[python] FastAPI를 사용한 실시간 데이터 분석 서비스 구현

18 Dec 2023

python

본 블로그에서는 FastAPI를 사용하여 실시간 데이터 분석 서비스를 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

FastAPI란 무엇인가?

FastAPI는 Python의 웹 프레임워크 중 하나로, 빠른 속도와 혁신적인 성능을 특징으로 합니다. FastAPI 공식 문서에 따르면, Pydantic을 사용하여 타입 힌트를 지원하고, Starlette 프레임워크의 기능을 확장한 것으로 정의되어 있습니다.

실시간 데이터 분석 서비스란

실시간 데이터 분석 서비스란 데이터를 실시간으로 수집, 처리하고 결과를 사용자에게 실시간으로 제공하는 서비스를 말합니다. 이러한 서비스는 실시간으로 변화하는 데이터에 대해 빠르게 대응할 수 있어야 하며, 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다.

FastAPI를 사용한 실시간 데이터 분석 서비스 구현하기

프로젝트 설정

먼저 FastAPI를 사용하여 새로운 프로젝트를 설정합니다. 아래는 간단한 FastAPI 서버를 구동시키는 방법을 보여주는 예제 코드입니다.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "Hello, World"}

데이터 분석 알고리즘 구현

실시간 데이터 분석을 위해 데이터를 수집하고 해당 데이터에 대한 분석 알고리즘을 구현해야 합니다. 아래는 간단한 예시로, 실시간으로 들어오는 데이터의 합을 구하는 함수를 보여줍니다.

import time

def realtime_data_analysis(data):
    result = sum(data)
    return result

FastAPI를 통한 데이터 분석 결과 반환

이제 FastAPI를 사용하여 데이터 분석 결과를 반환하는 엔드포인트를 구현해봅시다.

from fastapi import FastAPI
from typing import List
from your_module import realtime_data_analysis

app = FastAPI()

@app.post("/realtime-analysis/")
async def analyze_realtime_data(data: List[int]):
    result = realtime_data_analysis(data)
    return {"result": result}

마치며

본 블로그에서는 FastAPI를 사용하여 실시간 데이터 분석 서비스를 구현하는 간단한 예시를 살펴보았습니다. FastAPI는 뛰어난 성능과 타입 힌트를 통한 코드 안정성으로 이러한 실시간 데이터 처리에 적합한 프레임워크로 평가받고 있습니다. 실시간 데이터 분석을 위해 FastAPI를 사용하여 더 많은 기능을 개발하고 실제 서비스에 적용해보세요.

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