AWS의 Simple Queue Service (SQS)는 대규모의 작업 처리를 위한 분산 메시징 서비스입니다. 이를 이용하면 비동기적으로 작업을 처리할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬의 Zappa 프레임워크와 AWS SQS를 함께 사용하여 비동기 작업 처리 애플리케이션을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.
1. 환경 설정하기
먼저, Zappa를 설치하고 설정을 진행해야 합니다. Zappa는 AWS Lambda와 API Gateway를 간편하게 사용할 수 있게 도와주는 프레임워크입니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 Zappa를 설치합니다:
pip install zappa
Zappa를 설치한 후, AWS CLI를 사용하여 AWS 계정 정보를 설정합니다. 다음 명령을 실행하여 AWS CLI를 설치합니다:
pip install awscli
AWS CLI를 설치한 후, 다음 명령으로 AWS 계정 정보를 설정합니다:
aws configure
2. SQS 큐 생성하기
다음으로는 AWS SQS 큐를 생성해야 합니다. AWS Management Console에 로그인한 후, SQS 서비스로 이동합니다. 큐 생성 버튼을 클릭하고, 필요한 설정들을 입력합니다. 큐의 이름과 다른 설정 값들을 적절하게 설정한 후, 큐를 생성합니다.
3. Zappa 프로젝트 생성하기
이제 Zappa 프로젝트를 생성하고, SQS 큐와의 연결을 설정해야 합니다. 프로젝트 폴더로 이동한 후, 다음 명령을 실행하여 Zappa 프로젝트를 생성합니다:
zappa init
명령을 실행한 후, 필요한 설정들을 입력합니다. AWS 계정 정보와 SQS 큐 이름을 설정하는 부분에서, 이전에 생성한 SQS 큐 이름을 입력합니다.
4. 비동기 작업 처리 코드 작성하기
이제 비동기 작업 처리 코드를 작성해야 합니다. Zappa는 Flask와 유사한 방식으로 AWS Lambda 함수를 정의할 수 있게 해줍니다. Lambda 함수는 SQS 큐에서 메시지를 받아와서 처리하는 역할을 수행합니다.
from flask import Flask, request
from zappa.async import task
app = Flask(__name__)
@app.route('/process-job', methods=['POST'])
def process_job():
job_data = request.json
process_data_task.delay(job_data)
return 'Job accepted for processing'
@task
def process_data_task(job_data):
# 비동기로 처리할 작업 수행
# ...
pass
if __name__ == '__main__':
app.run()
위 코드에서 /process-job 엔드포인트는 새로운 작업을 받아서 SQS 큐에 메시지를 넣는 역할을 합니다. process_data_task 함수는 실제로 비동기로 처리할 작업을 정의합니다.
5. Zappa 배포하기
이제 Zappa를 사용하여 애플리케이션을 배포할 차례입니다. 다음 명령을 실행하여 Zappa로 애플리케이션을 배포합니다:
zappa deploy
명령을 실행한 후, Zappa는 자동으로 Lambda 함수와 API Gateway를 생성하고 연결해 줍니다.
6. 테스트하기
애플리케이션을 배포한 후, /process-job 엔드포인트로 POST 요청을 보내며 비동기 작업을 시작할 수 있습니다. 요청 본문에는 작업에 필요한 데이터를 전달합니다.
import requests
data = {
'name': 'John',
'age': 30
}
response = requests.post('https://your-api-endpoint/process-job', json=data)
print(response.text)
위 코드는 애플리케이션의 /process-job 엔드포인트로 POST 요청을 보내는 예시입니다.
이렇게 파이썬 Zappa와 AWS SQS를 함께 사용하여 비동기 작업 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 대규모 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 사용자 경험과 성능을 향상시킬 수 있습니다.