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? "name": "book-app",
? "version": "1.0.0",
? "description": "Serverless book management API",
? "dependencies": {
??? "@hapi/joi": "^15.0.3",
??? "aws-sdk": "^2.466.0",
??? "uuid": "^3.3.2"
? }
}

最后，在項目的根目錄下運行如下命令安裝項目依賴——“npm install”。從中可以看到，Serverless 框架簡化了在代碼中定義基礎設施的過程，開發者可以在“serverless.yml”中配置應用程序基礎參數。確定參數信息后，在項目根目錄下創建一個新目錄“books”。并在 books 目錄下創建一個文件“schema.js”，就可以定義圖書模式及其屬性。

后無服務器時代，可以使用AWS Fargate為OpenCV項目創建無服務器API

進行傳統API開發時，開發者要通過函數才能進行篩選、路由、批處理、拆分事件或調用其他云服務或函數，但現在這些操作等都能通過更少的函數代碼，多數情況下甚至不需要函數代碼就能完成；它們可以被可配置的云構造，以云服務一部分的形式取而代之。

云計算市場正在向超專業化的垂直多云服務轉變，提供獨特且高細粒度的功能，專業滿足開發人員的需求。AWS的出現，將無需管理基礎設施，即可根據事件執行代碼的概念引入主流視線，開發者可以通過AWS，輕松實現函數代碼到云構造的過渡。

以在帶有AWS Fargate的無服務器容器中部署在OpenCV和Flask中創建的簡單圖像識別模型為例，開發者需要在CDK項目中部署的網絡資源，打開網址https://medium.com/@JugueDev/despliega-laravel-usando-containers-serverless-con-aws-fargate-%EF%B8%8F-%EF%B8%8F-f4fdcb6c170f，并在Flask中創建一個超級基礎的應用程序，創建一個hello_app.py文件，其中包含以下內容：

from?flask?import?Flask



app?=?Flask(__name__)



@app.route('/')

def?hello_world():

?return?'Hello?World!'



if?__name__?==?"__main__":

?app.run()。

接著，開發者需要在新創建的文件中定義requirements.txt項目的依賴關系：

Flask==2.0.2，并用Docker容器應用程序創建一個DockerFile。最后，把OpenCV應用程序連接到Flask項目，在requirement.txt文件中添加幾個依賴項

click==8.0.3
Flask==2.0.2
itsdangerous==2.0.1
Jinja2==3.0.2
MarkupSafe==2.0.1
Werkzeug==2.0.2
numpy
keras
cmake==3.20.5
scikit-build==0.13.1
setuptools==50.3.2
wheel==0.30.0
tensorflow
opencv-python==4.4.0.46

圖像構建成功后，開發者就可以繼續將其上傳到存儲庫中。并在AWS Fargate中部署圖像到AWS Fargate的無服務器。