AWS Lambda ile asenkron çalışma modelini kullanan basit bir örnek yapmak istiyorum. Ses dosyalarını yazıya çevirip (text dosyası) email olarak gönderen basit bir uygulama yapacağım.

Problem tanımı

Bir önceki yazıda AWS Lambda hizmetini tanımıştık. Gerçek bir problem üzerinden giderek lambda’yı daha iyi anlayabiliriz. Örnek problemimiz speech-to-text, yani sesi yazıya dönüştürme. Girdi olarak herhangi bir wav veya mp3 dosyasını alıp, çıktı olarak text dosyası üreteceğiz. Daha sonra, oluşturduğumuz text dosyasının içeriğini email olarak göndereceğiz.

Bileşenler ve çözüm

Sesi yazıya çevirmek için AWS Transcribe hizmetini kullanacağız. Transcribe, Türkçe dahil pek çok dili destekliyor. İngilizce, Fransızca ve İspanyolca için ayrıca streaming desteği de var, mesela bunu kullanarak canlı bir yayın için anlık olarak altyazı koyabilirsiniz.

Hemen hemen tüm yapay-zeka algoritmaları gibi, sesi yazıya dönüştürmek de işlemciyi yoran ve zaman alan bir iştir. Bu yüzden çözümümüzü senkron yapmak yerine, asenkron yapıp sonucun oluşmasını beklemeyeceğiz. İşleyiş kabaca şu sırayla olacak:

1. Ses dosyası S3’te belirlediğimiz sesler adlı bucket’a yüklenir
2. “sesler” bucket’ına tanımlamış olduğumuz S3 event bildirimi sayesinde, çeviriyi yapacak olan yapayzeka lambda fonksiyonumuz tetiklenir
3. Lambda, transcribe servisini çağırarak sesten yazıya dönüşüm işlemini asenkron olarak başlatır (bu noktada lambda sonlanır)
4. Transcribe, sonucu S3’teki başka bir bucket’a (turkce-yazi) yazar
5. “turkce-yazi” bucket’ına tanımlamış olduğumuz diğer bir S3 event bildirimi sayesinde, email gönderecek olan mailgonder lambda fonksiyonumuz tetiklenir
6. Lambda, S3’teki Türkçe yazıyı alır ve AWS SES hizmetini kullanarak maili gönderir.

Örneğimizde kullandığımız tüm servisler, AWS’nin ücretsiz kullanım kotasına dahil. Faturamızda sürprizlerle karşılaşmadan, öğrenme amacıyla ve kafamız rahat bir şekilde kurcalayabiliriz bu servisleri.

Programlama dili olarak python kullanacağım. AWS’nin python için geliştirdiği bir client library var, boto3. Boto3’ü kullanarak hem transcribe, hem S3, hem de SES servislerini çağıracağız.

S3

S3 üzerinde iki tane bucket oluşturun, varsayılan ayarları kullanabilirsiniz. Detaylar için ilgili yazımı okuyabilirsiniz. Benim oluşturduğum bucket’lar “sesler” ve “turkce-yazi”. S3’teki bucket isimleri DNS isimlendirme standardına uymak zorunda ve global olarak benzersiz olmak zorunda. Yani benim seçtiğim isimleri siz kullanamayacaksınız, hayal gücünüzü çalıştırıp güzel isimler bulun.

Test amaçlı oluşturduğum mp3 dosyasını “sesler” bucket’ına ekledim. Siz de istediğiniz bir ses kaydını kullanabilirsiniz.

Transcribe

Koda girişelim, ilk önce yapayzeka kısmını AWS transcribe hizmetiyle halledecek olan yapayzeka lambda fonksiyonunu oluşturalım. Bunun için AWS konsola’a giriyoruz ve lambda’yı açıyoruz. “Create function” butonuna basarak ilk fonksiyonumuzu oluşturalım.

Fonksiyona bir isim verip, runtime olarak “Python 3.8” seçtim. AWS’deki tüm servislerin yetki yönetimini yapan IAM servisinden daha önce bahsetmiştik. Fonksiyonumuza bir IAM rolü atamamız gerekiyor. Şimdilik default seçenekle ilerleyebiliriz, “Create function” butonuna tıklayıp devam edin. Bu şekilde ilerleyince, lambda’mıza yeni bir IAM rolü oluşturup ekliyor. Daha sonra IAM üzerinden fonksiyonumuza S3 ve Transcribe servislerini kullanabilmesi için yetki vereceğiz çünkü default ayarlar bu servislerin yetkisini içermiyor.

yapayzeka lambda’mızın kodu şu şekilde:

Bunu test etmek için, boto3 dokümanlarından bulduğum örnek bir S3 event’ini alıp kendime uyarladım:

Lambda konsolunda kodu editöre yapıştırdıktan sonra, sağ üstteki “Test” butonuna tıklayın.

Daha sonra test datasını ekleyip “Create” butonuna basın.

Şimdi IAM rolüne ilgili yetkileri verme vakti geldi, AWS konsoldan IAM servisini seçip Roles’a tıklayın. Lambda’nızın rolünü yapayzeka-role-**** gibi bir isimde göreceksiniz, buna tıklayın ve “Attach policies” butonuna tıklayarak yetkileri eklemeye başlayın:

Şimdi “Test” butonuna basıp, lambda’yı test edebiliriz. Aşağıda “Execution results” penceresinde şuna benzer bir log göreceksiniz:

Response:
{
  "statusCode": 200,
  "body": "\"Sesten yaz\\u0131ya \\u00e7evirme i\\u015flemi ba\\u015flat\\u0131ld\\u0131.\""
}

Request ID:
"9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab"

Function Logs:
START RequestId: 9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab Version: $LATEST
[INFO]  2019-12-19T13:24:33.681Z    9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab    sesler bucket'ındaki speech_20191219095654760.mp3 objesi işleniyor.
[INFO]  2019-12-19T13:24:34.53Z 9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab    Transcribe durumu: "IN_PROGRESS"
END RequestId: 9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab
REPORT RequestId: 9fdf12c1-4219-47d3-9830-46b64d8a66ab  Duration: 375.71 ms Billed Duration: 400 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 74 MB  Init Duration: 261.70 ms    

Lambda transcribe servisini çağırdığında, sesten yazıya dönüşüm işini başlatmış oluyor. Fakat bu işin bitmesini beklemiyoruz, transcribe bize cevap olarak bir id ve işin durumu gibi detayları dönüyor. Servisi boto3 ile çağırdığımız için, aldığı parametrelere ve cevap olarak döndüğü değerlere boto3’ün dokümanlarından bakabiliriz.

Şimdi AWS konsol üzerinden transcribe hizmetini açın ve başlattığınız dönüşüm işini görmelisiniz:

İş “Completed” statüsünde görünüyorsa, S3’teki “turkce-yazi” bucket’ına bakın, transcribe cevabını buraya koymuş olacak:

Dosyayı indirip içeriğine bakarsanız, sesi yazıya çevirmiş olduğunu göreceksiniz:

{
  "jobName": "speech_20191219095654760.mp3_1576761873",
  "results": {
    "transcripts": [
      {
        "transcript": "on yılı aşkın bir süredir yazılım mühendisi olarak çalışıyorum. Topta üzerinden bir eylemci olarak dünyanın dört bir yanındaki müşteriler için uygulama geliştirme ve danışmanlık hizmetleri veriyorum. Yazmam daki Ahmad bildiklerini ve öğrendiklerimi pekiştirmek bunun yanında yazma çözdüm. Bir probleme benzer başka bir problemle karşılaşırsam geri dönüp neler yaptığıma bakabilme mide sağlıyor. Yazılarımdan neler bulacaksınız? Karşıma çıkan problemleri problemlere getirdiğim çözümleri mi merak ettiğim yeni bir kütüphane veya framevorkü nasıl öğrendiğimi doğrudan yazılımla alakası olmayan ama yazılımcıların fayda sağlayabileceği tavsileyelerini."
      }
    ]
  },
  "status": "COMPLETED"
}

E-posta

Uygulamanın ilk ayağında, yapayzeka lambda’mız sesi yazıya çevirdi ve sonucu S3’e kaydettik. Şimdi başka bir lambda oluşturup, S3’teki yazıyı alıp kendimize bir e-posta olarak göndereceğiz. Bu lambdayı tetikleyecek olan, “turkce-yazi” bucket’ına sonucun eklenmesi olacak. Hem yapayzeka hem de mailgonder lambda fonksiyonlarımız, AWS lambda S3 event bildirimleri ile otomatik olarak tetiklenecek. Bu bildirimleri, bir sonraki bölümde açacağız, şimdilik sadece konsoldaki “Test” butonu ile manuel test ederek fonksiyonlarımızı yazıyoruz.

mailgonder lambda’sını bir önceki yapayzeka lambda’sıyla aynı şekilde oluşturuyoruz ve IAM rolü olarak varsayılan değerlerle yeni bir rol oluşturulmasını kabul ediyoruz.

Fonksiyonumuzun kodu aşağıdaki gibi:

Bunu test etmek için, aşağıdaki test event’ini kullanabilirsiniz:

Boto3 SES client’ının dokümantasyonuna bakarak ilgili parametreleri doğru bir şekilde kullandık.

Test etmeden önce, IAM üzerinden yine gerekli yetkileri vereceğiz. Bu kez mailgonder lambda’sının yetkilerini açıp, “AmazonS3FullAccess” ve “AmazonSESFullAccess” yetkilerini verin.

Yetkileri verdikten sonra “Test” butonuna basın:

Response:
{
  "errorMessage": "An error occurred (MessageRejected) when calling the SendEmail operation: Email address is not verified. The following identities failed the check in region US-EAST-1: noreply@selcukcihan.com, omerselcukcihan@gmail.com",
  "errorType": "MessageRejected",
  "stackTrace": [
    "  File \"/var/task/lambda_function.py\", line 23, in lambda_handler\n    response = ses.send_email(\n",
    "  File \"/var/runtime/botocore/client.py\", line 272, in _api_call\n    return self._make_api_call(operation_name, kwargs)\n",
    "  File \"/var/runtime/botocore/client.py\", line 576, in _make_api_call\n    raise error_class(parsed_response, operation_name)\n"
  ]
}

Request ID:
"a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed"

Function Logs:
START RequestId: a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed Version: $LATEST
[INFO]  2019-12-19T14:14:57.90Z a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed    turkce-yazi bucket'ındaki speech_20191219095654760.mp3_1576761873.json objesi işleniyor.
[INFO]  2019-12-19T14:14:57.312Z    a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed    Email içeriği: on yılı aşkın bir süredir yazılım mühendisi olarak çalışıyorum. Topta üzerinden bir eylemci olarak dünyanın dört bir yanındaki müşteriler için uygulama geliştirme ve danışmanlık hizmetleri veriyorum. Yazmam daki Ahmad bildiklerini ve öğrendiklerimi pekiştirmek bunun yanında yazma çözdüm. Bir probleme benzer başka bir problemle karşılaşırsam geri dönüp neler yaptığıma bakabilme mide sağlıyor. Yazılarımdan neler bulacaksınız? Karşıma çıkan problemleri problemlere getirdiğim çözümleri mi merak ettiğim yeni bir kütüphane veya framevorkü nasıl öğrendiğimi doğrudan yazılımla alakası olmayan ama yazılımcıların fayda sağlayabileceği tavsileyelerini.
[ERROR] MessageRejected: An error occurred (MessageRejected) when calling the SendEmail operation: Email address is not verified. The following identities failed the check in region US-EAST-1: noreply@selcukcihan.com, omerselcukcihan@gmail.com
Traceback (most recent call last):
  File "/var/task/lambda_function.py", line 23, in lambda_handler
    response = ses.send_email(
  File "/var/runtime/botocore/client.py", line 272, in _api_call
    return self._make_api_call(operation_name, kwargs)
  File "/var/runtime/botocore/client.py", line 576, in _make_api_call
    raise error_class(parsed_response, operation_name)END RequestId: a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed
REPORT RequestId: a081aec3-dd77-47fb-8b2e-134613f757ed  Duration: 538.09 ms Billed Duration: 600 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 83 MB  Init Duration: 284.77 ms    

Bir hata aldık, bunun sebebi kullandığımız e-posta adreslerinin doğrulanmamış olması. AWS SES hizmetini kullanmaya başlayınca, sınırlı bir ortam olan “sandbox” içerisinde bulunuyoruz. Sandbox ortamında bazı sınırlamalar var, mesela doğrulanmamış adreslere e-posta gönderemiyorsunuz. Sandbox’tan çıkmak için AWS’de bir “ticket” açmanız gerekiyor ve SES hizmetini ne için kullanacağınız, günde kaç e-posta göndereceğiniz gibi detayları paylaşıyorsunuz. Sandbox ortamındaki limitler için AWS dokümantasyonuna bakabilirsiniz. Amacımız kurcalamak ve öğrenmek olduğu için sandbox ortamı bize yeter. Şimdi AWS konsolundan SES hizmetine ait sayfayı açarak kullanmak istediğimiz e-posta adreslerini doğrulayalım. “Verify a New Email Address” butonuna tıklayın ve kullandığınız e-posta’ları doğrulayın. Doğrulama için e-posta adresinize bir bağlantı gelecek, buna tıklayın ve adresinizi doğrulayın.

Şimdi tekrar “Test” butonuna basın ve aşağıdaki gibi bir çıktı göreceksiniz:

Response:
{
  "statusCode": 200,
  "body": "\"Email ba\\u015far\\u0131yla g\\u00f6nderildi.\""
}

Request ID:
"e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5"

Function Logs:
START RequestId: e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5 Version: $LATEST
[INFO]  2019-12-19T14:31:28.807Z    e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5    turkce-yazi bucket'ındaki speech_20191219095654760.mp3_1576761873.json objesi işleniyor.
[INFO]  2019-12-19T14:31:29.41Z e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5    Email içeriği: on yılı aşkın bir süredir yazılım mühendisi olarak çalışıyorum. Topta üzerinden bir eylemci olarak dünyanın dört bir yanındaki müşteriler için uygulama geliştirme ve danışmanlık hizmetleri veriyorum. Yazmam daki Ahmad bildiklerini ve öğrendiklerimi pekiştirmek bunun yanında yazma çözdüm. Bir probleme benzer başka bir problemle karşılaşırsam geri dönüp neler yaptığıma bakabilme mide sağlıyor. Yazılarımdan neler bulacaksınız? Karşıma çıkan problemleri problemlere getirdiğim çözümleri mi merak ettiğim yeni bir kütüphane veya framevorkü nasıl öğrendiğimi doğrudan yazılımla alakası olmayan ama yazılımcıların fayda sağlayabileceği tavsileyelerini.
[INFO]  2019-12-19T14:31:29.595Z    e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5    Email id'si: 0100016f1e921ac4-29c193dc-e326-4122-819e-87bf8e61a1d1-000000
END RequestId: e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5
REPORT RequestId: e4e049ff-565d-43b9-900e-04f88a42d5c5  Duration: 807.06 ms Billed Duration: 900 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 83 MB  Init Duration: 351.84 ms    

Hemen adresinizi kontrol edin ve e-postanın geldiğini görün. Eğer e-postayı göremiyorsanız “Spam” klasörünüzü kontrol edin.

S3 event bildirimleri

Lambda fonksiyonlarımızı yazdık, test ettik ve çalıştıklarını gördük. Şimdi uygulamamızı uçtan uca deneme vakti geldi. Bunun için iki bucket’ımız için de ayrı ayrı bildirimleri açacağız. S3 konsolunu açın, “sesler” bucket’ına tıklayın. “Properties” tabında en aşağıya scroll edip “Events” kutucuğuna tıklayın. “Add notification” butonuna tıklayın ve aşağıdaki gibi ayarlarınızı yapın:

Aynı işlemi, bu kez “turcke-yazi” bucket’ına yapın, tabi bu kez event’i “mailgonder” lambda’sına bağlayacaksınız.

Sonuç

Artık uygulamanızı denemeye geçebilirsiniz, bir ses dosyası bulup “sesler” bucket’ına ekleyin ve e-postanızı yenilemeye başlayın 😄

CloudWatch üzerinden, lambda fonksiyonlarınızın loglarına bakabilirsiniz ve doğru çalıştıklarının sağlamasını yapabilirsiniz:

Yaklaşık bir dakika sonra e-posta bana ulaştı. Gördüğünüz gibi, AWS Lambda ile uygulama geliştirmek oldukça kolay. Daha karmaşık ve büyük uygulamalar için, önceki yazılarımda bahsettiğim serverless framework’ünü tavsiye ederim. AWS ile ilgili tüm yazılarıma buradan ulaşabilirsiniz.