🚀 Desafio Final: Executando Tarefas Automatizadas com AWS Lambda e Amazon S3 ☁️

📘 Descrição do Projeto

Este projeto foi desenvolvido como parte do desafio “Executando Tarefas Automatizadas com Lambda Function e S3” do BootCamp Santander Code Girls 2025 | DIO.

O objetivo foi aplicar, na prática, os conceitos de CloudFormation, S3 Object Lambda e funções Lambda para automatizar tarefas dentro do ambiente AWS.
Durante o processo, explorei a criação de buckets, funções Lambda, Access Points e a implementação de templates via CloudFormation, consolidando meus conhecimentos sobre automação na nuvem.

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🎯 Objetivos de Aprendizagem

Ao finalizar este laboratório, foi possível:

• Criar e configurar Buckets S3 e Access Points;
• Implementar Lambda Functions para processar objetos automaticamente;
• Utilizar CloudFormation Templates para automatizar a criação dos recursos;
• Documentar o processo técnico de forma clara e estruturada;
• Utilizar o GitHub como ferramenta de compartilhamento de documentação técnica.

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🧩 Arquitetura do Projeto

A estrutura criada é composta pelos seguintes componentes:

• Amazon S3 Bucket → Armazena os objetos que serão processados.
• Supporting Access Point (AP) → Fornece o acesso padrão ao bucket.
• Object Lambda Access Point (OLAP) → Permite que o Lambda modifique dados do S3 em tempo real.
• AWS Lambda Function → Executa o processamento automático de objetos.
• AWS CloudFormation Stack → Automatiza a criação de toda a infraestrutura.

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⚙️ Passo a Passo — Implementação via Console AWS

🪣 1. Criar Bucket S3

1. Acesse o console da AWS → Amazon S3 → Criar bucket.
2. Nomeie o bucket (ex: meu-bucket-lambda).
3. Selecione a região desejada e clique em Criar bucket.

📌 Esse bucket armazenará os arquivos que serão processados pela Lambda.

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🧠 2. Criar Função Lambda

1. Acesse o console → Lambda → Criar função.
2. Escolha Autor a partir do zero.
3. Nome: lambda-olap-jullia
4. Runtime: Python 3.11
5. Permissões: Criar nova role com permissões básicas do Lambda.
6. Clique em Criar função.

Após criada:

• Vá até Código-fonte → cole o código do seu script (exemplo abaixo).
• Clique em Implantar.

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    print("Evento recebido:", event)
    return {"statusCode": 200, "body": "Processamento concluído com sucesso!"}

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🔗 3. Criar Access Points

1. No console S3, abra o menu lateral e clique em Access Points.
2. Crie um Access Point de suporte:

• Nome: supporting-ap-jullia
• Bucket: meu-bucket-lambda
• Permita acesso à função Lambda.

3. Depois, crie um Object Lambda Access Point:

• Nome: objectlambda-jullia
• Baseado no access point anterior.
• Associe a função Lambda criada.

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☁️ 4. Criar Stack no CloudFormation

1. Vá até o console → CloudFormation → Criar stack → Com novos recursos (padrão).
2. Faça upload do template (s3-lambda-template.yaml).
3. Configure os parâmetros:

Parâmetro	Valor	Exemplo
S3BucketName	Nome do bucket S3	meu-bucket-lambda
SupportingAccessPointName	Nome do Access Point de suporte	supporting-ap-jullia
ObjectLambdaAccessPointName	Nome do Access Point Lambda	objectlambda-jullia

4. Clique em Próximo → Criar stack.
5. Aguarde até o status ser CREATE_COMPLETE ou no meu caso ROLLBACK_COMPLETE.

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🧪 5. Testar a Função Lambda

1. Vá até o console Lambda → selecione a função → Testar.
2. Crie um evento de teste:

   {
    "Records": [
    {
      "s3": {
        "bucket": {"name": "meu-bucket-lambda"},
        "object": {"key": "arquivo-teste.txt"}
      }
    }
    ]
    }

3. Clique em Executar Teste.
4. Verifique os logs no CloudWatch -> deve aparecer a mensagem de sucesso.

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🧠 Insights e Aprendizados

Durante a prática, compreendi na prática como:

• Automatizar tarefas na AWS utilizando CloudFormation;
• Usar o conceito de Object Lambda, permitindo personalização de objetos S3 em tempo real;
• Integrar S3 e Lambda de forma segura e eficiente;
• Aplicar boas práticas de documentação técnica no GitHub.

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🧰 Tecnologias Utilizadas

• AWS S3
• AWS Lambda
• AWS CloudFormation
• AWS IAM
• Python 3.9
• GitHub

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💬 Conclusão

Este desafio foi uma excelente oportunidade de colocar em prática a automação de recursos AWS, aplicando Lambda Functions e CloudFormation de forma integrada. A experiência me ajudou a consolidar o entendimento sobre infraestrutura como código e automação de processos na nuvem.

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📎 Links Úteis

• Documentação AWS S3 Object Lambda: (https://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonS3/latest/userguide/olap-using-cfn-template.html)
• Documentação AWS Lambda: (https://docs.aws.amazon.com/lambda/)
• AWS CloudFormation Guide: (https://docs.aws.amazon.com/cloudformation/)
• GitHub Markdown Guide](https://guides.github.com/features/mastering-markdown/)
• Bootcamp Santander Code Girls 2025: (https://app.santanderopenacademy.com/pt-BR/program/santander-code-girls-2025))

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💬 Autor

Jullia Karolina de Paula

• 💻Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas
• 📍Brasil
• 🔗Linkedin:(https://www.linkedin.com/in/jullia-karolina-de-paula-89a93a283/)
• 📧Email: [email protected] | [email protected]
• Bootcamp Santander Code Girls 2025 - AWS - Desafio Final: Executando Tarefas Automatizadas com Lambda Function e S3

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🌟 “A nuvem não é o limite, é o começo.” ☁️💻

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