[AWS] Lambda 실습

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[AWS] Lambda 실습

TTOII 2022. 4. 16. 23:28

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✔️ 개요

AWS Lambda 함수 생성
S3 버킷을 Lambda 이벤트로 구성
S3에 객체를 업로드해 Lambda 함수 트리거
Amazon CloudWatch Log를 통해 AWS Lambda S3 기능 모니터링

✔️ 결과

1. 사용자가 S3의 소스 버킷에 객체를 업로드 (객체 생성 이벤트)

2. S3는 객체 생성 이벤트를 감지

3. S3는 Lambda 함수를 호출 → 이벤트 데이터를 함수 파라미터로 전달하여 객체 생성 이벤트를 AWS Lambda에 게시

4. Lambda는 Lambda 함수를 실행

5. Lambda 함수는 수신한 이벤트 데이터에서 소스 버킷 이름과 객체 키 이름을 알고 있다. Lambda 함수는 객체를 읽고 그래픽 라이브러리를 사용해 축소판을 생성한 다음 축소판을 대상 버킷에 저장한다.

해당 실습을 완료하면 계정에 다음 리소스가 제공된다.

✔️ S3 버킷 생성

두개의 S3 버킷을 생성한다. 하나는 입력용 다른 하나는 출력용이다.

[버킷 생성]을 클릭한 뒤 버킷의 고유한 이름을 지정한다 (ex. images-9613)

나머지 옵션을 기본값으로 남기고 화면 하단으로 스크롤한다.

같은 방식으로 출력용 다른 버킷을 생성한다. 해당 버킷은 버킷 이름 끝에 -resized를 넣는다.

업로드하고자 하는 이미지 파일을 HappyFace.jpg라는 이름으로 저장하고 사이즈를 확인한뒤 [업로드]한다.

✔️ AWS Lambda 함수 생성

Amazon S3에서 이미지를 읽고 이미지 크기를 조정한 다음 새 이미지를 S3에 저장하는 Lambda 함수를 생성한다.

서비스 메뉴에서 [Lambda]를 클릭하고 [함수 생성]을 클릭한다.

함수 생성 창에서 다음을 구성한다.

Lambda 함수에 S3에 액세스하여 이미지를 읽고 쓸 수 있는 권한을 부여한다.

기능 이름 : Create-Thumbnail
런타임 : Python 3.7
▶ 기본 실행 역할 변경 클릭
- 실행 역할 : 기존 역할 사용 선택
- 기존 역할 : lambda-execution-role 선택

[함수 생성]을 클릭

Lambda 함수는 Amazon Kinesis가 수신하는 데이터 또는 DynamoDB 데이터베이스에서 업데이트되는 데이터와 같은 활동에 의해 자동으로 트리거될 수 있다.

이번 실습에서는 S3 버킷에 새 객체가 생성될 때마다 Lambda 함수를 트리거한다.

[트리거 추가]를 클릭하고 다음을 구성한다.

트리거 선택 : S3
버킷: 이미지 버킷을 선택한다. (앞서 만든 image-9613)
이벤트 유형 : 모든 객체 생성 이벤트
재귀 호출의 경우 ☑ 입력과 출력 모두에 ... 알고 있습니다. 에 체크한다.

화면 하단으로 이동 후 [추가]를 클릭한다.

함수 개요를 확장하고 다이어그램 상단에서 Create-Thumbnail을 클릭한다.

[코드]를 클릭해 Lambda 함수를 구성한다.

에서 업로드 ▼ 를 클릭하고 S3의 위치를 선택한다.

S3 링크 URL: 아래 URL을 복사해 필드에 붙여넣는다.

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/us-west-2-aws-training/awsu-spl/spl-88/2.3.18.prod/scripts/CreateThumbnail.zip

[저장] 클릭

Lambda 함수 예제

import boto3
import os
import sys
import uuid
from PIL import Image
import PIL.Image

s3_client = boto3.client('s3')

def resize_image(image_path, resized_path):
    with Image.open(image_path) as image:
        image.thumbnail((128, 128))
        image.save(resized_path)

def handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        bucket = record['s3']['bucket']['name']
        key = record['s3']['object']['key']
        download_path = '/tmp/{}{}'.format(uuid.uuid4(), key)
        upload_path = '/tmp/resized-{}'.format(key)

        s3_client.download_file(bucket, key, download_path)
        resize_image(download_path, upload_path)
        s3_client.upload_file(upload_path, '{}-resized'.format(bucket), key)