- AWS, Azure 등의 서비스가 만들어지기 시작하여 더 이상 서버자원, 네트워크, 전력 등의 인프라를 모두 직접 구축할 필요가 없어졌다. 이러한
인프라를 가상화하여 관리하기 쉽게 해주는 서비스 서비스를 통하여, 관리자 패널에서 인프라를 구성하고 사용하고. 사용자는 가상머신을 만들고, 네트워크를 설정하고, 하드웨어도 설정하고, 거기에 운영체제를 설치해서 애플리케이션을 구동할 수 있다. 또한 사용량을 쉽게 모니터링 할 수 있다.
- IaaS 보다 더 추상화된 모델로써
Network 및 Runtime 제공이 된다. 사용자는 애플리케이션만 배포하면 바로 구동시킬 수 있는 서비스 이다. 대표적으로 AWS Elastic Beanstalk, Azure App Services 등이 있으며, 이를 사용하면 Auto Scaling 및 Load Balancing도 쉽게 적용 할 수 있다.
- 현재까지는 압도적으로 AWS Lambda의 사용률 및 관심이 높은 상황이다. 본 연구에서는 이 AWS Lambda를 사용하여 실습해 본다.
- Serverless는 IT Infra를 Data Center 또는 Cloud에 별도 준비 없이, 필요한 기능을 함수(function) 형태로 구현하고, Auto Scaling으로 자원 수요를 지원하며 전통적인 백엔드 대신 사용한다.
-
Serverless는 Cloud 사업자가 운영하는 가상화된 컨테이너에서 실행된다. 미리 필요한 기능을 serverless에 원하는 programming language로 function 형태로 구현을 해두고, event driven 방식으로 필요에 따라 이 함수를 호출하여 사용한다.
-
초기의 serverless function은 script 형태의 언어인
Node.js만을 지원했지만 현재는Python,Javascript,C#,Java등의 대표적인 객체지향 프로그래밍 언어와, 자체 개발한 library package를 일반적으로 지원한다. -
Serverless Function은 또 다른 API를 호출하거나, 필요한 데이터를 데이터베이스에 저장 후 분석 작업 등을 할 수 있고, 동시 트랜잭션의 순차 처리를 위한 메시지큐나, 다른 클라우드 서비스와도 연계됳 수 있다.
-
Serverless는 시스템 상의 다양한 이벤트를 함수의 형태로 처리하는 특징을 가지고 있기 때문에, IT 서비스 운영시 예상되는 반복적인 batch 처리 형태의 기능에 알맞다. 예를 들어, 반복적으로 타 시스템과 연계하여 비즈니스 요구사항에 맞는 결과를 가져오는 기능에 좀 더 특화되어 있다고 볼 수 있다.
-
Serverless의 도입이 제일 알맞은 조직은 인프라에 대한 준비와 운영 인력을 최소화해야 하는 소규모 기술 인력으로, 비즈니스를 개발하여 빠르게 시장에 진입하는 스타트업 형태의 개발 조직에 알맞다고 볼 수 있다.
-
Serverless는 서버가 없다는 의미로 보통
Serverless Computing또는Serverless Architecture로 불린다. Serverless 개념은 application 관점에서BaaS와FaaS로 나누어 살펴보면 이해가 더 용이하다.
- 백엔드 서버 개발을 하다보면, 서버의 확장도 고려해야 하고, 보안성 또한 고려해야 하는데, 앱 개발에 있어서 필요한 다양한 기능들 (데이터베이스, 소셜서비스 연동, 파일시스템 등)을 API로 제공해 줌으로써, 개발자들이 서버 개발을 하지 않고서도 필요한 기능을 쉽고 빠르게 구현 할 수 있게 해주고, 비용은 사용 한 만큼 지불하는 형태의 서비스를 말한다.
- BaaS를 사용함으로서, 발생하는 대표적인 단점으로는 백엔드 로직들이 클라이언트쪽에 구현이 되며, 앱의 규모가 커질수록 비용이 들고, 복잡한 query가 불가능하다.
- FaaS는 프로젝트를 여러개의 함수로 쪼개서 (혹은 한개의 함수로 만들어서), 매우 거대하고 분산된 컴퓨팅 자원에 여러분이 준비해둔 함수를 등록하고, 이 함수들이 실행되는 횟수 (그리고 실행된 시간) 만큼 비용을 내는 방식을 말한다.
- 서버 시스템에 대해서 신경쓰지 않아도 된다는 점이 PaaS 와 유사하지만, PaaS 의 경우엔,
전체 Application을 배포하며, 일단 어떠한 서버에서 애플리케이션이 24시간동안 계속 돌아가는 반면에 FaaS 는, application이 아닌함수(Function)를 배포하며, 계속 실행되고 있는 것이 아닌 특정 이벤트가 발생 했을 때 실행되며, 실행이 되었다가 작업을 마치면 (또는 최대 timeout 시간을 지나면) 종료된다.
[장점]
- 함수가 호출된 만큼만 비용 지불한다.
- 인프라 구성 작업에 대해 신경 쓸 필요가 없다.
- 리눅스 업데이트, 취약점 보안패치 등에 대해 신경 쓸 필요가 없다.
- AWS의 Auto Scaling 같은 기술을 사용하여 다양한 트래픽에 유연한 대응이 가능하다.
[단점]
- 모든 코드를 함수로 쪼개서 작업하다 보니, 함수에서 사용할 수 있는 자원에 제한이 있다.
- FaaS 제공 업체에 강하게 의존할 수 밖에 없다.
- 함수들은 Stateless이기 때문에 로컬 데이터의 사용이 불가능하다. (AWS S2, Azure Storage 따로 사용하면 가능)
1. 과금 방식의 이해와 예상 비용 산정
- transaction이 별로 없는 유휴 시간이 많은 서비스의 경우 좀 더 경제적인 모델이 될 수 있으나, 함수의 컴퓨팅 자원 소모 비용에 대한 산정 필요
2. 조직 내 기술 내재화
- Public Cloud에 대한 이해와 기술력이 충분한지 확인 (no-ops, less-ops) 및 신속한 application 개발 역량 필요
3. 성능 저하 대비책
- Cold Start 방식의 함수 운용 방안 등 전반적인 응답 속도 개선에 대한 고민이 필요
4. 도입 서비스 순서 결정
- 모든 백엔드 로직을 모두 serverless 환경으로 도입하기 보다는 단순 반복 처리를 위한 batch 작업 형태의 backend server logic, 빅데이터 분석, 머신러닝 등의 서비스를 우선 고려하는 것이 필요
5. Migration 방안
- Cloud Vendor에 일부 종속성을 가지게 되는 부분에 대한 고민이 필요
- AWS account 생성 (https://portal.aws.amazon.com/)
- 결재정보 입력 : 확인 목적으로 1$ 결재 후, 몇일 지나면 자동 취소됨
- 2차 인증 처리 (Google OTP) : 해킹 등 보안을 목적으로 OTP 인증 절차 등록
- AWS에 로그인한 후, Lambda Management Console에 접속하여 함수를 생성한다.
- AWS 정책 템플릿에서 정책
CloudWatch Logs을 추가하여 새 역할을 생성한다.
- 함수는 호출되면 ‘Hello from Lambda!’ 를 응답하도록 설정되어 있다. 페이지 상단의 테스트 버튼을 눌러 테스트 이벤트를 구성한 후, 이 함수를 테스트 합니다.
exports.handler = async (event) => {
// TODO implement
const response = {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify('Hello from Lambda!'),
};
return response;
};- 다음과 같이 Response 정보 볼 수 있는데, 이렇게 만든 Lambda는, 따로 설정해주지 않으면 AWS 웹서비스, CLI로만 실행할 수 있다.
Response:
{
"statusCode": 200,
"body": "\"Hello from Lambda!\""
}
Request ID:
"c7674760-25da-xxxx-8500-xxxxbf903e53"
Function Logs:
START RequestId: c7674760-25da-xxxx-8500-xxxxbf903e53 Version: $LATEST
END RequestId: c7674760-25da-xxxx-8500-xxxxbf903e53
REPORT RequestId: c7674760-25da-xxxx-8500-xxxxbf903e53 Duration: 1.74 ms Billed Duration: 100 ms Memory Size: 128 MB Max Memory Used: 66 MB- 특정 주소로 요청이 오면 해당 함수가 실행되도록 설정을 해보자.
트리거 추가를 눌러API Gateway를 추가한다.- 보안 부분에는
열기로 설정한다. 이는 해당 API 를 모두에게 열어 주겠다는 의미로 필요에 따라 보안 설정을 하여 권한이 있는 사람만 호출 할 수 있도록 설정 할 수도 있다.
- HTTP를 동해 응답을 받으려면, 콜백을 통해 응답하는 부분을 HTTP 응답 형식으로 바꿔주어야 한다.
- Designer 부분에서 루트노드인 lambda 함수를 다시 클릭하여 함수 내용을 다음과 설정한 후 API 엔드포인트: https://jshoj0njoc.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/default/myLambdaTest1 로 접근하면 broswer에서 접근이 가능하다.
exports.handler = (event, context, callback) => {
callback(null, {
statusCode: 200,
body: 'Hello from Lambda! from HTTP'
});
};- AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions로 serverless application을 만들 때, 단순히 함수들을 작성하는 것 뿐만이 아니라 해당 애플리케이션에서 필요한 아키텍쳐들을 설정해 주어야하는데 Serverless를 사용하면 간단하게 애플리케이션을 만들고 배포할 수 있다.
- Installation Serverless
$ npm install -g serverless
> serverless@1.67.3 postinstall
> node ./scripts/postinstall.js
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Serverless Framework successfully installed! │
│ │
│ To start your first project run 'serverless'. │
│ │
└───────────────────────────────────────────────────┘
$ sls --version
Framework Core: 1.67.3
Plugin: 3.6.6
SDK: 2.3.0
Components: 2.29.3- 다음과 같은 Deploy Pipeline 설정이 가능하지만, 본 예제에서는 Serverless Platform을 사용한다.
- 다음 명령을 실행하면, https://dashboard.serverless.com 으로 자동 연결된다.
$ sls Login
Serverless: Logging you in via your default browser...
If your browser does not open automatically, please open it & open the URL below to log in:- you are creating a node.js rest api
- connect your cloud service provider (Connect AWS)
- AWS CloudFormation에서 빠른 스택 생성
- connect a github account
- new service Test
- monitoring
Serverless Framework를 통하여 AWS에 my application을 배포하기 위해, framework가 해당 작업을 진행해 줄 수 있도록 권한 설정을 해 주어야 한다.- IAM에서 사용자 추가 메뉴에서 사용자 이름 입력 후 프로그래밍 방식 액세스를 선택한다.
- 기존 정책에 직접 연결을 선택 후
AdministratorAccess,AmazonAPIGatewayAdministrator,AWSLambdaBasicExecutionRole,AWSCloudFormationFullAccess등 필요한 권한들을 선택한다.
- Access Key ID 와 비밀 Access Key를 잘 기억하고, 노출되지 않도록 보안에 유의한다. (.csv 파일 다운로드)
$ serverless config credentials --provider aws --key 액세스키ID --secret 비밀액세스키
Serverless: Setting up AWS...$ sls create -t
Serverless: Generating boilerplate...
Serverless Error ---------------------------------------
Template "true" is not supported. Supported templates are:
"aws-clojure-gradle", "aws-clojurescript-gradle", "aws-nodejs", "aws-nodejs-typescript", "aws-alexa-typescript", "aws-nodejs-ecma-script", "aws-python", "aws-python3"
"aws-groovy-gradle", "aws-java-maven", "aws-java-gradle", "aws-kotlin-jvm-maven", "aws-kotlin-jvm-gradle", "aws-kotlin-nodejs-gradle", "aws-scala-sbt", "aws-csharp"
"aws-fsharp", "aws-go", "aws-go-dep", "aws-go-mod", "aws-ruby", "aws-provided"
"tencent-go", "tencent-nodejs", "tencent-python", "tencent-php"
"azure-nodejs", "azure-nodejs-typescript", "azure-python"
"cloudflare-workers", "cloudflare-workers-enterprise", "cloudflare-workers-rust"
"fn-nodejs", "fn-go"
"google-nodejs", "google-python", "google-go"
"kubeless-python", "kubeless-nodejs"
"knative-docker"
"openwhisk-java-maven", "openwhisk-nodejs", "openwhisk-php", "openwhisk-python", "openwhisk-ruby", "openwhisk-swift"
"spotinst-nodejs", "spotinst-python", "spotinst-ruby", "spotinst-java8"
"twilio-nodejs"
"aliyun-nodejs"
"plugin"
"hello-world".
Get Support --------------------------------------------
Docs: docs.serverless.com
Bugs: github.com/serverless/serverless/issues
Issues: forum.serverless.com
Your Environment Information ---------------------------
Operating System: win32
Node Version: 12.14.0
Framework Version: 1.67.3
Plugin Version: 3.6.6
SDK Version: 2.3.0
Components Version: 2.29.3- 위와 같이
Serverless Error가 발생하면, template 목록 중aws-nodejs를 사용해 보자.
$ sls create -t aws-nodejs -p hello-serverless
Serverless: Generating boilerplate...
Serverless: Generating boilerplate in "~~~"
_______ __
| _ .-----.----.--.--.-----.----| .-----.-----.-----.
| |___| -__| _| | | -__| _| | -__|__ --|__ --|
|____ |_____|__| \___/|_____|__| |__|_____|_____|_____|
| | | The Serverless Application Framework
| | serverless.com, v1.67.3
-------'
Serverless: Successfully generated boilerplate for template: "aws-nodejs"hello-serverlessdirectory에handler.js파일과serverless.yml파일이 생성된다.
<handler.js>
'use strict';
module.exports.hello = async event => {
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify(
{
message: 'Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!',
input: event,
},
null,
2
),
};
// Use this code if you don't use the http event with the LAMBDA-PROXY integration
// return { message: 'Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!', event };
};<serverless.yml>
// 모든 주석 제외
service: hello-serverless
provider:
name: aws
runtime: nodejs12.x
functions:
hello:
handler: handler.hello$ serverless invoke local --function hello
{
"statusCode": 200,
"body": "{\"message\":\"Go Serverless v1.0! Your function executed successfully!\",\"input\":\"\"}"
}region은 AWS에서 배포할 지역을 설정하는데, 기본으로 미국(us-east-2)으로 설정된다. (ap-northeast-2는 한국).stage는 현재 애플리케이션의 배포 상태를 의미하며 prod나 dev로 설정할 수 있다.- 추가로 hello 함수에서 events 값을 추가하여 API Gatway와 연결한다.
service: hello-serverless
provider:
name: aws
runtime: nodejs12.x
stage: dev
region: us-east-2
functions:
hello:
handler: handler.hello
events:
- http:
path: hello
method: get$ sls deploy
Serverless: Packaging service...
Serverless: Excluding development dependencies...
Serverless: Creating Stack...
Serverless: Checking Stack create progress...
........
Serverless: Stack create finished...
Serverless: Uploading CloudFormation file to S3...
Serverless: Uploading artifacts...
Serverless: Uploading service hello-serverless.zip file to S3 (389 B)...
Serverless: Validating template...
Serverless: Updating Stack...
Serverless: Checking Stack update progress...
..............................
Serverless: Stack update finished...
Service Information
service: hello-serverless
stage: dev
region: us-east-2
stack: hello-serverless-dev
resources: 11
api keys:
None
endpoints:
GET - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/hello
functions:
hello: hello-serverless-dev-hello
layers:
None
Serverless: Run the "serverless" command to setup monitoring, troubleshooting and testing.- https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/hello 에 접속하여 API Request를 확인한다.
- serverless.yml에서 수정 후 deploy한
hello-serverless-dev-hello함수가 생성되어 있음을 확인할 수 있다.
$ serverless remove- src 디렉토리에 Node.js기반 REST API 함수(books.js)를 생성한다.
<books.js>
const createResponse = (status, body) => ({
statusCode: status,
body: JSON.stringify(body)
});
exports.createBook = (event, ctx, cb) => {
cb(null, createResponse(200, { message: 'create' }));
};
exports.readBooks = (event, ctx, cb) => {
cb(null, createResponse(200, { message: 'list' }));
};
exports.readBook = (event, ctx, cb) => {
cb(null, createResponse(200, { message: 'read' }));
};
exports.updateBook = (event, ctx, cb) => {
cb(null, createResponse(200, { message: 'update' }));
};
exports.deleteBook = (event, ctx, cb) => {
cb(null, createResponse(200, { message: 'delete' }));
};- serverless.yml을 수정하여 각 함수에 API 주소를 연결한다.
service: hello-serverless
provider:
name: aws
runtime: nodejs12.x
stage: dev
region: us-east-2
functions:
createBook:
handler: src/books.createBook
events:
- http:
path: books
method: post
readBooks:
handler: src/books.readBooks
events:
- http:
path: books
method: get
readBook:
handler: src/books.readBook
events:
- http:
path: books/{id}
method: get
updateBook:
handler: src/books.updateBook
events:
- http:
path: books/{id}
method: patch
deleteBook:
handler: src/books.deleteBook
events:
- http:
path: books/{id}
method: delete- 코드 저장 후, 생성한 여러 개 함수를 배포해 보자.
$ sls deploy
Serverless: Packaging service...
Serverless: Excluding development dependencies...
Serverless: Uploading CloudFormation file to S3...
Serverless: Uploading artifacts...
Serverless: Uploading service hello-serverless.zip file to S3 (701 B)...
Serverless: Validating template...
Serverless: Updating Stack...
Serverless: Checking Stack update progress...
....................................................................................................
Serverless: Stack update finished...
Service Information
service: hello-serverless
stage: dev
region: us-east-2
stack: hello-serverless-dev
resources: 32
api keys:
None
endpoints:
POST - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books
GET - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books
GET - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/{id}
PATCH - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/{id}
DELETE - https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/{id}
functions:
createBook: hello-serverless-dev-createBook
readBooks: hello-serverless-dev-readBooks
readBook: hello-serverless-dev-readBook
updateBook: hello-serverless-dev-updateBook
deleteBook: hello-serverless-dev-deleteBook
layers:
None
Serverless: Run the "serverless" command to setup monitoring, troubleshooting and testing.
- package.json 파일 생성 후, MongoDB ODM인
mongooseLibrary를 설치한다.
$ npm init
$ npm i --save mongoose
npm notice created a lockfile as package-lock.json. You should commit this file.
npm WARN hello-serverless@1.0.0 No description
npm WARN hello-serverless@1.0.0 No repository field.
+ mongoose@5.9.9
added 30 packages from 18 contributors and audited 38 packages in 5.056s
1 package is looking for funding
run `npm fund` for details
found 0 vulnerabilities
- DaaS(Database-as-a-Service) 업체인 mlab에 접속하여, sing up/in후 free 500MB 선택하여
Build a New Cluster실행
- DB Schema를 위한 model을 정의하여
books.js에서 연결한다.
<book.js>
const mongoose = require('mongoose');
const StorySchema = new mongoose.Schema({
title: String,
body: String
});
const Book = mongoose.model('Book', BookSchema);
module.exports = Book;- mongoose 연결을 위한 URI를 복사하여
books.js에 붙여 넣는다.
<books.js>
const mongoose = require('mongoose');
const Book = require('./book');
const connect = () => {
return mongoose.connect('mongodb+srv://mincloud:<password>@cluster0-i1dcg.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority');
};
const createResponse = (status, body) => ({
statusCode: status,
body: JSON.stringify(body)
});
exports.createBook = (event, ctx, cb) => {
ctx.callbackWaitsForEmptyEventLoop = false;
const { title, body } = JSON.parse(event.body);
connect().then(
() => {
const book = new Book({ title, body });
return book.save();
}
).then(
story => {
cb(null, createResponse(200, Book));
}
).catch(
e => cb(e)
);
};sls deploy하여 aws의 functionhello-serverless-dev-createBook에서 이벤트 테스트를 수행하여 정상 여부를 확인한다.
- 해당 결과는 Postman을 통해서도 확인해 볼 수 있다.
- mongoDB.Atlas에서 DB Status에 대해 종합적으로 모니터링이 가능하다.
- [createBook] POST https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books
{
"title": "제목",
"body": "내용"
}- [readBooks] GET https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/
- [readBook] GET https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/5e9d607040d46e0007d247db
- [deleteBook] DELETE https://jt7pzr1i7i.execute-api.us-east-2.amazonaws.com/dev/books/5e9d607040d46e0007d247db
- AWS Lambda Monitoring을 위해 대시보드 선택 (
AWS Lambda,Amazon API Gateway,Amazon S3)하여, 아래 Metric들의 모니터링이 가능하다.Invocations: 5분 기간 동안 함수가 호출된 횟수입니다.Duration: 평균, 최소, 최대 실행 시간입니다.오류 수 및 성공률(%): 오류 수 및 오류 없이 완료된 실행의 비율입니다.Throttles: 동시성 한도로 인해 실행에 실패한 횟수입니다.IteratorAge: 스트림 이벤트 소스에서 Lambda가 배치의 마지막 항목을 받아 함수를 호출했을 때 해당 항목의 수명입니다.Async delivery failures(비동기 전송 실패): Lambda가 대상 또는 배달 못한 편지 대기열에 쓰려고 할 때 발생한 오류의 개수입니다.Concurrent executions(동시 실행): 이벤트를 처리 중인 함수 인스턴스의 개수입니다.
- 또한,
CloudWatch Logs정책 추가를 통해 CloudWatch 모니터링 형태도 가능하다. - Lambda은 사용자의 함수에 주어진 권한을 사용하여 로그를 CloudWatch Logs에 업로드 하며, 콘솔에서 로그가 보이지 않으면 실행 역할 권한을 확인해야 한다.
-
AWS X-Ray를 사용하여 애플리케이션의 구성 요소를 시각화하고, 성능 병목 현상을 식별하고, 오류가 발생한 요청을 문제 해결할 수 있다.
-
Lambda 함수는 추적 데이터를 X-Ray로 보내고, X-Ray는 데이터를 처리하여 서비스 맵과 검색 가능한 추적 요약을 생성한다.
-
AWS X-Ray를 사용하기 위해서는 함수에 추적 데이터를 X-Ray로 업로드할 권한이 있어야 한다.
-
Lambda 콘솔에서 적극 추적을 활성화하면 Lambda가 필요한 권한을 함수의 실행 역할에 추가해 준다. 그렇지 않으면 실행 역할에
AWSXRayDaemonWriteAccess정책을 추가해야 한다.- X-Ray는 여전히 애플리케이션이 처리하는 요청에 대한 대표 샘플을 제공하면서 트레이스가 효율적일 수 있도록 샘플링 알고리즘을 적용한다.
- 기본 샘플링 규칙은 초당 요청이 1개이며 추가 요청의 5% 이다.
- 추적 헤더가 없는 요청을 추적하려면 함수의 구성에서 적극 추적을 활성화하면 된다. 이후
저장필수- 함수 트레이스 기능을 활성화할 때 AWS Lambda에서 자동으로 X-Ray 데몬을 실행한다.
- X-Ray가 설정된 전체 서비스 맵 및 서비스별 세부정보를 확인할 수 있다.
- 설정된 해당 함수의 X-Ray 트레이스를 확인할 수 있다.
- 각 트레이스별 타임라인도 상세 확인이 가능하다.
- 본 실습에서는 Visual Studio Code를 사용하여 Node.js를 기반으로 AWS 자습서 code를 실습해 봅니다.
- 1단계: 자격 증명 구성 (앞 단계에서 수행하여 pass)
- 2단계: 프로젝트용 패키지 JSON 생성 (해당 디렉토리에 package.json 파일 생성)
$ npm init- 3단계: SDK 및 종속성 설치
$ npm install aws-sdk
+ aws-sdk@2.661.0
added 14 packages from 66 contributors and audited 17 packages in 18.417s
found 0 vulnerabilities- Amazon DynamoDB Endpoint 설정 :
AWS.config.update({endpoint: "https://dynamodb.aws-region.amazonaws.com"});
<MoviesCreateTable.js>
var AWS = require("aws-sdk");
AWS.config.update({
region: "us-east-2",
endpoint: "https://dynamodb.us-east-2.amazonaws.com"
});
var dynamodb = new AWS.DynamoDB();
var params = {
TableName : "Movies",
KeySchema: [
{ AttributeName: "year", KeyType: "HASH"}, //Partition key
{ AttributeName: "title", KeyType: "RANGE" } //Sort key
],
AttributeDefinitions: [
{ AttributeName: "year", AttributeType: "N" },
{ AttributeName: "title", AttributeType: "S" }
],
ProvisionedThroughput: {
ReadCapacityUnits: 10,
WriteCapacityUnits: 10
}
};
dynamodb.createTable(params, function(err, data) {
if (err) {
console.error("Unable to create table. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));
} else {
console.log("Created table. Table description JSON:", JSON.stringify(data, null, 2));
}
});- 생성 코드 실행
$ node MoviesCreateTable.js
Created table. Table description JSON: {
"TableDescription": {
"AttributeDefinitions": [
{
"AttributeName": "title",
"AttributeType": "S"
},
{
"AttributeName": "year",
"AttributeType": "N"
}
],
"TableName": "Movies",
"KeySchema": [
{
"AttributeName": "year",
"KeyType": "HASH"
},
{
"AttributeName": "title",
"KeyType": "RANGE"
}
],
"TableStatus": "CREATING",
"CreationDateTime": "2020-04-23T02:08:12.680Z",
"ProvisionedThroughput": {
"NumberOfDecreasesToday": 0,
"ReadCapacityUnits": 10,
"WriteCapacityUnits": 10
},
"TableSizeBytes": 0,
"ItemCount": 0,
"TableArn": "arn:aws:dynamodb:us-east-2:514157201968:table/Movies",
"TableId": "f24a989f-8e61-4012-9a25-80b00de27618"
}
}
- 샘플 데이터 업로드 (moviedata.json, MoviesLoadData.js)
dynamodb-doc이라는 라이브러리를 이용하면 간단히 DynamoDB와 통신할 수 있다.
$ npm init
$ npm install dynamodb-doc
+ dynamodb-doc@1.0.0
added 1 package from 3 contributors and audited 35 packages in 1.67s
found 0 vulnerabilities$ sls create -t aws-nodejs -p dynamodb-serverless- IAM Management Console에서 해당 사용자에
AWSLambdaBasicExecutionRole권한 및 getItem에 DynamoDB Read권한을 추가한다.
- 특정 주소로 요청이 오면 해당 함수가 실행되도록
트리거 추가를 눌러API Gateway를 추가한다.
serverless.yml편집
service: dynamodb-serverless
provider:
name: aws
runtime: nodejs12.x
stage: dev
region: us-east-2
environment:
DYNAMODB_TABLE: Movies
functions:
readMovie:
handler: src/movies.readMovie
events:
- http:
path: movies
method: get$dynamodb-serverless$ sls deploy- 테스트 이벤트
readMovie생성하여 테스트를 수행해 본다.
- 해당 결과는 Postman을 통해서도 확인해 볼 수 있다.
