🔥 TIL - Day 40

📌 서버리스 ?

서버리스... 들어는 봤지만 따로 찾아본 적은 없었다.
이름만 들었을 때는 서버를 쓰지 않는 웹 애플리케이션?? 아키텍쳐?? 라는 생각이 들었다.
(이거 아니다.)

서버리스는 개발자가 직접 서버를 만들지 않고 관리하지 않는 것을 말한다.
서버는 어딘가에 있고 우리는 그 서버에서 실행시킬 코드만 올려주면 된다.

AWS는 이런 서버리스 아키텍처를 위해 대표적으로 Lambda를 지원한다.
Lambda를 이용해서 서버리스를 경험해보자.

📌 Lambda 함수 생성

함수를 생성하는데 여러가지 옵션을 지원한다. 처음이니까 새로작성 옵션으로 생성한다.
다음으로 함수이름과 코드가 실행될 환경을 선택한다.
나는 Flask 기반 API를 Lambda에서 돌려야 하므로 파이썬 환경을 선택했다.

생성하면 코드편집기에 파이썬 예제코드가 보인다.

내가 할 것은 Lambda에 Flask API를 올리고 해당 API에 접근해보는 것이다.
API는 어떻게든 올리면 될 것 같고 어디로 무슨 방법으로 접근을 해야 하는지가 문제다.

Lambda는 따로 접근가능한 엔트포인트를 제공하지 않기 때문에 엔트포인트를 붙여줘야 한다. 엔트포인트의 역할은 API Gateway가 수행한다.

API Gateway는 트리거에서 설정 가능하다. Lambda 함수를 발동? 시킬 수 있는 여러 조건이 있는데 그 중 API Gateway의 엔드포인트를 사용하는 것이다.

트리거로 등록될 API Gateway를 생성한다.
유형은 REST API로 해줬고 따로 엔트포인트 접근시 보안설정은 해주지 않았다.

생성하면 API Gateway의 엔드포인트를 확인할 수 있다.
이제 해당 엔드포인트로 접근하면 앞서 예시로 작성된 함수가 실행될 것이다.
예제코드를 보면 json으로 상태코드와 Hello from Lambda! 를 리턴하므로 엔트포인트로 접근하면 Hello from Lambda!가 보여야 한다.

이제 API Gateway의 엔드포인트 통해 Lambda 함수에 접근할 수 있게 됐다.

📌 Lambda 함수에서 RDS 연동

API가 데이터베이스와 연동되는 것은 매우 평범하고 빈번한 일이다.
때문에 Lambda에서 API를 돌릴 경우 어떻게 DB를 연동할 수 있는지 알아야 한다.

우선 연동에 앞서 RDS를 하나 생성한다. DB엔진은 MySQL을 사용했다.

RDS 생성시 주의할 것

• 퍼블릭 엑세스 풀어두기 (테스트니까 ~~)
• 보안그룹 생성하기 (3306 인바운드 열어주기)

파이참을 클라이언트 툴로 이용하고 테스트를 위한 스키마, 테이블을 구성한다.

[ 스키마 생성 ]
create schema test_schema DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci;

[ 테이블 생성 ]
create table board (
    id int auto_increment,
    title vatchar(100) null,
    content text null,
    constraint board_id primary key (id)
);

아래와 같이 테스트 API 코드를 작성한다.
DB 커넥션을 받아오고 파라미터로 받은 title과 content를 DB에 저장하는 API이다.

이 코드를 그대로 Lambda의 코드편집기에 옮겨줘도 실행되지 않는다.
지금 우리 코드는 DB연결을 위해 pymysql 라이브러리를 필요로 한다. 하지만 Lambda에는 해당 라이브러리가 없다. 라이브러리도 함께 올려줘야 한다.

올리는 방식이 S3에 있는 파일을 올리는 것과 zip 파일을 올리는 두 가지 방법이 있는 것 같다. 압축해서 올리는 방법을 해보자.

import json
import pymysql

def db_ops():
    try:
        connection = pymysql.connect(
            host='RDS호스트',
            user='ID',
            password='PW',
            db='DB이름',
            charset='utf8mb4',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )

    except pymysql.MySQLError as e:
        print("connection error!!")
        return e

    print("connection ok!!")
    return connection


def lambda_handler(event, context):
    body = json.loads(event['body'])
    conn = db_ops()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("insert into board(title, content) value('" + body['title'] + "', '" + body['content'] + "')")
    conn.commit()

    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({
            "message": "success",
        }),
    }

보통의 경우 가상환경(venv)에 라이브러리를 설치하지만 이번에는 따로 폴더를 지정해서 설치해 줄 것이다.

루트폴더에 두고 전체를 압축해버리면 Lambda에 업로드시 용량이 너무 크다는 에러를 받을 수 있다.

이미 파이썬 서버를 구동에 필요한 환경은 Lambda에 구축되어 있는 것 같다. 추가로 필요한 라이브러리와 실행코드만 올려주면 된다.

pip install --target ./test pymysql

폴더가 하나 생성되고 안에 라이브러리가 설치됐을 것이다.

이제 우리가 작성한 코드파일도 이 폴더 안으로 이동해준다.
아래와 같은 구조가 된다.

이제 test 폴더의 파일들을 압축한다.
test 폴더로 이동해서 아래 명령어를 입력한다.

zip -r test.zip ./*

-r: 디렉토리까지 압축

압축을 하면 아래와 같이 폴더 안에 압축본이 생성된다.

이제 이 압축파일을 Lambda에 업로드하고 배포하면 된다.

업로드가 됐으면 이제 포스트맨을 통해 테스트를 해보자
결과는 success !!

정말 성공이라면 DB에 값이 삽입돼 있어야 한다.

GoooooooooooD

2차 프로젝트에서 스케줄러를 사용했는데 로컬에서는 잘 되다가 EB에 배포하면 말썽을 부리는 문제가 있었다. 구글링과 튜터님의 도움으로 EB는 스케줄러를 실행시키기 적합하지 않다는 것을 알게 되었다.

왜?

EB는 동적으로 인스턴스를 조정하는데 인스턴스가 늘어났을 때 스케줄러는 어떻게 동작해야 할까?? 답이 생각나지 않는다. 이게 이유다 .. 물론 방법은 있겠지만 방법에 불과할 뿐 최선은 아닌 것 같다.

이런 문제가 있을 때 튜터님이 그런거는 Lambda에 올려서 관리하면 좋다고 하셨다. 그때는 프로젝트 기한을 맞추는 게 급해서 그냥 EC2에 올려서 직접 관리했지만 이번에 Lambda를 배우니 무슨 말인지 조금 알 것 같았다.

Lambda는 요청이 있을 때만 비용이 부과된다고 한다. 매일? 매주? 매달 이렇게 실행되는 스케줄러에 아주 적합하다는 생각이 든다. Lambda에서 조금 문제가 되는게 동시성 문제? 인 것 같은데 스케줄러는 해당되지 않는 얘기니까 이번에 꼭 Lambda로 스케줄러 부분은 옮겨야겠다.

다 좋은데 그만 가져가 ㅠㅠ 크레딧 좀 줘요 ..😭
AWS가 가져가는 돈은 뒤에 0이 두 개쯤 더 붙는 느낌이다..🥺