서버리스 아키텍처는 최근 많은 관심을 받고 있는 개념으로, 인프라 관리 없이 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 방법을 제공합니다. 이러한 서버리스 아키텍처를 활용하여 데이터 파이프라인을 구축하면 비용 절감과 확장성 향상을 이룰 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 간단한 서버리스 데이터 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 파이프라인의 개요

데이터 파이프라인은 여러 데이터 소스로부터 데이터를 추출하고, 변환하여 저장하는 프로세스를 말합니다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 수집, 처리 및 저장할 수 있습니다. 서버리스 데이터 파이프라인은 서버리스 서비스를 활용하여 이러한 데이터 파이프라인을 구축하는 것을 의미합니다.

데이터 추출

데이터 파이프라인의 첫 번째 단계는 데이터를 추출하는 것입니다. 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와야 할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 데이터를 크롤링하거나, 데이터베이스에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 이를 위해 파이썬의 라이브러리를 사용하여 데이터 추출 작업을 수행합니다.

import requests

def extract_data(url):
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

위의 예시 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 웹 사이트로부터 데이터를 추출하는 예시입니다.

데이터 변환

데이터 추출 후에는 데이터를 원하는 형식으로 변환해야 합니다. 이는 추출한 데이터의 형식이 분석에 적합하지 않거나, 다른 시스템과의 호환성 문제가 있을 수 있기 때문입니다. 파이썬을 사용하여 데이터 변환 작업을 수행할 수 있습니다.

def transform_data(data):
    transformed_data = []
    for item in data:
        transformed_item = {
            'name': item['name'],
            'age': item['age'] + 1
        }
        transformed_data.append(transformed_item)
    return transformed_data

위의 예시 코드는 추출한 데이터를 적절하게 변환하는 예시입니다.

데이터 저장

데이터 변환이 완료된 후에는 데이터를 저장해야 합니다. 이는 추후 분석이나 활용을 위해 필요한 작업입니다. 다양한 데이터 저장소에 데이터를 저장할 수 있으며, 예를 들어 데이터베이스, S3 버킷 등을 사용할 수 있습니다.

import boto3

def store_data(data):
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table = dynamodb.Table('my_table')
    for item in data:
        table.put_item(Item=item)

위의 예시 코드는 추출 및 변환된 데이터를 DynamoDB 테이블에 저장하는 예시입니다.

데이터 파이프라인 실행하기

추출, 변환, 저장 작업이 정의된 함수들을 연결하여 데이터 파이프라인을 실행할 수 있습니다.

def run_pipeline(url):
    data = extract_data(url)
    transformed_data = transform_data(data)
    store_data(transformed_data)
    print('Data pipeline execution completed.')

위의 예시 코드는 데이터 파이프라인을 실행하는 함수입니다. 지정된 URL에서 데이터를 추출하고, 변환하여 저장한 후에 완료 메시지를 출력합니다.

마무리

파이썬을 활용하여 서버리스 데이터 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. 데이터 추출, 변환, 저장 단계를 정의하여 연결하고, 서버리스 서비스를 활용하여 인프라 관리 없이 데이터 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 확장성 향상을 달성할 수 있습니다.

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