서버리스 아키텍처는 많은 기업에서 데이터 처리를 위한 주요 플랫폼으로 사용되며, 파이썬은 이를 위한 강력한 프로그래밍 언어입니다. 서버리스 데이터 처리는 데이터를 저장하고 처리하기 위해 서버를 관리할 필요 없이 클라우드 환경에서 실행되는 함수에 의해 처리됩니다. 이는 유연성과 확장성을 높여 비용을 절감할 수 있습니다.

서버리스 데이터 저장

서버리스 환경에서 데이터를 저장하기 위해 주로 클라우드 데이터베이스 서비스를 사용합니다. 예를 들어, Amazon Web Services(AWS)의 DynamoDB나 Google Cloud Platform(GCP)의 Firestore를 활용할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 서버리스 함수에서 쉽게 접근하여 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 파이썬에서 이러한 데이터베이스에 접근하는 데에는 관련된 SDK를 이용하면 됩니다.

import boto3

def save_data_to_dynamodb(data):
    dynamodb = boto3.client('dynamodb')  
    response = dynamodb.put_item(
        TableName='my-dynamodb-table',
        Item={
            'id': {'S': data['id']},
            'name': {'S': data['name']},
            'age': {'N': str(data['age'])}
        }
    )
    print(response)

위의 예제 코드는 AWS SDK인 boto3를 사용하여 DynamoDB에 데이터를 저장하는 함수입니다. 파이썬의 딕셔너리를 이용하여 필요한 데이터를 전달하고, put_item 메서드를 통해 데이터를 저장합니다.

서버리스 데이터 처리

서버리스 환경에서 데이터 처리를 위해 주로 함수를 사용합니다. 이러한 함수는 이벤트를 트리거로 실행되며, 필요한 데이터를 입력으로 받아 실행 결과를 반환할 수 있습니다. 예를 들어, AWS Lambda나 GCP Cloud Functions을 사용할 수 있습니다. 이러한 함수는 파이썬으로 작성할 수 있으며, 필요한 외부 라이브러리들을 추가하여 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd

def process_data(event, context):
    data = event['data']
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 데이터 처리 로직
    processed_df = df.groupby('category').sum()
    
    return processed_df.to_dict()

위의 예제 코드는 데이터를 입력으로 받아 Pandas를 사용하여 데이터를 처리한 후 결과를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 이벤트로 트리거되며, event 파라미터를 통해 입력 데이터를 전달받습니다. 처리 결과는 processed_df를 딕셔너리 형태로 반환합니다.

마무리

파이썬은 서버리스 아키텍처에서 데이터 처리를 위한 강력한 언어입니다. 클라우드 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하고, 서버리스 함수를 작성하여 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 비용과 관리 부담을 줄이면서 유연하고 확장 가능한 데이터 처리 환경을 구축할 수 있습니다.

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