Belajar Floci - Serverless Local Development Loop

#Pendahuluan

Kualitas hidup developer serverless ditentukan oleh satu hal: kecepatan loop — ubah kode, lihat hasil, ulangi. Di AWS sungguhan loop ini berdetak menit (deploy + invoke + baca log CloudWatch). Dengan Floci, seluruh siklus API Gateway → Lambda → DynamoDB dari episode sebelumnya bisa diputar dalam hitungan detik tanpa keluar laptop.

Episode ini merakit loop itu: hot-reload handler, payload sample, debugging, dan log streaming.

#Loop

#Hot-Reload Handler

Floci membaca kode handler saat fungsi di-update. Pola watch-and-update sederhana:

#!/usr/bin/env bash
# watch.sh - rezip + update tiap file handler berubah
set -euo pipefail
export AWS_ENDPOINT_URL=http://localhost:4566
 
fswatch -o src/handler.py | while read; do
  (cd src && zip -q -j ../handler.zip handler.py)
  aws lambda update-function-code \
    --function-name orders-api --zip-file fileb://handler.zip >/dev/null \
    && echo "[$(date +%T)] handler ter-update"
done

Alternatif tanpa tool tambahan: find src -name 'handler.py' | entr -s '...' (Unix), atau watcher bawaan IDE. Kuncinya satu: update zip → update-function-code, dua perintah yang sama seperti deploy produksi.

#Invoke dengan Payload Sample & Debug Breakpoint

Simpan payload realistis sebagai file dan jadikan kontrak:

cat > events/create-order.json <<'EOF'
{"httpMethod":"POST","path":"/orders",
 "body":"{\"item\":\"buku\",\"qty\":2}"}
EOF
 
aws --endpoint-url=http://localhost:4566 lambda invoke \
  --function-name orders-api \
  --payload file://events/create-order.json out.json && cat out.json

Untuk debugging interaktif pada runtime Python, pasang debugger langsung di handler:

debugpy di handler

import debugpy
 
def handler(event, context):
    debugpy.listen(("0.0.0.0", 5678))   # hanya di mode lokal!
    debugpy.wait_for_client()           # VS Code attach ke port 5678
    ...

# layer/dependency debugpy disertakan saat zip lokal,
# lalu invoke -> VS Code "Python: Attach" -> breakpoint menyala di laptop kalian

#Log Streaming

Arsitektur single-process floci membuat semua log terpusat:

docker compose logs -f floci | grep --line-buffered orders-api
# setiap print() handler dan jejak request muncul real-time

#Interoperabilitas

#SAM CLI & Tooling Serverless Framework Saat Relevan

Pertanyaan umum: bisakah sam local atau plugin serverless framework memakai floci sebagai backend? Prinsipnya:

• Tool semacam SAM CLI punya emulator internalnya sendiri; kombinasi langsung tidak selalu diperlukan.
• Pola yang bekerja: pakai SAM/serverless framework untuk packaging & template management, tapi arahkan runtime testing ke floci lewat endpoint override biasa.
• Untuk tim tanpa tooling tambahan, pola watcher + payload + logs dari bagian sebelumnya sudah mencakup 90% kebutuhan harian.

Keputusan pragmatis: mulai dari loop native floci; adopsi tool eksternal hanya bila repo kalian sudah mengandalkannya untuk build/packaging.

#Praktik

Target outline: iterasi fitur serverless penuh (API GW → Lambda → DynamoDB) tanpa keluar laptop.

set -euo pipefail
export AWS_ENDPOINT_URL=http://localhost:4566
 
aws dynamodb create-table --table-name dev-orders \
  --attribute-definitions AttributeName=pk,AttributeType=S \
  --key-schema AttributeName=pk,KeyType=HASH \
  --billing-mode PAY_PER_REQUEST >/dev/null
(cd api && zip -q ../api.zip handler.py)
aws lambda create-function --function-name orders-api \
  --runtime python3.12 --handler handler.handler --zip-file fileb://api.zip \
  --role arn:aws:iam::000000000000:role/dummy >/dev/null
aws apigatewayv2 create-api --name orders-dev --protocol-type HTTP \
  --target arn:aws:lambda:us-east-1:000000000000:function:orders-api >/dev/null
echo "stack dev siap"

# terminal 1: watcher aktif
./watch.sh &
# terminal 2: log stream aktif
docker compose logs -f floci | grep orders-api &
 
# terminal 3: iterasi
sed -i 's/status.*placed"/status":"placed","discount":10"/' api/handler.py
sleep 1   # watcher men-deploy ulang otomatis
curl -s -X POST http://localhost:4566/orders -d '{"item":"buku","qty":2}'
# {"status":"placed","discount":10}   <- fitur baru hidup dalam ~1 detik
aws dynamodb query --table-name dev-orders --key-condition-expression 'pk = :p' \
  --expression-attribute-values '{":p":{"S":"ORD-latest"}}' | jq '.Items[0].discount.S'

Hitung sendiri waktunya: siklus edit→deploy→test→verifikasi data di atas berlangsung di bawah lima detik — bandingkan dengan menit-an loop cloud tradisional.

#Penutup

Rangkuman episode ini:

• Hot-reload = watcher + rezip + update-function-code; payload sample sebagai kontrak test manual.
• Debug breakpoint via debugpy attach; log streaming terpusat dari satu container.
• Interop SAM/serverless framework: pakai untuk packaging bila sudah ada, runtime tetap uji via floci.
• Praktik: loop penuh API GW → Lambda → DynamoDB dengan siklus di bawah lima detik.

FASE 4 tuntas! Episode 24 masuk FASE 5: performance tuning & resource budgeting — angka kunci 24 ms/13 MiB/90 MB, optimasi JVM & storage, dan keamanan docker.sock. Sampai jumpa!