简介

欢迎来到小李哥全新亚马逊云科技AWS云原生开发系列，适用于任何无云计算或者亚马逊云科技技术背景的开发者，通过这篇文章大家零基础5分钟就能完全学会亚马逊云科技一个经典的应用开发架构方案。

我会每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿云开发/架构技术解决方案，帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWS最佳实践，并应用到自己的日常工作里。本次介绍的是如何利用亚马逊云科技上云原生开发环境开发、Debug应用，并利用云原生代码版本管理工具管理应用代码。将云端代码与云上基础设施无缝集成，便于功能测试和快速部署，通过云原生代码管理保证版本一致性。本方案架构图如下：

方案所需基础知识 

什么是Amazon Cloud9？

Amazon Cloud9 是一种专为开发者设计的云原生的集成开发环境（IDE）。Cloud9 提供了代码编辑、调试和终端功能，所有这些都在浏览器中进行，开发者无需安装任何软件。它支持多种编程语言，如Python、JavaScript、PHP等，同时与AWS服务紧密集成，使得开发、调试和部署云应用程序变得更为简单。

Cloud9 允许开发者在云环境中编写、运行和调试代码，而且支持实时协作开发，多个开发者可以在同一项目上同时工作。它还内置了对Serverless开发的支持，开发者可以轻松编写和测试AWS Lambda函数。总之，Cloud9 是一个强大且灵活的开发工具，适合构建现代化云原生应用。

什么是Amazon CodeCommit？

Amazon CodeCommit 是一种完全托管的Git代码存储库服务，专门用于在AWS云上托管和管理代码。它与传统的Git服务类似，开发者可以使用它存储源代码、进行版本控制、协作开发等，帮助团队保持代码库的稳定性和一致性。

CodeCommit 的主要优势在于它与AWS生态系统的深度集成，提供了高可用性和安全性，并且可以轻松与其他AWS服务，如CodePipeline、CodeBuild等结合，帮助开发者自动化CI/CD流程。此外，CodeCommit消除了对自己管理服务器的需求，自动扩展存储，确保代码存储库始终可用。

这两个工具分别为开发者提供了强大的云开发和代码管理能力，极大简化了现代云原生应用的开发流程。

 

本方案包括的内容

1. 了解亚马逊云科技云原生IDE Cloud9

2. 开启并配置云原生IDE Cloud9

3. 利用Cloud9开发、Debug代码

4. 将项目代码推送到CodeCommit代码库进行代码管理

项目搭建具体步骤

开启并配置云端IDE环境

1.我们打开亚马逊云科技控制台，进入Cloud9服务

2. 点击“Create Environment”开始创建云端IDE

3. 我们为该开发环境命名为“Coder Campus First Day”，添加描述，并通过创建服务器托管该IDE环境。

4. 选择服务器类型为“t2.micro”，操作系统为“Amazon Linux2”，IDE连接超时时间为30分钟。

5. 点击EC2连接方式为SSH，最后点击Create开始创建

6. 在云端IDE主页查看IDE环境创建状态，创建完成后点击“Open”进入环境

体验和使用云端IDE开发功能

7. 通过点击“File”->"New From Template"->"Python File"创建一个新的Python文件

 8. 接下来我们在IDE的命令行中运行以下Bash命令，将远程仓库的代码Clone到本地

git clone https://git-codecommit.us-east-1.amazonaws.com/v1/repos/lab

9. 我们打开项目中的“hello.py”文件，可以查看项目中的源代码，用于将本地文件上传到S3存储桶中。

10. 我们通过以下命令下载应用需要下载的依赖

sudo pip3 install -r lab/requirements.txt

11. 我们再点击上方菜单栏中的“Run”运行代码，下方可以得到程序运行的输出响应。

利用Cloud 9为代码Debug

12. 下面我们开始测试Cloud 9的Debug Mode功能。我们在57行设置中断点，点击右侧的Debug按键，最后点击命令行界面上方的“Debug Runner”按键

13. 接下来我们点击Debug菜单栏中的“Step Over”按键，让程序运行到下一行代码（61行之前）。同时我们在Debug菜单栏可以看到目前代码中各个变量中保存的值。

14. 接下来我们在61行点击“Step into”按键，让程序运行进入generator_banner()函数中

15. 我们可以在Debug界面查看本应用代码的执行栈，包括执行的函数和顺序，再点击菜单栏中的“Step out”跳出该函数运行。

16. 重复同样的方法，我们继续在73行点击“Step in”将程序进入upload_fine()执行

17. 在Debug菜单栏直接点击“Resume”将代码全部执行

18. 接下来我们将该代码文件保存，并在控制台运行如下命令创建一个S3存储桶：

aws s3 mb s3://[YourBucketName]

19. 我们通过以下命令将项目中的README文件上传到S3中

aws s3 cp README.md s3://[your bucket name]

 20. 最后我们通过Git命令将代码推送到云原生代码版本管理库CodeCommit中

cd lab
git add hello.py
git commit -m "Improved upload message"
git push

以上就是在亚马逊云科技上利用云原生开发服务简化云端SDLC流程，原生集成AWS云端服务，管理代码版本的全部步骤。欢迎大家关注0基础5分钟上手AWS系列，未来获取更多国际前沿的AWS云开发/云架构方案。