DEV Community: Mark Gerald Martins

Como ajustar o teu LinkedIn para ser notado por recrutadores gringos (e lotar tua agenda de entrevistas)

Mark Gerald Martins — Tue, 23 Jun 2026 14:55:13 +0000

Fala, pessoal! Beleza?

Se o teu objetivo hoje é trabalhar remoto para fora, ganhar em dólar ou euro, mas parece que o teu perfil está completamente invisível para o mercado internacional, você precisa ler isso aqui até o final.

No começo da minha jornada, eu passava horas enviando currículos para receber respostas automáticas de rejeição. Era frustrante. Mas depois que alinhei meu perfil exatamente como vou te ensinar aqui, o jogo inverteu de um jeito bizarro: minhas últimas 3 ou 4 experiências profissionais foram de vagas que vieram até mim. Recrutadores gringos me encontraram na busca, curtiram o perfil e me convidaram para o processo seletivo. Eu passei a conseguir muitas entrevistas por semana de forma 100% passiva.

O segredo não é mágica, é pura otimização para o algoritmo e para os robôs de triagem. Vou te passar o passo a passo direto ao ponto para você arrumar o teu perfil ainda hoje.

1. Esqueça o botão "Traduzir": Crie uma nova versão em Inglês

O primeiro erro clássico é pegar o teu perfil atual em português e simplesmente usar uma ferramenta para traduzir o texto por cima ou achar que o tradutor automático do LinkedIn vai fazer milagre. Não faça isso!

O ideal é criar uma nova versão do seu perfil em inglês dentro da própria plataforma. Isso mantém as duas versões independentes e indexadas corretamente.

Para fazer isso, o próprio LinkedIn tem um tutorial oficial super simples que você pode seguir aqui: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a541878/creating-or-deleting-a-profile-in-another-language/

2. O Truque de Mestre: Configure o Inglês como Perfil Principal

Depois de criar a versão em inglês, vem o pulo do gato que quase ninguém te conta: você precisa colocar o inglês como o idioma principal do seu perfil.

Por que isso importa? Porque o algoritmo do LinkedIn prioriza o idioma principal na hora de mostrar resultados para recrutadores que estão buscando de fora (EUA, Europa, etc.). Se o seu principal for o português, você perde relevância nas buscas globais deles.

3. O que é o ATS e como vencer os "robôs" dos recrutadores?

Se você se candidata a vagas gringas e recebe aquele e-mail de "infelizmente não seguiremos com o seu perfil" em menos de 5 minutos, você provavelmente foi barra por um ATS (Applicant Tracking System).

O ATS é o software/robô que as empresas usam para triar milhares de currículos antes mesmo de um humano olhar. Ele escaneia seu perfil buscando palavras-chave específicas da vaga. Se você não tiver essas palavras e uma estrutura legível para o robô, você é descartado.

✍️ Refazendo o seu "About" (Sobre)

O seu "About" não deve ser um textão genérico dizendo que você é "motivado e focado em resultados". Use parágrafos curtos ou bullet points limpos. Foque em: quem você é, suas principais competências técnicas (Keywords), os problemas que você resolve e os grandes resultados que já gerou.

📈 Descrições das Experiências com a Técnica STAR

Nas suas experiências passadas, não liste apenas suas tarefas diárias ("Responsável por codificar em Go"). Os gringos odeiam isso. Eles querem ver impacto. Use a técnica STAR para escrever cada conquista:

Situation (Situação): Contexto rápido do desafio ou problema que a empresa enfrentava.
Task (Tarefa): O que você precisava fazer ou qual era a sua responsabilidade ali.
Action (Ação): Como você resolveu o problema (ferramentas, metodologias, tecnologias usadas).
Result (Resultado): O impacto gerado, de preferência com números (ex: "redução de 20% no custo de infraestrutura", "aumento de 15% na velocidade do deploy").

4. A Seção de Skills (Competências): O segredo da indexação

A seção de Skills do LinkedIn é uma das partes mais valiosas para o algoritmo de busca dos recrutadores. Você precisa usá-la de forma estratégica:

Quantidade ideal: Mantenha entre 20 e 35 competências relevantes. Não lote com coisas óbvias (como "Microsoft Word"), foque nas hard e soft skills que a sua área exige lá fora.
As Top 3 são sagradas: As três primeiras competências que aparecem no seu perfil são as mais importantes e têm um peso gigante. Ordene manualmente para colocar ali as suas 3 maiores especialidades (ex: Go, AWS, Cloud Architecture).
Link tudo: Não jogue as skills soltas no final del perfil. O LinkedIn permite que você vincule cada skill às suas experiências passadas, ao seu "About", às suas certificações e projetos. Faça isso para provar ao algoritmo (e ao recrutador) onde você aplicou aquela competência.

5. Usando IA para Hackear o Processo e Adaptar seu Perfil/CV

Para acelerar e garantir que você está no caminho certo, você deve usar ferramentas de IA (ChatGPT, Claude, Gemini) a seu favor. Mas não peça apenas para ela "escrever um currículo". Use a estratégia de match.

Como fazer: Pegue uma vaga na gringa que a descrição se encaixe quase 100% com o seu perfil real. Faça o export do seu próprio LinkedIn em PDF (ele funciona como a base do seu CV bruto). Abra a IA de sua preferência, anexe ou cole as informações e mande o prompt exato que deixei pronto aqui embaixo:

Act as an expert technical recruiter and ATS optimization specialist.
I am going to provide you with two inputs:
1. My current professional profile/CV (extracted from LinkedIn).
2. A job description for a target position I want to apply for.

Your task is to analyze both inputs and rewrite my CV profile content in English to match the target job description perfectly, ensuring maximum alignment for ATS (Applicant Tracking Systems) screening.

Strict Guidelines for the Output:
- Use clear, professional, and standard English optimized for ATS filters.
- Incorporate critical keywords and hard skills highlighted in the job description naturally.
- Structure the professional summary and experience bullet points using the STAR methodology (Situation, Task, Action, Result), focusing on achievements and quantifiable impact where possible.
- Keep the formatting simple, clean, and plain-text friendly (no weird symbols or complex structures that break ATS readers).
- Do not fabricate experiences; instead, pivot and emphasize my existing background to match what the job description values most.

Here is my CV:
[COLE AQUI O TEXTO DO SEU CURRÍCULO EXPORTADO DO LINKEDIN]

Here is the Job Description:
[COLE AQUI A DESCRIÇÃO DA VAGA GRINGA]

💡 Dica de ouro: Sempre que for se candidatar a uma nova vaga, repita esse processo. Use a IA para adaptar o seu perfil/currículo padrão focado naquela vaga específica. A IA vai identificar o que aquela empresa está destacando e vai reordenar e reescrever suas experiências reais focando exatamente na dor deles. Use sempre um formato simples e padrão para o arquivo final do currículo.

6. Vale a pena o LinkedIn Premium?

Se você está na pista procurando ativamente e querendo acelerar o processo para trabalhar para fora, a resposta é sim, vale muito a pena.

O LinkedIn Premium te dá muito mais relevância e insights nas candidaturas, mas o principal benefício é o destaque que ele te dá quando você ativa o sinalizador de "Estou à procura" (Open to Work configurado apenas para recrutadores verem). Quando os recrutadores fazem buscas na ferramenta deles (LinkedIn Recruiter), os usuários Premium que estão abertos a oportunidades aparecem no topo com destaque. Para conseguir entrevistas de forma totalmente passiva, essa combinação é imbatível.

Ajusta o teu perfil, aplica essa estratégia e depois me conta aqui nos comentários quantas abordagens gringas começaram a cair no teu inbox! 🚀

Hospedando sites de graça na AWS + Cloudflare

Mark Gerald Martins — Wed, 27 May 2026 17:22:47 +0000

Salve, salve! Bora subir um site na AWS pagando praticamente nada e ainda com pipeline de deploy automático no GitHub? É isso que esse post vai te mostrar, sem enrolação.

A ideia aqui é simples: pegar um repositório pronto (open source, MIT, link no final), entender o que tá rolando por baixo dos panos e adaptar pro seu projeto. Pode ser um portfólio, landing page, doc estática, SPA em React, Vue, Vite, Astro. Se gera HTML/CSS/JS no final, serve.

Antes de cair no código, vamos alinhar três conceitos rapidinho. Quem já manja, pula pra parte de mão na massa.

AWS, o que é isso aí?

AWS é o serviço de nuvem da Amazon. Em vez de você comprar um servidor, plugar na tomada e rezar pra não cair, você aluga "pedaços" de infraestrutura por uso. Vai do simples (guardar um arquivo no S3) até o complexo (cluster Kubernetes gerenciado, banco multi-região, IA generativa, etc).

Pra hospedar site estático, a gente vai usar quatro coisinhas básicas:

S3: storage de objetos. Pensa numa pasta na nuvem onde você joga seus arquivos.
CloudFront: CDN global. Distribui o site nos servidores de borda da AWS pelo mundo, então o cara em Tóquio carrega rápido igual ao cara em São Paulo.
ACM: gerenciador de certificados SSL. HTTPS de graça, renovação automática.
IAM: controle de quem pode fazer o quê. Permissões, roles, etc.

E a Cloudflare, fora da AWS, entra como provedora de DNS. Plano free dela já resolve, sem precisar comprar Route 53.

Infra como código (IaC), pra que serve?

Resumo da ópera: em vez de clicar no console da AWS, você descreve a infraestrutura em arquivos de código. Vantagens:

Versiona no Git.
Sobe em qualquer ambiente com um comando.
Se quebrou, dá pra rever no diff.
Code review na infra, mano.

As ferramentas mais conhecidas: Terraform, Pulumi, CloudFormation (da AWS) e AWS CDK, que é o que a gente vai usar.

AWS CDK, qual a sacada?

CDK = Cloud Development Kit. É a forma "moderna" de escrever infra na AWS. Em vez de escrever YAML/JSON gigante (CloudFormation puro), você escreve TypeScript, Python, Java, Go ou C#. O CDK compila aquilo em CloudFormation e a AWS aplica.

Vantagem: você ganha autocomplete, tipagem, abstrações de alto nível (chamadas de "constructs"). Em vez de configurar 20 recursos pra um CloudFront com OAC, S3 privado e bucket policy, você instancia uma classe e pronto.

Exemplo bobo do que é uma stack CDK:

export class MinhaStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string, props?: StackProps) {
    super(scope, id, props);

    const bucket = new s3.Bucket(this, 'MeuBucket', {
      blockPublicAccess: s3.BlockPublicAccess.BLOCK_ALL,
      encryption: s3.BucketEncryption.S3_MANAGED,
    });
  }
}

Pronto, isso aí já cria um S3 privado com criptografia ativada. Sem clicar em lugar nenhum.

A arquitetura que a gente vai montar

O fluxo do site fica assim:

Traduzindo:

Usuário acessa seusite.com no navegador.
Cloudflare resolve o DNS e aponta pro CloudFront.
CloudFront entrega via HTTPS (cert ACM) usando OAC pra puxar o arquivo do S3 privado.
S3 nunca fica público. Quem fala com ele é só o CloudFront.

E no lado do deploy:

Você dá push na branch main.
GitHub Actions autentica na AWS via OIDC (sem access key fixa, mais seguro).
Roda cdk deploy, faz s3 sync e invalida o cache do CloudFront.

Bonito né? Bora colocar pra rodar.

O repositório

O projeto tá aqui, MIT, pode clonar à vontade:

github.com/markgerald/aws-cdk-static-site-starter

Tem versão da doc em inglês e português. Aqui no post vou resumir o caminho feliz.

Pré-requisitos

Antes de qualquer coisa, você precisa de:

Conta AWS (tem free tier, dá pra brincar sem pagar).
Node.js 22+ instalado.
AWS CLI configurado (aws configure).
Domínio na Cloudflare como DNS autoritativo.

Se você nunca instalou Node/AWS CLI, tem um tutorial passo a passo aqui: Instalação local.

Pra configurar a Cloudflare, segue esse: Domínio, DNS e SSL/TLS na Cloudflare.

Clone e configura o `.env`

git clone https://github.com/markgerald/aws-cdk-static-site-starter.git
cd aws-cdk-static-site-starter
cp .env.example .env

Abre o .env no editor e ajusta. Esse é o coração da configuração:

PROJECT_NAME=meu-site
DOMAIN_NAME=meusite.com
WWW_DOMAIN_NAME=www.meusite.com

AWS_ACCOUNT_ID=123456789012
AWS_REGION=eu-west-1
CERTIFICATE_REGION=us-east-1

ENABLE_SPA_FALLBACK=true

CREATE_GITHUB_OIDC_ROLE=false
GITHUB_OWNER=seuuser
GITHUB_REPO=seu-repo
GITHUB_BRANCH=main
GITHUB_OIDC_PROVIDER_ARN=

Atenção em dois pontos:

CERTIFICATE_REGION tem que ser us-east-1. CloudFront só aceita cert ACM dessa região, é regra da AWS.
AWS_REGION pode ser onde você quiser. Eu uso eu-west-1 por padrão, mas sa-east-1 (São Paulo) funciona igual.

Instala e faz bootstrap

npm install

# Bootstrap nas duas regiões (cert e stack principal)
npx cdk bootstrap aws://123456789012/us-east-1
npx cdk bootstrap aws://123456789012/eu-west-1

Bootstrap é tipo um "setup inicial" que o CDK faz na conta. Cria um bucket de assets, role pra deploy, essas coisas. Roda uma vez por região e esquece.

Primeiro deploy

npm run build
npm run build:site
npm test

npx cdk deploy --all --require-approval never

Na primeira vez, o ACM vai ficar pendente esperando validação DNS. Isso é o seguinte: a AWS precisa confirmar que o domínio é seu. Ela mostra uns CNAME bizarros pra você copiar pra Cloudflare.

Vai no console AWS > ACM > região us-east-1 > seu certificado. Ele mostra algo tipo:

Name:  _abc123.meusite.com
Value: _xyz789.acm-validations.aws
Type:  CNAME

Copia isso pra Cloudflare, DNS only (nuvem cinza, sem proxy). Aguarda uns minutos, ACM marca Issued e o deploy segue.

Detalhes finos da validação: Tutorial Cloudflare ACM no repo.

Aponta o domínio pro CloudFront

Depois que a stack subiu, o CDK te devolve um output tipo d111111abcdef8.cloudfront.net. Vai na Cloudflare e cria:

Type   Name   Target
CNAME  @      d111111abcdef8.cloudfront.net
CNAME  www    d111111abcdef8.cloudfront.net

Começa com DNS only. Se depois quiser ativar o proxy laranja da Cloudflare, usa modo Full (strict) no SSL/TLS. Nunca Flexible (gera loop de redirect).

Abre o navegador, acessa https://meusite.com, deve carregar a página de exemplo do repo.

Como adaptar pro seu site

Agora vem a parte que interessa: como botar seu site no lugar do exemplo.

A pasta com os arquivos do site é website_src/. Por padrão vem um React + Vite mínimo. Estrutura:

website_src/
├── favicon.svg
├── index.html
├── src/
│   └── (componentes React)
├── tsconfig.json
└── vite.config.ts

Você tem duas opções:

Opção 1: jogar seu projeto inteiro no `website_src/`

Mais simples. Apaga o conteúdo de website_src/ e cola o seu projeto (Next exportado, Astro, Vue, HTML puro, qualquer coisa). Ajusta o script build:site no package.json pra rodar o build do seu framework. Hoje tá assim:

"build:site": "vite build --config website_src/vite.config.ts"

Se você usa Astro, vira algo tipo:

"build:site": "cd website_src && npm install && npm run build"

O importante é que o build final tem que sair em website_dist/, porque é essa pasta que o deploy faz upload pro S3. Configura o output do seu framework pra apontar pra lá:

// vite.config.ts
export default defineConfig({
  build: {
    outDir: '../website_dist',
  },
});

Opção 2: usar como monorepo

Você mantém seu site num repositório separado, gera os arquivos, joga no website_dist/ e faz só o deploy. Útil se o time de front é separado do time de infra.

HTML puro? Beleza.

Se seu site é só HTML/CSS/JS estático, joga tudo direto em website_dist/:

mkdir -p website_dist
cp -r meu-site-pronto/* website_dist/

E desativa o SPA fallback (não precisa de fallback pra index.html quando não tem rotas client-side):

ENABLE_SPA_FALLBACK=false

Faz o deploy do site

Depois de configurar e buildar:

npm run build:site

BUCKET_NAME=$(aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name aws-cdk-static-site-starter-static-site \
  --region eu-west-1 \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='WebsiteBucketName'].OutputValue" \
  --output text)

DISTRIBUTION_ID=$(aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name aws-cdk-static-site-starter-static-site \
  --region eu-west-1 \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='CloudFrontDistributionId'].OutputValue" \
  --output text)

aws s3 sync website_dist/ "s3://${BUCKET_NAME}" --delete --cache-control "public,max-age=300"
aws cloudfront create-invalidation --distribution-id "$DISTRIBUTION_ID" --paths "/*"

Esse create-invalidation é pra forçar o CloudFront a buscar a versão nova. Sem isso, ele pode servir cache velho por minutos/horas.

Dica: dá pra colocar isso num script deploy-site.sh e rodar de uma vez.

Automatiza tudo no GitHub Actions

Manualzão é bom pra aprender. Em produção, você quer push na main e ver o site atualizar sozinho.

O repo já vem com dois workflows:

.github/workflows/ci.yml: roda em PR e push, faz build/test/synth, sem credencial AWS.
.github/workflows/deploy.yml: roda em push na main, autentica via OIDC, faz cdk deploy, sync e invalidation.

OIDC é uma sacada legal: em vez de você guardar AWS_ACCESS_KEY_ID e AWS_SECRET_ACCESS_KEY como segredos no GitHub (que vazam em log), o GitHub Actions pede uma credencial temporária pra AWS, que confia no provedor OIDC do GitHub. Sem chave fixa, sem rotação manual.

Pra criar a role IAM com confiança OIDC, ativa no .env:

CREATE_GITHUB_OIDC_ROLE=true
GITHUB_OWNER=seuuser
GITHUB_REPO=seu-repo
GITHUB_BRANCH=main

Roda npx cdk deploy de novo, copia o output GithubActionsRoleArn e adiciona como Repository Variable no GitHub:

AWS_ROLE_ARN=arn:aws:iam::123456789012:role/...github-actions-deploy

Junto com as outras variables (mesmas chaves do .env):

AWS_ACCOUNT_ID=123456789012
AWS_REGION=eu-west-1
DOMAIN_NAME=meusite.com
WWW_DOMAIN_NAME=www.meusite.com
PROJECT_NAME=meu-site
CERTIFICATE_REGION=us-east-1
ENABLE_SPA_FALLBACK=true
CREATE_GITHUB_OIDC_ROLE=false
GITHUB_OWNER=seuuser
GITHUB_REPO=seu-repo
GITHUB_BRANCH=main

Aí dá push na main e fica esperto no Actions: build, deploy, sync, invalidation. Tudo automático.

Quanto custa essa brincadeira?

Pra um site pequeno (até alguns milhares de hits por mês), o custo fica centavos por mês ou zerado, dependendo do volume:

ACM: certificado público pra CloudFront é gratuito.
S3: cobra storage e requests. Site pequeno fica em centavos.
CloudFront: tem free tier mensal generoso (1 TB transferência + 10M requests). Acima disso, paga.
Cloudflare DNS: plano free resolve.

O que pode encarecer:

Tráfego alto no CloudFront (acima do free tier).
Invalidations frequentes e amplas (/* direto, várias vezes por dia).
Habilitar WAF, logs, Lambda@Edge, CloudFront Functions sem necessidade.

Por isso o projeto propositalmente não liga essas coisas. Se você precisar, liga depois, com consciência do custo.

Segurança, o feijão com arroz

O setup já vem com:

S3 com BlockPublicAccess. Nunca exposto.
CloudFront acessa S3 via OAC (a forma moderna), não OAI legado.
HTTP redireciona pra HTTPS automaticamente.
Workflow usa OIDC, sem access key long-lived.

Em produção, troca o AdministratorAccess da role de deploy por uma política de menor privilégio. O readme explica como.

E a parte de "deletar tudo"?

Quer derrubar a brincadeira? Esvazia o bucket primeiro (o autoDeleteObjects tá false de propósito, pra evitar custom resources):

BUCKET_NAME=$(aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name aws-cdk-static-site-starter-static-site \
  --region eu-west-1 \
  --query "Stacks[0].Outputs[?OutputKey=='WebsiteBucketName'].OutputValue" \
  --output text)

aws s3 rm "s3://${BUCKET_NAME}" --recursive
npx cdk destroy --all

Não esquece de apagar os CNAMEs na Cloudflare também.

Pra fechar

Resumindo o que rolou:

Você aprendeu (ou revisou) AWS, IaC e CDK.
Subiu um site estático na AWS com HTTPS, CDN global e DNS na Cloudflare.
Configurou deploy automático via GitHub Actions com OIDC.
Pagou praticamente nada por isso.

O projeto é open source, tá no github.com/markgerald/aws-cdk-static-site-starter. Se curtir, deixa uma star. Se achar bug ou tiver sugestão, manda PR ou abre issue.

Dúvida? Comenta aí embaixo que eu respondo.

Valeu, falou! 👋

Links úteis

Terraform CDK + Go: Building a Complete Serverless API Project (Part 1)

Mark Gerald Martins — Tue, 02 Sep 2025 00:10:39 +0000

🚀 Infrastructure as Code in action!

If you already use Terraform but want the power of programming languages like Go, you’ll love this tutorial I just published.

I show you step by step how to build a complete Serverless API on AWS with Lambda + API Gateway + DynamoDB + S3, using Terraform CDK (CDKTF).

File‑by‑file, hands‑on guide to build a serverless Orders API on AWS with Terraform CDK (CDKTF) + Go. We’ll create every folder and file under terraform/, explain what each piece does, and deploy. Part 2 (coming soon) will add CI/CD with GitHub Actions for both the API and the CDKTF code using GitOps.

Why CDKTF (CDK for Terraform) is great

Type‑safe infra in Go (structs, IDE autocomplete, refactors).
Reusable modules/constructs instead of huge .tf files.
Still Terraform under the hood (plan/apply, state backends, providers).
Easy to grow into multi‑stack projects.

What we’ll build

A small Orders API backed by AWS Lambda (Go), exposed by API Gateway HTTP API, storing data in DynamoDB, plus an S3 bucket to host the Lambda artifact (api.zip).

Endpoints in the app (outside scope here) include: /orders, /orders/:orderId, /orders/:orderId/items, etc. We’ll focus on the infra.

Requirements

Go ≥ 1.21/1.22
Node.js + npm (for the CDKTF CLI)
Terraform CLI ≥ 1.5
AWS CLI configured (profile or env vars)

Install CDKTF CLI:

npm i -g cdktf-cli@latest
cdktf --version

Repo context

Base project: go-serverless-api-terraform (contains the Go API code). We’ll create all infra files under terraform/ (matching the branch terraform-cdk-go).

Clone and enter:

git clone https://github.com/markgerald/go-serverless-api-terraform.git
cd go-serverless-api-terraform
mkdir -p terraform && cd terraform

Final folder layout (everything we’ll create now)

terraform/
├─ cdktf.json
├─ go.mod
├─ go.sum             # (auto‑generated)
├─ .env.sample
├─ main.go            # App entrypoint: reads env, builds stack, synths
├─ infra/
│  └─ infra.go        # Stack wiring (provider, modules, outputs)
└─ modules/
   ├─ dynamodb/
   │  └─ dynamodb.go  # Orders + Order Items tables
   ├─ s3/
   │  └─ bucket.go    # Artifact bucket + PAB + versioning/encryption
   ├─ iam/
   │  └─ role.go      # Lambda execution role + policies
   ├─ lambda/
   │  └─ lambda.go    # Lambda from S3 object + env vars
   └─ apigateway/
      └─ api.go       # HTTP API + integration + routes + stage + permission

We’ll build this tree step by step ⬇️

1) `cdktf.json` — project config

Create terraform/cdktf.json:

{
  "language": "go",
  "app": "go run main.go",
  "terraformProviders": [
    "hashicorp/aws@~> 6.0"
  ],
  "context": {
    "awsRegion": "us-east-1"
  }
}

Adjust awsRegion to your default. We’ll still allow overriding via AWS_REGION.

2) `go.mod` — module + dependencies

Create terraform/go.mod:

module terraform

go 1.22

require (
    github.com/aws/constructs-go/constructs/v10 v10.3.0
    github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21 v21.0.0
    github.com/hashicorp/terraform-cdk-go/cdktf v0.21.0
)

Fetch deps:

go mod tidy

3) `.env.sample` — variables used by the stack

Create terraform/.env.sample:

# Common
AWS_REGION=us-east-1
AWS_PROFILE=
ENV=dev

# DynamoDB
TABLE_ORDERS=orders
TABLE_ORDER_ITEMS=order_items

# S3 artifact bucket
S3_BUCKET_PREFIX=go-lambda-artifacts
S3_VERSIONING=false      # true/false
S3_FORCE_DESTROY=false   # true/false (careful!)
S3_ENCRYPTION=NONE       # NONE|AES256|KMS
S3_KMS_KEY_ID=

# Lambda
LAMBDA_NAME=go-lambda-api
LAMBDA_RUNTIME=provided.al2023
LAMBDA_HANDLER=bootstrap
LAMBDA_MEMORY=128
LAMBDA_TIMEOUT=10
LAMBDA_S3_KEY=api.zip

Copy to .env and export, or set directly in your shell before running.

4) `main.go` — entrypoint (reads env, builds stack, synths)

Create terraform/main.go:

package main

import (
    "log"
    "os"

    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    "github.com/hashicorp/terraform-cdk-go/cdktf"

    "terraform/infra"
)

func getenv(k, def string) string {
    if v := os.Getenv(k); v != "" {
        return v
    }
    return def
}

func main() {
    // Read env (with sane defaults)
    cfg := infra.Config{
        AwsRegion:        getenv("AWS_REGION", "us-east-1"),
        AwsProfile:       os.Getenv("AWS_PROFILE"),
        Env:              getenv("ENV", "dev"),
        TableOrders:      getenv("TABLE_ORDERS", "orders"),
        TableOrderItems:  getenv("TABLE_ORDER_ITEMS", "order_items"),
        S3BucketPrefix:   getenv("S3_BUCKET_PREFIX", "go-lambda-artifacts"),
        S3Versioning:     getenv("S3_VERSIONING", "false"),
        S3ForceDestroy:   getenv("S3_FORCE_DESTROY", "false"),
        S3Encryption:     getenv("S3_ENCRYPTION", "NONE"),
        S3KmsKeyID:       os.Getenv("S3_KMS_KEY_ID"),
        LambdaName:       getenv("LAMBDA_NAME", "go-lambda-api"),
        LambdaRuntime:    getenv("LAMBDA_RUNTIME", "provided.al2023"),
        LambdaHandler:    getenv("LAMBDA_HANDLER", "bootstrap"),
        LambdaMemory:     getenv("LAMBDA_MEMORY", "128"),
        LambdaTimeout:    getenv("LAMBDA_TIMEOUT", "10"),
        LambdaS3Key:      getenv("LAMBDA_S3_KEY", "api.zip"),
    }

    app := cdktf.NewApp(nil)

    if _, err := infra.NewStack(app, "infra", &cfg); err != nil {
        log.Fatalf("failed to build stack: %v", err)
    }

    app.Synth() // generates cdktf.out/stacks/infra
    log.Printf("Synth complete. Now: cd cdktf.out/stacks/infra && terraform init")
}

5) `infra/infra.go` — wire provider + modules + outputs

Create folder and file:

mkdir -p infra && touch infra/infra.go

Add:

package infra

import (
    "fmt"

    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    "github.com/hashicorp/terraform-cdk-go/cdktf"

    awsprovider "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/provider"

    mddb "terraform/modules/dynamodb"
    mds3 "terraform/modules/s3"
    mdrole "terraform/modules/iam"
    mdlambda "terraform/modules/lambda"
    mdapi "terraform/modules/apigateway"
)

type Config struct {
    AwsRegion, AwsProfile string
    Env string

    TableOrders, TableOrderItems string

    S3BucketPrefix  string
    S3Versioning    string // "true"/"false"
    S3ForceDestroy  string // "true"/"false"
    S3Encryption    string // NONE|AES256|KMS
    S3KmsKeyID      string

    LambdaName, LambdaRuntime, LambdaHandler string
    LambdaMemory, LambdaTimeout, LambdaS3Key string
}

func NewStack(scope constructs.Construct, id string, cfg *Config) (cdktf.TerraformStack, error) {
    stack := cdktf.NewTerraformStack(scope, jsii.String(id))

    // Provider
    awsprovider.NewAwsProvider(stack, jsii.String("aws"), &awsprovider.AwsProviderConfig{
        Region:  jsii.String(cfg.AwsRegion),
        Profile: nilIfEmpty(cfg.AwsProfile),
    })

    // S3 bucket for artifacts
    bucket := mds3.NewArtifactBucket(stack, "Artifacts", &mds3.BucketConfig{
        Prefix:       cfg.S3BucketPrefix,
        Env:          cfg.Env,
        Versioning:   cfg.S3Versioning == "true" || cfg.S3Versioning == "1",
        ForceDestroy: cfg.S3ForceDestroy == "true" || cfg.S3ForceDestroy == "1",
        Encryption:   cfg.S3Encryption,
        KmsKeyID:     cfg.S3KmsKeyID,
    })

    // DynamoDB tables
    tables := mddb.NewTables(stack, "Tables", &mddb.TablesConfig{
        OrdersName:     cfg.TableOrders,
        OrderItemsName: cfg.TableOrderItems,
    })

    // IAM role for Lambda
    role := mdrole.NewLambdaRole(stack, "LambdaRole")

    // Lambda function from S3 object
    fn := mdlambda.NewApiLambda(stack, "ApiLambda", &mdlambda.LambdaConfig{
        Name:       cfg.LambdaName,
        Runtime:    cfg.LambdaRuntime,
        Handler:    cfg.LambdaHandler,
        Memory:     cfg.LambdaMemory,
        Timeout:    cfg.LambdaTimeout,
        S3Bucket:   bucket.Name(),
        S3Key:      cfg.LambdaS3Key,
        Env:        cfg.Env,
        TableOrders:     tables.OrdersName(),
        TableOrderItems: tables.OrderItemsName(),
        RoleArn:    role.Arn(),
    })

    // API Gateway HTTP API + routes + integration + permission
    api := mdapi.NewHttpApi(stack, "HttpApi", &mdapi.ApiConfig{
        Env:          cfg.Env,
        LambdaArn:    fn.Arn(),
        LambdaName:   fn.FunctionName(),
    })

    // Outputs
    cdktf.NewTerraformOutput(stack, jsii.String("api_url"), &cdktf.TerraformOutputConfig{
        Value: api.Endpoint(),
    })

    cdktf.NewTerraformOutput(stack, jsii.String("artifact_bucket"), &cdktf.TerraformOutputConfig{
        Value: bucket.Name(),
    })

    return stack, nil
}

func nilIfEmpty(s string) *string {
    if s == "" {
        return nil
    }
    return jsii.String(s)
}

6) Modules — one file at a time

Create the modules tree:

mkdir -p modules/dynamodb modules/s3 modules/iam modules/lambda modules/apigateway

6.1) `modules/dynamodb/dynamodb.go`

package dynamodb

import (
    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    "github.com/hashicorp/terraform-cdk-go/cdktf"
    dynamodbtable "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/dynamodbtable"
    ddbpitr "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/dynamodbtablepointintimerecovery"
)

type TablesConfig struct {
    OrdersName     string
    OrderItemsName string
}

type Tables struct {
    orders     dynamodbtable.DynamodbTable
    orderItems dynamodbtable.DynamodbTable
}

func NewTables(scope constructs.Construct, id string, cfg *TablesConfig) *Tables {
    s := constructs.NewConstruct(scope, jsii.String(id))

    orders := dynamodbtable.NewDynamodbTable(s, jsii.String("Orders"), &dynamodbtable.DynamodbTableConfig{
        Name:        jsii.String(cfg.OrdersName),
        BillingMode: jsii.String("PAY_PER_REQUEST"),
        HashKey:     jsii.String("id"),
        Attribute: &[]*dynamodbtable.DynamodbTableAttribute{{
            Name: jsii.String("id"), Type: jsii.String("S"),
        }},
    })
    ddbpitr.NewDynamodbTablePointInTimeRecovery(s, jsii.String("OrdersPITR"), &ddbpitr.DynamodbTablePointInTimeRecoveryConfig{
        TableName: orders.Name(),
        Enabled:   jsii.Bool(true),
    })

    items := dynamodbtable.NewDynamodbTable(s, jsii.String("OrderItems"), &dynamodbtable.DynamodbTableConfig{
        Name:        jsii.String(cfg.OrderItemsName),
        BillingMode: jsii.String("PAY_PER_REQUEST"),
        HashKey:     jsii.String("order_id"),
        RangeKey:    jsii.String("id"),
        Attribute: &[]*dynamodbtable.DynamodbTableAttribute{
            { Name: jsii.String("order_id"), Type: jsii.String("S") },
            { Name: jsii.String("id"),       Type: jsii.String("S") },
        },
    })
    ddbpitr.NewDynamodbTablePointInTimeRecovery(s, jsii.String("OrderItemsPITR"), &ddbpitr.DynamodbTablePointInTimeRecoveryConfig{
        TableName: items.Name(),
        Enabled:   jsii.Bool(true),
    })

    return &Tables{orders: orders, orderItems: items}
}

func (t *Tables) OrdersName() *string     { return t.orders.Name() }
func (t *Tables) OrderItemsName() *string { return t.orderItems.Name() }

6.2) `modules/s3/bucket.go`

package s3

import (
    "fmt"

    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    s3bucket "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/s3bucket"
    s3pab "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/s3bucketpublicaccessblock"
    s3ver "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/s3bucketversioning"
    s3serverenc "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/s3bucketserverSideencryptionconfiguration"
)

type BucketConfig struct {
    Prefix       string
    Env          string
    Versioning   bool
    ForceDestroy bool
    Encryption   string // NONE|AES256|KMS
    KmsKeyID     string
}

type Bucket struct {
    bucket s3bucket.S3Bucket
}

func NewArtifactBucket(scope constructs.Construct, id string, cfg *BucketConfig) *Bucket {
    s := constructs.NewConstruct(scope, jsii.String(id))
    name := fmt.Sprintf("%s-%s", cfg.Prefix, cfg.Env)

    b := s3bucket.NewS3Bucket(s, jsii.String("ArtifactsBucket"), &s3bucket.S3BucketConfig{
        Bucket:       jsii.String(name),
        ForceDestroy: jsii.Bool(cfg.ForceDestroy),
    })

    s3pab.NewS3BucketPublicAccessBlock(s, jsii.String("PAB"), &s3pab.S3BucketPublicAccessBlockConfig{
        Bucket:                b.Bucket(),
        BlockPublicAcls:       jsii.Bool(true),
        BlockPublicPolicy:     jsii.Bool(true),
        IgnorePublicAcls:      jsii.Bool(true),
        RestrictPublicBuckets: jsii.Bool(true),
    })

    s3ver.NewS3BucketVersioning(s, jsii.String("Versioning"), &s3ver.S3BucketVersioningConfig{
        Bucket: b.Bucket(),
        VersioningConfiguration: &s3ver.S3BucketVersioningVersioningConfiguration{
            Status: jsii.String(ifThen(cfg.Versioning, "Enabled", "Suspended")),
        },
    })

    if cfg.Encryption == "AES256" || cfg.Encryption == "KMS" {
        var rule *s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRule
        if cfg.Encryption == "AES256" {
            rule = &s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRule{
                ApplyServerSideEncryptionByDefault: &s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRuleApplyServerSideEncryptionByDefault{
                    SseAlgorithm: jsii.String("AES256"),
                },
            }
        } else {
            rule = &s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRule{
                ApplyServerSideEncryptionByDefault: &s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRuleApplyServerSideEncryptionByDefault{
                    SseAlgorithm: jsii.String("aws:kms"),
                    KmsMasterKeyId: nilIfEmpty(cfg.KmsKeyID),
                },
            }
        }
        s3serverenc.NewS3BucketServerSideEncryptionConfiguration(s, jsii.String("Enc"), &s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationConfig{
            Bucket: b.Bucket(),
            Rule:   &[]*s3serverenc.S3BucketServerSideEncryptionConfigurationRule{rule},
        })
    }

    return &Bucket{bucket: b}
}

func (b *Bucket) Name() *string { return b.bucket.Bucket() }

func ifThen[T any](cond bool, a, b T) T { if cond { return a }; return b }
func nilIfEmpty(s string) *string { if s == "" { return nil }; return jsii.String(s) }

6.3) `modules/iam/role.go`

package iam

import (
    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    iamrole "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/iamrole"
    iampa "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/iamrolepolicyattachment"
)

type Role struct{ role iamrole.IamRole }

func NewLambdaRole(scope constructs.Construct, id string) *Role {
    s := constructs.NewConstruct(scope, jsii.String(id))

    assume := `{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Effect":"Allow","Principal":{"Service":"lambda.amazonaws.com"},"Action":"sts:AssumeRole"}]}`

    r := iamrole.NewIamRole(s, jsii.String("LambdaExecRole"), &iamrole.IamRoleConfig{
        Name:             jsii.String("orders-api-lambda-role"),
        AssumeRolePolicy: jsii.String(assume),
    })

    // Basic logging
    iampa.NewIamRolePolicyAttachment(s, jsii.String("BasicLogs"), &iampa.IamRolePolicyAttachmentConfig{
        Role:      r.Name(),
        PolicyArn: jsii.String("arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"),
    })

    return &Role{role: r}
}

func (r *Role) Arn() *string { return r.role.Arn() }

Keep policies minimal. If your handler needs DynamoDB access directly, attach the specific permissions here later.

6.4) `modules/lambda/lambda.go`

package lambda

import (
    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    lambdafn "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/lambdafunction"
)

type LambdaConfig struct {
    Name, Runtime, Handler string
    Memory, Timeout        string // keep as string for simplicity

    S3Bucket *string
    S3Key    string

    Env               string
    TableOrders       *string
    TableOrderItems   *string
    RoleArn           *string
}

type Fn struct{ fn lambdafn.LambdaFunction }

func NewApiLambda(scope constructs.Construct, id string, c *LambdaConfig) *Fn {
    s := constructs.NewConstruct(scope, jsii.String(id))

    mem := toNum(c.Memory, 128)
    tout := toNum(c.Timeout, 10)

    fn := lambdafn.NewLambdaFunction(s, jsii.String("Fn"), &lambdafn.LambdaFunctionConfig{
        FunctionName: jsii.String(c.Name),
        Role:         c.RoleArn,
        Runtime:      jsii.String(c.Runtime),
        Handler:      jsii.String(c.Handler),
        MemorySize:   jsii.Number(float64(mem)),
        Timeout:      jsii.Number(float64(tout)),
        S3Bucket:     c.S3Bucket,
        S3Key:        jsii.String(c.S3Key),
        Environment: &lambdafn.LambdaFunctionEnvironment{
            Variables: &map[string]*string{
                "ENV":               jsii.String(c.Env),
                "TABLE_ORDERS":      c.TableOrders,
                "TABLE_ORDER_ITEMS": c.TableOrderItems,
            },
        },
        Architectures: &[]*string{jsii.String("x86_64")},
    })

    return &Fn{fn: fn}
}

func (f *Fn) Arn() *string          { return f.fn.Arn() }
func (f *Fn) FunctionName() *string { return f.fn.FunctionName() }

func toNum(s string, def int) int { if s == "" { return def }; var n int; _, _ = fmt.Sscanf(s, "%d", &n); if n==0 {return def}; return n }

6.5) `modules/apigateway/api.go`

package apigateway

import (
    "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10"
    "github.com/aws/jsii-runtime-go"
    api "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/apigatewayv2api"
    integ "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/apigatewayv2integration"
    route "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/apigatewayv2route"
    stage "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/apigatewayv2stage"
    lperm "github.com/cdktf/cdktf-provider-aws-go/aws/v21/lambdapermission"
)

type ApiConfig struct {
    Env string
    LambdaArn  *string
    LambdaName *string
}

type Http struct {
    api api.Apigatewayv2Api
}

func NewHttpApi(scope constructs.Construct, id string, c *ApiConfig) *Http {
    s := constructs.NewConstruct(scope, jsii.String(id))

    a := api.NewApigatewayv2Api(s, jsii.String("Api"), &api.Apigatewayv2ApiConfig{
        Name:         jsii.String("orders-http"),
        ProtocolType: jsii.String("HTTP"),
    })

    ig := integ.NewApigatewayv2Integration(s, jsii.String("Integration"), &integ.Apigatewayv2IntegrationConfig{
        ApiId:                a.Id(),
        IntegrationType:      jsii.String("AWS_PROXY"),
        IntegrationUri:       c.LambdaArn,
        PayloadFormatVersion: jsii.String("2.0"),
    })

    // Minimal routes mapped to the Lambda (expand as needed)
    route.NewApigatewayv2Route(s, jsii.String("Orders"), &route.Apigatewayv2RouteConfig{
        ApiId:    a.Id(),
        RouteKey: jsii.String("ANY /orders"),
        Target:   jsii.String("integrations/" + *ig.Id()),
    })
    route.NewApigatewayv2Route(s, jsii.String("OrderItems"), &route.Apigatewayv2RouteConfig{
        ApiId:    a.Id(),
        RouteKey: jsii.String("ANY /orders/{orderId}/items"),
        Target:   jsii.String("integrations/" + *ig.Id()),
    })

    stage.NewApigatewayv2Stage(s, jsii.String("Stage"), &stage.Apigatewayv2StageConfig{
        ApiId:      a.Id(),
        Name:       jsii.String(c.Env),
        AutoDeploy: jsii.Bool(true),
    })

    lperm.NewLambdaPermission(s, jsii.String("AllowApiGw"), &lperm.LambdaPermissionConfig{
        Action:       jsii.String("lambda:InvokeFunction"),
        FunctionName: c.LambdaName,
        Principal:    jsii.String("apigateway.amazonaws.com"),
        SourceArn:    a.Arn(),
    })

    return &Http{api: a}
}

func (h *Http) Endpoint() *string { return h.api.ApiEndpoint() }

7) Build & upload the Lambda artifact (`api.zip`)

From the repo root (not inside terraform/), build the custom runtime binary and zip it:

GOOS=linux GOARCH=amd64 CGO_ENABLED=0 go build -o bootstrap ./
zip api.zip bootstrap

After the artifact bucket exists (next section step 4), upload:

aws s3 cp api.zip s3://<S3_BUCKET_PREFIX>-<ENV>/<LAMBDA_S3_KEY>
# ex.: aws s3 cp api.zip s3://go-lambda-artifacts-dev/api.zip

8) Synthesize & apply with Terraform

From terraform/:

# 1) Synthesize CDKTF -> Terraform JSON
GOFLAGS=-mod=mod go run ./main.go

# 2) Initialize Terraform in the synthesized stack
cd cdktf.out/stacks/infra
terraform init

# 3) First create only the artifact bucket (so you can upload api.zip)
terraform apply -target=aws_s3_bucket.ArtifactsBucket -auto-approve

# 4) Upload the artifact (in another shell, see step 7)
aws s3 cp api.zip s3://<S3_BUCKET_PREFIX>-<ENV>/<LAMBDA_S3_KEY>

# 5) Apply the rest
terraform apply

Grab the API URL from the Terraform outputs or the AWS console (API Gateway → Stages → your ENV).

Destroy when done:

terraform destroy

If the bucket has objects, set S3_FORCE_DESTROY=true and re‑apply before destroying.

Notes & pitfalls

Runtime: provided.al2023 + handler bootstrap (custom Go runtime).
Keep IAM policies tight; start basic and iterate with least privilege.
S3 bucket names are global; prefix-env helps avoid collisions.
Consider configuring an S3 backend + DynamoDB locks later for team state.

Example backend (add in infra.NewStack when ready):

cdktf.NewS3Backend(stack, &cdktf.S3BackendConfig{
  Bucket: jsii.String("tf-state-bucket"),
  Key:    jsii.String("serverless-api/terraform.tfstate"),
  Region: jsii.String("us-east-1"),
  DynamoDbTable: jsii.String("terraform-locks"),
})

Full project link

The complete, ready‑to‑run code lives here (same structure as above):

➡️ https://github.com/markgerald/go-serverless-api-terraform/tree/terraform-cdk-go

Coming in Part 2

GitHub Actions pipelines for:
- Building, testing and releasing the Go API artifact
- Synthesizing and deploying CDKTF changes
GitOps: PR‑driven infra changes with plans as checks, environments, and approvals.

GO - Função Lambda para converter audio a partir do S3(AWS) - ffmpeg

Mark Gerald Martins — Mon, 17 Apr 2023 18:03:43 +0000

Atuei em um projeto pessoal, onde necessitei fazer a conversão de um arquivo wav(audio de qualidade maxima, sem compressão) para mp3.

Neste post, vou demonstrar o passo a passo, como fazer de forma "assíncrona", a partir de um upload para um bucket no S3(serviço de armazenamento de arquivos) da AWS.

No desenho abaixo, segue um contexto do que será feito e explicado neste post:

Criando Buckets

Em seu console da AWS, vá até o service S3, crie 2 novos buckets. O primeiro bucket, será o destino do upload do arquivo de áudio "bruto", no format .wav. O segundo, será para o arquivo comprimido e convertido para .mp3. No meu caso, usei estes nomes:

Criando Lambda

Sim, vamos já proceder na criação da função lambda que será responsável por converter os arquivos de audio bruto, para formado de audio compactado. Para isso, em seu AWS Console, na busca procuro por Lambda. Clique em Create Function

Vamos utilizar a linguagem GO, conforme a tela abaixo:

Permissões de acesso Lambda - S3

Será necessário a criação de uma Police, e atrelá-la a Role criada na criação da lambda.

Para isso acessaremos o console do IAM, sem seguida vamos ao menu Polices > Add Police. Mudaremos o modo para JSON, e vamos inserir o código a seguir:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:PutLogEvents"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor1",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:GetObject",
            "Resource": "arn:aws:s3:::mgm-wav-files/*"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor2",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:PutObject",
            "Resource": "arn:aws:s3:::mgm-mp3-files/*"
        }
    ]
}

A política acima dá permissão de leitura no bucket de arquivos wav e escrita no bucket para arquivos mp3, convertidos. Vamos salvar essa Police.

No console do IAM, vamos ao menu Roles, vamos selecionar a Role criada para a lambda. Em seguida, vamos em Add Permissions > atacch policies. Na buscar, buscar pelo nome da política criada e salvar.

Run time Lambda. O que é isso?

As funções lambda, na linguagem Go(entre outras), rodam em um contexto de ambiente Linux, no caso da distribuição AWS Linux. Nesse contexto, precisamos "carregar" uma lib, que será a responsável por fazer a conversão de áudio.

Essa lib é o FFMPEG. Que trata de vários formatos de mídias, audio, video.

Para isso, utilizaremos uma feature das funções lambda na AWS, chamada Layer, traduzindo: camada

Com uma layer, conseguimos rodar algumas libs em tempo de execução de uma ou mais funções lambda. Como?

Criando Layer FFMPEG

Vamos baixar os binários desta lib em nossa máquina local, e transferir apenas o necessário para um arquivo ZIP, que será inserido em um Lambda Layer.

Para isso, vou utilizar o exemplo abaixo, de ambiente Linux/MacOS:

wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz

wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz.md5

md5sum -c ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz.md5

tar xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz

Após o download e descompactar o arquivo, vamos criar uma nova basta, para copiar o conteudo do binario do ffmpeg, e zipar o conteúdo:

mkdir -p ffmpeg/bin

cp ffmpeg-4.3.1-amd64-static/ffmpeg ffmpeg/bin/

cd ffmpeg

zip -r ../ffmpeg.zip .

Agora, vamos criar uma nova Layer em nosso ambiente de Lambdas na AWS, anexando o arquivo zip criado no passo acima como no exemplo a seguir:

Anexando Layer FFMPEG a nossa função Lambda

Vamos voltar ao menu Functions dentro de Lambda em nosso Console. Na aba code vamos descer a tela, e ir até a sessão Layers e clicar em Add Layer. Vamos preencher e selecionar o formulário, como na imagem abaixo

E (FINALMENTE) vamos ao nosso código!

Para a linguagem Go, não temos um editor online em funções lambda na AWS. Por isso, vamos gerar nosso código localmente, buildá-lo e subir um zip do mesmo via console.

Início de tudo

package main

func main() {
}

Em nosso ambiente local de desenvolvimento em Go, vamos criar uma nova pasta. Nesta pasta, iniciaremos o projeto com o famoso comando "go mod" para criar nosso arquivo de controle de módulos go do Projeto.

Após, iremos criar o arquivo main.go com o seguinte conteúdo:

package main

import "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"

func handler()  {

}
func main() {
    lambda.Start(handler)
}

Acima, importamos a biblioteca oficial lambda, para utilização em Go. Criamos uma função chamada handler onde vamos inserir nossa futura estrutura de conversão de áudio, e abaixo a função main, apenas executa a função handler em ambiente de execução do Lambda.

Agora vamos carregar a biblioteca oficial do s3, para conectar no bucket que irá iniciar a função(essa informação é importante, pois o start traz informações do bucket para a lambda). Em seguida, vamos criar um diretório temporário, dentro do ambiente de execução da lambda, para fazer download do arquivo, onde possa ser manipulado. Em seguida realizar o download, utilizando um log para verificar:

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/aws/aws-lambda-go/events"
    "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/service/s3"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/service/s3/s3manager"
    "log"
    "os"
)

func handler(_ context.Context, s3Event events.S3Event) {
    record := s3Event.Records[0]
    key := record.S3.Object.Key
    sess, _ := session.NewSession(&aws.Config{Region: &record.AWSRegion})
    downloader := s3manager.NewDownloader(sess)
    file, err := os.Create(fmt.Sprintf("/tmp/%s", key))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()
    _, err = downloader.Download(file,
        &s3.GetObjectInput{
            Bucket: &record.S3.Bucket.Name,
            Key:    &key,
        })
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    log.Printf("Downloaded %s", file.Name())
}

func main() {
    lambda.Start(handler)
}

Nossa função handler, recebe 2 parâmetros vindos de Context e events, libs da AWS que trazem informações a respeito do bucket que inicia a lambda.
Neste ponto, é interessante que façamos o primeiro upload do código buildado, para realizar um teste "manual". Primeiro vamos criar o build dessa aplicação com o comando:

go build -o main

Em seguida, vamos empacotar o arquivo em um arquivo zip, para realizar o upload:

zip main.zip main

Agora vamos ao console, realizar o upload:

Criando Trigger

Antes de testarmos o código, precisamos criar a trigger ou gatilho, que dará inicio a lambda que criamos.

Dentro da nossa função, no console AWS vamos clicar em Add Trigger.

Vamos preencher o formulário, conforme as 3 imagens abaixo:

Neste ponto, vamos selecionar o bucket dos arquivos brutos:

Em seguida selecionar todos os tipos de entrada de arquivos

Por final, vamos deixar um filtro para somente iniciar a lambda, para arquivos .wav

Primeiro teste

Agora, vamos ao nosso bucket, fazer um upload de arquivo .wav, e verificar o status no CloudWatch, e posteriormente verificar se o arquivo mp3 foi criado no outro bucket.

Acima vemos os 2 buckets utilizados em nosso projeto. Vamos acessar o mgm-wav-files para realizar o upload. Após o upload, vamos acessar o CloudWatch, ir ao meno Logs > Logs Groups. Lá haverá um grupo de log, com nome de nossa Lambda. Em nosso casso está assim:

Entrando em nosso log, vamos procurar se há a mensagem "Downloaded NOMEDOARQUIVO", como a seguir:

Neste caso, tudo certo, vamos continuar!

Convertando arquivo .wav com FFMPEG

Vamos utilizar a funciona a lib nativa Go OS, para utilizar a função exec.Command, que nos possibilita rodar comandos em nível de bash. E a partir dele, usar o ffmpeg para convertar o arquivo .wav para .mp3, gravando-o no diretório temporário criado anteriormente:

outputFile := strings.Replace(file.Name(), filepath.Ext(file.Name()), ".mp3", 1)
    cmd := exec.Command("ffmpeg", "-i", file.Name(), outputFile)
    out, err := cmd.CombinedOutput()
    if err != nil {
        log.Fatalf("cmd.Run() failed with %s\n", err)
    }
    log.Printf("Execution output:\n%s\n", string(out))
    output, err := os.Open(outputFile)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

Gravando arquivo convertido em outro bucket

Agora, vamos acessar o arquivo criado, e fazer o upload para o bucket criado, apenas para receber os arquivos convertidos. O código exemplo, existe na documentação da AWS:

//put mp3 file in converted bucket
    destinationBucket := "mgm-mp3-files"
    _, err = s3.New(sess).PutObject(&s3.PutObjectInput{
        Bucket: &destinationBucket,
        Key:    aws.String(filepath.Base(outputFile)),
        Body:   output,
    })
    log.Printf("Copied %s to %s", outputFile, record.S3.Bucket.Name)

Código Final

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/aws/aws-lambda-go/events"
    "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/service/s3"
    "github.com/aws/aws-sdk-go/service/s3/s3manager"
    "log"
    "os"
    "os/exec"
    "path/filepath"
    "strings"
)

func handler(_ context.Context, s3Event events.S3Event) {
    record := s3Event.Records[0]
    key := record.S3.Object.Key
    sess, _ := session.NewSession(&aws.Config{Region: &record.AWSRegion})

    //Download file to a temporary folder
    downloader := s3manager.NewDownloader(sess)
    file, err := os.Create(fmt.Sprintf("/tmp/%s", key))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()
    _, err = downloader.Download(file,
        &s3.GetObjectInput{
            Bucket: &record.S3.Bucket.Name,
            Key:    &key,
        })
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    log.Printf("Downloaded %s", file.Name())

    //transform wav file to a compress mp3 file
    outputFile := strings.Replace(file.Name(), filepath.Ext(file.Name()), ".mp3", 1)
    cmd := exec.Command("ffmpeg", "-i", file.Name(), outputFile)
    out, err := cmd.CombinedOutput()
    if err != nil {
        log.Fatalf("cmd.Run() failed with %s\n", err)
    }
    log.Printf("Execution output:\n%s\n", string(out))
    output, err := os.Open(outputFile)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    //put mp3 file in converted bucket
    destinationBucket := "mgm-mp3-files"
    _, err = s3.New(sess).PutObject(&s3.PutObjectInput{
        Bucket: &destinationBucket,
        Key:    aws.String(filepath.Base(outputFile)),
        Body:   output,
    })
    log.Printf("Copied %s to %s", outputFile, record.S3.Bucket.Name)
}

func main() {
    lambda.Start(handler)
}

PLUS - Mensagem assíncrona de fim da atividade

Por final, vamos fazer com que, ao final da execução do lambda, em caso de sucesso uma fila SQS seja abastecida com uma mensagem, para que consumidores(aplicativos, web, etc..) possam ser avisados do final do processo e disponibilização do arquivo mp3 convertido.

Vamos agora ao console AWS, procurar por SQS. O serviço simples de fila da própria Amazon. Vamos criar um tópico, chamado mp3-ready

Agora, voltando a nossa função lambda, vamos acessar o menu Add Destination.

Nosso formulário deve ser preenchido destga maneira, escolhendo a fila SQS criada(A mensagem de falta de permissão para uso do SQS pelo lambda, será solucionada no próximo passo)

Agora com nosso destino de lambda criado, precisamos dar permissão no IAM para nossa role de execução da lambda, criar mensagem no tópico criado no SQS

Permissão lambda > SQS

No console do IAM, clicar no menu ROLES. Procurar pela role criada para a lambda. Dentro dessa role, vamos no menu Add Permissions > Atacch polices. Na busca, procurar por SQS, e escolher AmazonSQSFullAccess(sabemos que não é o ideal rs.) e clicar em Add Permissions.

Repositório

Repositorio Github