Requerimientos para el desafío

• Git (https://git-scm.com/downloads)
• Instalar AWS-CLI https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html
• Zip
• Visual Studio Code (Opcional)

Claves de acceso para configurar AWS CLI

ID de clave de acceso
AKIASFSTGGZK37LGLRRP

Clave de acceso secreta
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

Region
us-east-1

Probar el challenge de forma local (Opcional)

• Instalar Poetry https://python-poetry.org/docs/basic-usage/
• Instalar dependencias con poetry install
• Activar el entorno virtual con poetry shell
• Correr el proyecto con poetry run python amazon_rekognition.py

Desafío

• Editar el archivo amazon_rekognition.py con la url de la imagen que se encuentra en la variable test_challenge_url

• Subir el modulo amazon_rekognition.py a AWS Lambda con el nombre aws-<nombre>-<apellido>

  • El handler para la función Lambda es amazon_rekognition.lambda_handler
  • El rol para crear la función Lambda es arn:aws:iam::149424584277:role/AwsEcuadorSupport
  • El runtime de la funcion Lambda es Python 3.8

• Invocar a la funcion Lambda desde la terminal de comandos

• Imprimir el response en la terminal de comandos

Se deberia esperar el siguiente response segun la imagen:

{"statusCode": 200, "headers": {"Content-Type": "application/json"}, "body": "{\"Number of labels found\": 15, \"Labels for the image \": [\"Outer Space\", \"Astronomy\", \"Person\", \"Baby\", \"Wheel\", \"Machine\", \"Bicycle\", \"Vehicle\", \"Transportation\", \"Planet\", \"Head\", \"Globe\", \"Outdoors\", \"Night\", \"Nature\"]}"}

Referencias

• https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-quickstart.html
• https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/gettingstarted-awscli.html