{"id":21693,"date":"2021-09-20T18:38:56","date_gmt":"2021-09-20T16:38:56","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/?p=21693"},"modified":"2023-06-18T17:55:50","modified_gmt":"2023-06-18T15:55:50","slug":"recall-trainer-eine-serverless-web-app-mit-aws","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.mi.hdm-stuttgart.de\/index.php\/2021\/09\/20\/recall-trainer-eine-serverless-web-app-mit-aws\/","title":{"rendered":"Recall Trainer – Eine serverless Web-App mit AWS"},"content":{"rendered":"\n

Einleitung<\/h2>\n\n\n\n

Im Rahmen der Vorlesung \u201cSoftware Development for Cloud Computing\u201d habe ich im vergangenen Semester eine Einf\u00fchrung in die Welt des Cloud Computings incl. der relevanten Konzepte und Technologien erhalten. Einige dieser Konzepte habe ich versucht in meinem Abschlussprojekt umzusetzen, das ich im Nachfolgenden vorstellen m\u00f6chte. <\/p>\n\n\n\n

Idee\/Projekt<\/h2>\n\n\n\n

Die Idee war es eine Webanwendung zu konzipieren und zu entwickeln, welche dem Nutzer beim pers\u00f6nlichen Wissensmanagement unterst\u00fctzt. Die Applikation hilft dem Lernenden sich jeden Tag mit seinen Wissensgebieten auseinander zu setzen, indem diese ihm t\u00e4glich eine Email mit einem Link zu seiner personalisierten Wissensabfrage sendet.<\/p>\n\n\n\n

Mit einem Klick auf den Link landet der Nutzer bei einer zuf\u00e4lligen Auswahl von bis zu 25 Fragen seiner bisher erfassten Lerninhalte. Die Anwendung zeigt nun eine Frage und einen Timer an. Der Nutzer soll nun innerhalb von 10 Sekunden sich die Antwort ins Ged\u00e4chtnis rufen. Wenn er eine Antwort im Kopf hat, klickt er den Button \u201eReveal\u201c, welcher die korrekte Antwort aufdeckt. Nun muss der Nutzer angeben, ob seine Antwort im Kopf mit der tats\u00e4chlichen Antwort \u00fcbereinstimmt. Schaft der Nutzer es nicht innerhalb von 10 Sekunden zu antworten wird automatisch eine neue Frage angezeigt. <\/p>\n\n\n\n

Das Ziel ist es das Ged\u00e4chtnis zu trainieren. Die jeweiligen Fragen werden so lange per Zufallsauswahl wiederholt, bis der User alle Fragen einmal richtig mental abgerufen hat. <\/p>\n\n\n\n

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Konzept Skizze<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Ziele f\u00fcr die Umsetzung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mein Ziel war es eine derartige fachliche Problemstellung als Serverless Architektur zu realisieren. Zugleich wollte ich erste Erfahrungen mit der AWS Infrastruktur sammeln. Um eine zentrale und automatisierte Verwaltung aller Ressourcen sicherzustellen, die L\u00f6sung skalierbar zu gestalten und um Cloud Ressourcen zu minimieren sowie das Risiko von versteckten Kosten zu reduzieren, war das Ziel das Projekt als Infrastructure as Code zu implementieren.<\/p>\n\n\n\n

Implementierung<\/h2>\n\n\n\n
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Architektur<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Als Infrastructure as Code -Tool wurde AWS Sam (AWS Serverless Application Model) verwendet. Dieses baut auf Amazon\u2019s Cloudformation Infrastructure as Code Syntax auf und liefert zus\u00e4tzlich noch ein Command Line Interface, welches das Deployment und lokale Testing von Lambda Funktionen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Die Frontend-Applikation wurde mit Hilfe des Frontend-Frameworks Angular erstellt, in welchem ich im Rahmen dieses Projektes erste Erfahrungen sammeln konnte. Deployed wird das Frontend mithilfe einer  AWS Amplify Build Pipeline, welche durch Commits auf den in SAM spezifizierten Branch ausgel\u00f6st wird.<\/p>\n\n\n\n