AWS/Docker 클라우드 패스트캠퍼스 챌린지 28일차

[IAM 정책 및역할 만들기]

 

 Lambda(Get data, Submit, Make Image)의 3가지 정책에 IAM를 만들어준다. 처음 Get data는 Dynamo DB에 대한 작업권한을 준다. 수동작업으로 DynamoDB를 추가한다. 서비스는 DynamoDB를 허용한다.

 

 역할을 만든다. 역할 이름에도 같이 통일된 이름을 부여하여 알아볼 수 있게 한다. 역할에는 DynamoDB라고 추가하고 정책은 방금 만든 정책을 설정한다. 또한 SNS를 만들었던 정책을 설정해서 권한을 만든다. Dynamo와 SNS 2개를 선택한다. 마지막 역할은 AmazonS3FullAccess로 이미지 관련 s3를 설정한다. 총 3개의 역할을 만든다.

 

 

[Lambda 함수작성 A 데이터 읽기, 삽입]

 

 데이터 읽기를 위해 AWS Lambda의 함수로 간다. 새로 작성을 한다. 함수이름을 만들고, Runtime은 Python 3.7을 설정한다. 실행 역할은 기존역할을 사용하고 기존역할은 GetRole로 한다. 

 

환경변수는 코드 안에서 사용하는 환경변수를 의미한다. 부여한 key,value를 사용할 수 있다

 

태그는 필터링을 할 수 있다. 실행역할은 내가 만든 기존 역할을 설정한다. 

 

기본설정은 메모리와 제한시간을 설정할 수 있다. Lambda 한도는 동시실행이 1000GB이고 메모리할당은 128MB~3008MB이다. 메모리할당이 높아질수록 컴퓨팅 파워가 좋아진다. 

 

네트워크는 Virtual Private Cloud를 설정하는데 보통 없음이다.

 

X-Ray는 분산 추적한다. 그 결과를 가시화할 수 있다.

 

동시성은 예약이 가능하다. 100을 설정하면 최대 동시 갯수가 100이다. 그 이상을 넘어가면 오류가 난다.

 

Lambda의 Runtime은 boto3를 제공한다. boto3는 공식문서를 제공한다. dynamoDB를 boto3로 호출한다. 

 

 데이터 삽입을 위해 새로운 함수를 생성하는데, 읽기와 똑같은 함수를 만든다.  마찬가지로 boto3를 사용해 dynamoDB를 호출한다. sns에서 TOPIC 문서를 가보면 sns = boto3.resource('sns')를 사용하여 sns를 활용한다. topic = dynamodb.Topic('ARN값')을 넣어준다. 

 

Make Image의 람다함수에 전달하기 떄문에 publish를 사용해서 전달해야 한다. topic.publish로 구독을 설정한다. 이벤트를 생성해서 key, value를 정해준다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.