[nodejs] AWS Lambda로 데이터 스토리지 처리하기
AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 람다 함수를 사용하여 코드를 실행할 수 있습니다. 데이터 스토리지를 처리하기 위해 AWS Lambda를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. AWS Lambda 소개
AWS Lambda를 사용하면 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없으며, 코드를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 요금을 지불합니다. 이는 데이터 스토리지 처리에 있어서 유연성과 경제성을 제공합니다.
2. AWS Lambda와 데이터 스토리지
AWS Lambda는 데이터 스토리지 처리를 위해 AWS S3, AWS DynamoDB, AWS RDS 등과 같은 다양한 데이터 스토리지 서비스와 통합될 수 있습니다. Lambda 함수를 사용하여 데이터를 읽고 쓰거나 변환하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
2.1 AWS S3와 Lambda
예를 들어, AWS Lambda 함수를 사용하여 S3 버킷에 업로드된 파일의 내용을 분석하거나, 새로운 파일이 업로드될 때 특정 작업을 수행하도록 설정할 수 있습니다.
exports.handler = async (event) => {
// S3 이벤트 처리 로직
};
2.2 AWS DynamoDB와 Lambda
데이터베이스에 새로운 레코드가 추가될 때마다 AWS Lambda를 사용하여 이벤트를 트리거하고 추가적인 작업을 수행할 수 있습니다.
exports.handler = async (event) => {
// DynamoDB 이벤트 처리 로직
};
3. AWS Lambda의 이점
- 서버리스: 서버 유지보수 및 프로비저닝에 대한 걱정 없이 코드 실행
- 스케일링: 데이터 처리 작업에 따라 자동으로 스케일링되어 높은 처리량을 지원
- 경제성: 실제 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 요금 지불
AWS Lambda를 사용하여 데이터 스토리지 처리를 구현하면 효율적이고 경제적인 방법으로 데이터를 관리할 수 있습니다. AWS Lambda와 데이터 스토리지 서비스를 함께 사용하여 서버리스 아키텍처의 이점을 최대화할 수 있습니다.