[파이썬] AWS Lambda와 Kinesis를 통한 스트리밍 데이터 처리

05 Sep 2023

python

오늘날 많은 조직은 실시간으로 발생하는 데이터를 처리하고 분석하기 위해 스트리밍 데이터 처리를 사용하고 있습니다. AWS Lambda와 Kinesis는 이러한 요구 사항을 쉽게 해결할 수 있는 강력하고 유연한 서비스입니다. 이 블로그 포스트는 AWS Lambda와 Kinesis를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법을 다룹니다.

1. AWS Lambda란?

AWS Lambda는 Amazon Web Services (AWS)에서 제공하는 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. 이 서비스는 사용자가 코드를 작성하고 업로드하기만 하면, 인프라 관리 없이도 코드를 실행할 수 있습니다. Lambda 함수는 트리거 이벤트가 발생할 때마다 자동으로 실행되며, 필요한 리소스만 할당받아 코드를 실행합니다.

2. Kinesis란?

AWS Kinesis는 스트림 형태의 데이터를 수집, 저장 및 처리할 수 있는 서비스입니다. Kinesis는 대용량의 스트림 데이터를 실시간으로 처리하는 데 사용됩니다. 이벤트 발생 시 빠르게 데이터를 처리하여 저장하고, 필요한 경우 다른 AWS 서비스로 전달할 수 있습니다.

3. AWS Lambda와 Kinesis를 이용한 스트리밍 데이터 처리

AWS Lambda는 Kinesis 스트림을 트리거로 사용하여 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다. 일반적인 AWS Lambda 및 Kinesis 스트림에 대한 처리 흐름은 다음과 같습니다.

데이터 생성자는 Kinesis로 데이터를 전송합니다.
Kinesis 스트림으로 전송된 데이터는 이벤트로 감지됩니다.
Lambda 함수가 이벤트를 트리거로 실행됩니다.
Lambda 함수는 이벤트로 전달받은 데이터를 처리합니다.
필요에 따라 Lambda 함수는 결과를 저장하거나 다른 AWS 서비스로 전달할 수 있습니다.

아래는 Python에서 AWS Lambda와 Kinesis를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 예시 코드입니다.

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # Kinesis 스트림 이름
    stream_name = 'my_kinesis_stream'
    
    # AWS SDK 클라이언트 초기화
    kinesis_client = boto3.client('kinesis')
    
    # Lambda 함수로 전달된 이벤트에서 데이터 추출
    for record in event['Records']:
        # Kinesis 스트림에서 데이터 추출
        data = record['kinesis']['data']
        
        # 데이터 처리 로직 구현
        processed_data = process_data(data)
        
        # 처리된 데이터를 다른 AWS 서비스로 전달하거나 저장
        # 예: S3에 저장, DynamoDB에 기록 등
        save_data_to_s3(processed_data)
        
def process_data(data):
    # 데이터 처리 로직 구현
    processed_data = ...
    return processed_data
        
def save_data_to_s3(data):
    # S3에 데이터 저장 로직 구현
    ...

위의 예시 코드는 Lambda 함수가 Kinesis 스트림에서 데이터를 읽어와 처리한 후, 처리된 데이터를 다른 AWS 서비스로 전달하거나 저장하는 과정을 보여줍니다.

마무리

AWS Lambda와 Kinesis를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 것은 매우 효과적이고 확장 가능한 방법입니다. 이를 통해 실시간으로 발생하는 데이터를 쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있습니다. 위의 예시 코드를 기반으로 자신의 데이터 소스와 비즈니스 로직에 맞게 구현해보세요.