[파이썬] AWS Lambda와 CloudWatch 연동을 통한 모니터링

05 Sep 2023

python

AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 코드 실행에 필요한 리소스를 자동으로 관리해줍니다. 이러한 Lambda 함수를 사용하여 애플리케이션을 실행할 때, 해당 함수의 성능 및 상태를 모니터링할 필요가 있습니다.

이번 블로그에서는 Python을 사용한 AWS Lambda와 CloudWatch의 연동을 통한 모니터링에 대해 알아보겠습니다. CloudWatch는 AWS의 모니터링 및 관측 서비스로, Lambda 함수의 지표(metric)를 수집하고, 경보 알림을 설정하며, 로그를 저장할 수 있습니다.

1. Lambda와 CloudWatch 연동

AWS Lambda와 CloudWatch를 연동하기 위해서는 다음의 단계를 따라야 합니다:

1.1. Lambda 함수에 CloudWatch 클라이언트 추가

Python 코드에서 CloudWatch 클라이언트를 생성하여 사용하려면, boto3 모듈을 설치해야 합니다:

pip install boto3

boto3 라이브러리를 사용하여 Lambda 함수에서 CloudWatch 클라이언트를 생성할 수 있습니다:

import boto3

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

1.2. 메트릭 생성 및 로그 작성

Lambda 함수에서 메트릭을 생성하고 로그를 작성하는 예시를 보겠습니다:

def lambda_handler(event, context):
    # 메트릭 생성
    cloudwatch.put_metric_data(
        Namespace='MyNamespace',
        MetricData=[
            {
                'MetricName': 'MyMetric',
                'Dimensions': [
                    {
                        'Name': 'MyDimension',
                        'Value': 'MyValue'
                    },
                ],
                'Value': 1,
                'Unit': 'Count'
            },
        ]
    )

    # 로그 작성
    print('Lambda function executed successfully!')

위 예시에서는 put_metric_data 메서드를 사용하여 새로운 메트릭을 생성합니다. 마찬가지로, 로그를 작성하기 위해 print() 함수를 사용할 수 있습니다.

1.3. CloudWatch 이벤트 및 경보 설정

CloudWatch 이벤트와 경보를 설정하여 Lambda 함수의 성능을 모니터링할 수 있습니다. 이벤트와 경보는 AWS 콘솔 또는 boto3 라이브러리를 사용하여 설정할 수 있습니다.

AWS 콘솔을 통한 설정:

AWS 콘솔에서 Lambda 함수 콘솔을 엽니다.
Lambda 함수를 선택하고, “모니터링” 메뉴로 이동합니다.
CloudWatch 메트릭을 확인하고, 필요한 경우 경보 알림을 설정합니다.

`boto3` 라이브러리를 통한 설정:

cloudwatch.put_metric_alarm(
    AlarmName='MyLambdaAlarm',
    ComparisonOperator='GreaterThanThreshold',
    EvaluationPeriods=1,
    MetricName='MyMetric',
    Namespace='MyNamespace',
    Period=60,
    Statistic='Average',
    Threshold=10.0,
    ActionsEnabled=False,
    AlarmDescription='Lambda function alarm'
)

위 예시는 put_metric_alarm 메서드를 사용하여 경보를 설정하는 방법을 보여줍니다.

2. 사용 예시

우리가 작성한 Lambda 함수가 정상적으로 작동하는지 확인하기 위해 CloudWatch를 사용할 수 있습니다. Lambda 함수에 대한 로그와 메트릭을 모니터링하여 이상 유무를 파악할 수 있습니다.

예시로, Lambda 함수의 실행에 걸린 시간을 측정하기 위해 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

import time

def lambda_handler(event, context):
    start_time = time.time()
  
    # Lambda 함수의 실행 시간을 확인하기 위해 2초간 지연
    time.sleep(2)
  
    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
  
    print(f'Lambda function executed in {execution_time} seconds.')
  
    # 타임메트릭 생성
    cloudwatch.put_metric_data(
        Namespace='MyNamespace',
        MetricData=[
            {
                'MetricName': 'LambdaExecutionTime',
                'Value': execution_time,
                'Unit': 'Seconds'
            },
        ]
    )

위 예시에서는 time 모듈을 사용하여 Lambda 함수의 실행 시간을 측정합니다. 측정된 시간을 타임메트릭으로 생성하여 CloudWatch에 전송합니다.

3. 결론

AWS Lambda와 CloudWatch를 연동하여 Lambda 함수의 성능과 상태를 모니터링할 수 있습니다. CloudWatch를 사용하면 Lambda 함수의 메트릭을 수집하고, 경보를 설정하며, 로그를 기록할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션을 실시간으로 관찰하고, 성능 문제를 해결할 수 있습니다.