" personalizada baseada no sentimento detectado.

🏛️ Arquitetura

📚 Conceitos Abordados

🎯 Desacoplamento

• Antes (Monólito): Uma função faz tudo (monolito.py).
• Depois (Desacoplado): 4 funções especializadas e 1 orquestrador.

☁️ Serverless

• AWS Lambda: Executores de código sob demanda.
• AWS Step Functions: Orquestrador visual de workflows.
• Pay-per-use: Pague apenas pelo que usar.

🧹 Arquitetura Limpa

• Responsabilidade única por função.
• Facilita manutenção e testes.
• Permite reutilização de componentes.

📁 Estrutura do Projeto

├── 📄 README.md                           # Documentação
├── 📄 monolito.py                         # Versão monolítica
├── 📄 LICENSE                             # Licença MIT
├── 📁 lambda_functions/
│   ├── 📁 analisar_sentimento/
│   │   └── 📄 lambda_function.py         # Análise de sentimento
│   ├── 📁 profecia_positiva/
│   │   └── 📄 lambda_function.py         # Gera profecias positivas
│   ├── 📁 profecia_negativa/
│   │   └── 📄 lambda_function.py         # Gera profecias negativas
│   └── 📁 profecia_neutra/
│       └── 📄 lambda_function.py         # Gera profecias neutras
├── 📁 step_functions/
│   └── 📄 oraculo_sentimentos.json       # Definição da máquina de estados
└── 📁 exemplos/
    └── 📄 inputs_teste.json              # Entradas para teste

🚀 Guia de Implementação

🔧 Pré-requisitos

Você precisará de:

• ✅ Uma Conta AWS ativa (Free Tier é suficiente).
• ✅ Acesso ao Console AWS com permissões para Lambda e Step Functions.
• ✅ Conhecimento básico de Python.

📋 Implementação Passo a Passo

Etapa 1: Criar as Funções Lambda

1.1. Configuração Inicial

1. Acesse o Console AWS Lambda.

2. Clique em "Create a function".

1.2. Criar as Funções Lambda

Para cada função, siga este padrão:

• Author From Scratch.
• Runtime: Python 3.13 (ou superior).
• Architecture: x86_64.

Funções a criar:

Nome da Função	Localização do Código
analisar_sentimento_pybr	lambda_functions/analisar_sentimento/lambda_function.py
profecia_positiva_pybr	lambda_functions/profecia_positiva/lambda_function.py
profecia_negativa_pybr	lambda_functions/profecia_negativa/lambda_function.py
profecia_neutra_pybr	lambda_functions/profecia_neutra/lambda_function.py

⚠️ Importante: Após criar cada função, clique em Copy ARN e anote o ARN copiado. (formato: arn:aws:lambda:REGION:ACCOUNT_ID:function:NOME_FUNCAO).

1.3 Configuração dos Códigos

Para cada função criada, siga estes passos:

• Copie o código de acordo com a tabela acima e cole-o na seção Code Source do painel da função Lambda.
• Após colar, clique em Deploy (Ctrl+Shift+U).

Etapa 2: Configurar Permissões IAM

2.1. Criar Role para Step Functions

1. Acesse o IAM Console.

2. Clique em Roles e depois, em Create role.

3. Em Select Trusted Entity, defina o Service or Use Case como Step Functions.

4. Em Add Permissions, adicione a permissão AWSLambdaRole.

5. Defina o Role name como StepFunctions-OraculoSentimento-role e crie o Role.

Etapa 3: Criar a Step Function

3.1. Configuração da State Machine

1. Acesse o Step Functions Console.

2. Feche o pop-up do Create your state machine.

3. Clique em Code para abrir a aba de IaC.

4. Copie o conteúdo de step_functions/oraculo_sentimentos.json e cole-o no editor de ASL.

5. ⚠️ CUIDADO: Substitua REGION:ACCOUNT_ID pelos seus valores reais nos ARNs.

6. Clique em Config para abrir as configurações da State Machine.

7. Defina o State Machine Name como StepFunctions-Oraculo-stateMachine.

8. Selecione StepFunctions-OraculoSentimento-role em Execution Role.

9. Clique em Create.

Etapa 4: Testar o Oráculo

4.1. Primeira Execução Para testarmos a arquitetura, clique em Start Execution e cole o input abaixo em Input - Optional. Após isso, clique em Start Execution.

{
  "mensagem": "Eu adorei a palestra, foi um sucesso!"
}

4.2. Testes Adicionais Use os exemplos em exemplos/inputs_teste.json para testar diferentes sentimentos.

🔧 Troubleshooting

Problemas Comuns

Erro	Causa	Solução
InvalidParameterValueException	ARN incorreto no JSON	Verificar ARNs das Lambda Functions
AccessDeniedException	Permissões insuficientes	Verificar IAM Role da Step Function
Function não encontrada	Região incorreta	Confirmar região das funções

💰 Custos e Free Tier

Este tutorial é TOTALMENTE GRATUITO:

• ✅ Lambda: 1M requests/mês grátis.
• ✅ Step Functions: 4.000 transições/mês grátis.
• NÃO ME RESPONSABILIZO POR QUALQUER CUSTO RELATIVO AO TUTORIAL, LEMBRE-SE SEMPRE DE DELETAR OS RECURSOS APÓS O USO.

🧹 Limpeza de Recursos

Após o tutorial, delete:

1. a State Machine.
2. as Lambda Functions.
3. os Roles do IAM.

🎯 Próximos Passos

• API Gateway: Criar endpoints REST.
• Amazon Comprehend: Análise de sentimento gerenciada pela AWS.
• DynamoDB: Persistência de dados.
• CloudWatch: Monitoramento e alertas.
• Interface Web: Frontend para consumir a API.

📚 Recursos Complementares.

• AWS Lambda Developer Guide.
• AWS Step Functions Documentation.

🤝 Contribuições

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Abra uma Issue descrevendo:

• O que você estava tentando fazer.
• O erro que ocorreu.
• Screenshots (se aplicável).

💡 Sugestões de Melhoria

• Faça um Fork do repositório.
• Crie uma branch para sua feature.
• Submeta um Pull Request.

👤 Sobre a Palestra

Este tutorial foi apresentado na Python Norte 2025 como parte do compromisso com a educação, com a democratização do conhecimento em tecnologia e em comemoração à minha recente certificação como AWS Certified Cloud Practitioner.

🔗 Conecte-se:

• 🌐 Meu Website: https://jhermesn.dev/.
• 📧 Contato Profissional: https://linkedin.com/in/jhermesn/.

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT.

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