파이썬을 활용한 서버리스 실시간 텍스트 처리

20 Sep 2023

python

서버리스 아키텍처는 요즘 가장 인기 있는 개발 방식 중 하나입니다. 이 아키텍처는 서버를 관리하거나 프로비저닝할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션에 집중할 수 있으며, 확장성과 유연성을 높일 수 있습니다.

이 글에서는 파이썬을 활용하여 AWS Lambda와 AWS API Gateway를 활용한 서버리스 실시간 텍스트 처리를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 도구들

AWS 계정: AWS Lambda와 API Gateway를 활용하기 위한 계정이 필요합니다.
파이썬: 텍스트 처리를 위해 파이썬 프로그래밍 언어를 사용할 것입니다.
AWS CLI: AWS 리소스를 관리하기 위해 AWS Command Line Interface를 설치해야 합니다.

AWS Lambda 함수 작성

첫 번째로, AWS Lambda 함수를 작성해야 합니다. 이 함수는 실시간으로 텍스트를 처리하는 역할을 맡습니다.

import json

def text_processing(event, context):
    text = event['text']
    processed_text = text.upper()  # 예시로 텍스트를 대문자로 변환하는 처리를 하였습니다.
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': processed_text
    }

위 예제에서는 text_processing 함수가 이벤트와 컨텍스트를 인자로 받아 텍스트를 처리한 후 결과를 반환합니다. 여기서는 입력된 텍스트를 대문자로 변환하여 반환하는 단순한 예시를 보여주었습니다. 실제로는 이 함수를 확장하여 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.

AWS Lambda 함수 배포

작성한 함수를 AWS Lambda에 배포해야 합니다. AWS CLI를 사용하여 다음과 같이 배포할 수 있습니다.

$ aws lambda create-function --function-name text-processing --runtime python3.8 --role <aws-role-arn> --handler text_processing.lambda_handler --code S3Bucket=<bucket-name>,S3Key=<path-to-zip-file>

위 명령어에서 <aws-role-arn>은 AWS IAM 역할의 ARN 값입니다. 또한 <bucket-name>과 <path-to-zip-file>은 함수 코드를 포함하는 ZIP 파일이 위치한 S3 버킷과 파일 경로입니다.

AWS API Gateway 설정

AWS Lambda 함수를 외부에서 호출하기 위해 AWS API Gateway를 설정해야 합니다. 다음과 같이 API Gateway 엔드포인트를 생성할 수 있습니다.

AWS Management Console에 로그인한 후 API Gateway 서비스로 이동합니다.
새로운 API를 생성하고 리소스를 추가합니다.
리소스에 대한 메서드를 추가하고, 통합 유형으로 AWS Lambda 함수를 설정합니다.
Lambda 통합 요청을 설정하고, 방금 만든 Lambda 함수를 선택합니다.
API를 배포하고, 배포된 엔드포인트를 통해 함수가 호출될 수 있도록 설정합니다.

텍스트 처리 결과 확인

API Gateway로 배포된 엔드포인트를 통해 텍스트 처리 함수를 호출하여 결과를 확인할 수 있습니다. 이를 위해 cURL 또는 웹 브라우저에서 다음과 같이 요청을 보낼 수 있습니다.

$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "hello, world!"}' <api-endpoint-url>

위 명령어에서 <api-endpoint-url>은 API Gateway로 배포된 엔드포인트의 URL입니다. 결과로는 처리된 텍스트가 반환될 것입니다.

서버리스 아키텍처를 활용하여 실시간 텍스트 처리를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 더 간편하고 확장 가능한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 데이터 처리, 알림 서비스 등 다양한 용도로 활용할 수 있으니 다양한 기능을 구현하여 활용해 보세요.

#Serverless #Python