AWS CDK vs AWS Amplify

Question

我对AWS Amplify和CDK心存疑虑。在Amplify中，我们是否可以创建新环境并将其发布到各自的存储桶中？为什么我们需要CDK？有没有能让CDK更合适的用例？

Answer 1

CDK允许您部署(相当于)使用cloudformation手动完成的任何类型的Stack。使用cdk，您将以更快速、更安全的方式创建CloudFormation堆栈。

以JAVA为例，为了创建一个新的Table，您可以使用以下代码来代替处理YAML配置：

 private Table CreateMasterDataTable(String TABLE_NAME) {
    return Table.Builder.create(this, TABLE_NAME + "_MasterDataTable")
            .tableName(TABLE_NAME.concat("_gvr-bic-masterdata"))
            .partitionKey(Attribute.builder().type(AttributeType.STRING).name("siteId").build())
            .removalPolicy(RemovalPolicy.RETAIN)
            .stream(StreamViewType.NEW_AND_OLD_IMAGES)
            .readCapacity(5)
            .writeCapacity(5)
            .build();
}

为了创建一个新的Lambda (提供了一个已经存在的JAR)，您可以使用以下代码来代替处理YAML配置：

private Function CreateSiteAggregationNowFunction() {
    Map<String, String> env = new HashMap<>();
    env.put(Constants.LAMBDA_KEY_ENV, API_NAME);
    return Function.Builder.create(this, API_NAME + "_SiteAggregationNow")
            .code(Code.fromAsset(Constants.LAMBDA_PATH_SITE_NOW))
            .handler("it.fabricalab.gvr.bic.DeviceLoader::handleRequest")
            .timeout(Duration.seconds(30))
            .environment(env)
            .functionName(API_NAME.concat("_SiteAggregationNow"))
            .runtime(Runtime.JAVA_8)
            .retryAttempts(Constants.LAMBDA_RETRY_FALLBACK)
            .memorySize(512)
            .build();
}

然后，为了创建让lambda从表中读取的策略：

final Table masterDataTable = CreateMasterDataTable(API_NAME);
final Function siteAggregationNow = CreateSiteAggregationNowFunction();

masterDataTable .grantReadData(siteAggregationNow);

通过这几行代码，您已经创建了一个包含一个DynamoDB表(使用流)和一个从该表读取的Lambda的CloudFormation堆栈。

Answer 2

Amplify适用于部署静态站点，具有简单的数据库和Cognito集成，但不适合管理大量环境或更复杂的堆栈。CDK在管理复杂的基础设施部署方面要好得多。这是一个使用CDK部署静态站点的示例。https://github.com/davidsteed/awscdkstaticsite。它通过处理安全头部和证书生成改进了Amplify所能做的事情。

Answer 3

你会发现你需要为一个生产应用编写和编辑大量的CloudFormation模板。很快就会变得非常痛苦。

Amplify应该发出CDK代码，这将使我们两全其美。

我最初经常使用Amplify，因为它可以快速引导您，但自从发现CDK以来，CDK是我使用最多的工具。