파이썬을 활용한 서버리스 데이터 스트리밍 처리

20 Sep 2023

python

서버리스 아키텍처는 최근에 많은 인기를 얻고 있는 개발 방법 중 하나입니다. 이는 서버 관리에 대한 부담을 줄여 개발자가 애플리케이션 코드에 집중할 수 있게 합니다. 파이썬은 그 유연성과 간결한 문법으로 인해 서버리스 환경에서 사용하기에 매우 적합한 언어입니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 활용하여 서버리스 환경에서 데이터 스트리밍을 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. AWS Lambda와 Kinesis를 이용한 데이터 스트리밍 구성

AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 이벤트 기반 아키텍처에서 코드를 실행할 수 있습니다. Kinesis는 AWS의 실시간 데이터 스트리밍 서비스로, 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.

먼저, AWS Lambda 함수를 작성합니다. 파이썬으로 Lambda 함수를 작성할 때는 boto3라이브러리를 사용하여 AWS 서비스와 상호 작용할 수 있습니다. Lambda 함수는 Kinesis 스트림에서 데이터를 읽고, 처리한 뒤 결과를 다른 서비스에 전송할 수 있습니다.

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # Kinesis 스트림 설정
    kinesis = boto3.client('kinesis')

    # 데이터 스트림 읽기
    for record in event['Records']:
        # 데이터 처리 로직 작성
        processed_data = process_data(record)

        # 결과 데이터를 다른 서비스로 전송
        send_data_to_service(processed_data)

위 코드에서 lambda_handler 함수는 Lambda 함수의 진입점으로, event와 context 매개변수를 받습니다. 이벤트는 Kinesis 스트림에서 전달된 데이터에 대한 정보를 포함하고 있으며, context 안에는 Lambda 함수 실행에 필요한 기능과 메타데이터가 저장되어 있습니다.

2. 데이터 처리 및 분석

Lambda 함수 내에서 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 파싱하거나 필터링하고, 특정 알고리즘을 적용하거나 외부 서비스와 상호 작용하는 작업을 할 수 있습니다. 이러한 작업을 위해 필요한 라이브러리를 Lambda 함수에 추가로 설치하고, 필요한 기능을 구현하면 됩니다.

import json

def process_data(record):
    # 데이터 파싱
    parsed_data = json.loads(record['Data'])
    
    # 데이터 필터링
    filtered_data = [data for data in parsed_data if data['value'] > 0]
    
    # 데이터 분석 로직 작성
    analyzed_data = analyze_data(filtered_data)
    
    return analyzed_data

위 코드에서 process_data 함수는 Kinesis 스트림에서 전달된 데이터를 처리하고 분석하는 로직을 작성한 예시입니다. json 모듈을 사용하여 데이터를 파싱하고, 필터링된 데이터를 분석합니다.

3. 데이터 전송

Lambda 함수 내에서 처리된 결과 데이터를 다른 서비스로 전송할 수 있습니다. 예를 들어, S3나 DynamoDB에 저장하거나, SNS나 SQS로 메시지를 전송할 수 있습니다. 아래는 데이터를 S3 버킷에 저장하는 예시 코드입니다.

def send_data_to_service(data):
    # S3 클라이언트 생성
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # 데이터를 S3 버킷에 저장
    s3.put_object(Bucket='my-bucket', Key='result.json', Body=json.dumps(data))

위 코드에서 send_data_to_service 함수는 처리된 결과 데이터를 S3 버킷에 저장하는 예시입니다. boto3를 사용하여 S3 클라이언트를 생성하고, put_object 메서드를 사용하여 데이터를 S3에 저장합니다.

마무리

이렇게 파이썬을 활용하여 AWS Lambda와 Kinesis를 이용하여 서버리스 환경에서 데이터 스트리밍을 처리할 수 있습니다. 서버리스 아키텍처를 활용하면 확장성과 유연성을 가진 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 필요에 따라 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 중심 애플리케이션 개발에 높은 가치를 제공합니다.

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