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Lambda

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1. 기본실습

실습 1. Lambda 함수 생성 및 테스트

실습 목표

  • Lambda 함수 생성
  • Python 코드 작성
  • 테스트 이벤트 실행
  • 실행 결과 확인
  • CloudWatch Logs 확인

실습 구성

  • Runtime: Python 3.x
  • 함수 이름: hello-lambda
  • 실행 방식: 수동 테스트 이벤트
  • 확인 항목: 반환값, 실행 로그

1.1 Lambda 함수 생성

AWS 콘솔에서 다음 메뉴로 이동한다.

AWS Console → Lambda → Functions → Create function

생성 방식은 다음과 같이 선택한다.

Author from scratch

설정값 예시는 다음과 같다.

Function name: hello-lambda
Runtime: Python 3.12
Architecture: x86_64
Execution role: Create a new role with basic Lambda permissions

생성 버튼을 눌러 함수를 생성한다.

1.2 생성 직후 확인할 항목

함수를 생성하면 Lambda 화면에서 다음 항목을 먼저 확인한다.

  • Function name
  • Runtime
  • Handler
  • Memory
  • Timeout
  • Execution role

기본적으로 Handler는 보통 다음과 같이 설정된다.

lambda_function.lambda_handler

이 의미는 다음과 같다.

파일명: lambda_function.py
실행 함수명: lambda_handler

즉, Lambda는 업로드된 코드 중에서

lambda_function.py 파일 안에 있는

lambda_handler() 함수를 시작점으로 실행한다.

1.3 기본 코드 작성

Code 탭에서 기본 코드를 다음과 같이 수정한다.

deflambda_handler(event,context):
return {
'statusCode':200,
'body':'Hello Lambda'
    }

1.4 코드 설명

def lambda_handler(event, context):

Lambda가 호출될 때 가장 먼저 실행하는 함수다.

  • event
    • 호출 시 전달되는 입력 데이터
    • 테스트 이벤트, API 요청값, S3 이벤트 정보 등이 들어옴
  • context
    • 함수 실행 환경 정보
    • 함수 이름, 요청 ID, 남은 실행 시간 등의 메타데이터를 포함함

처음 실습에서는 event, context를 직접 사용하지 않아도 됨.

하지만 Lambda 함수는 기본적으로 이 두 값을 입력으로 받는 구조라고 이해하면 된다.

return { 'statusCode': 200, 'body': 'Hello Lambda' }

Lambda 함수의 실행 결과를 반환한다.

여기서 statusCode와 body 구조는 특히 API Gateway 연동 시 자주 사용하는 형태다.

  • statusCode
    • HTTP 상태 코드처럼 사용
    • 200이면 정상 처리 의미
  • body
    • 실제 응답 본문
    • 문자열 형태로 내려가는 경우가 많음

지금은 단순 테스트지만, 이후 API Gateway와 연결하면 이 구조가 그대로 중요해진다.

1.5 Deploy 수행

코드를 수정한 뒤 반드시 배포해야 한다.

Deploy

Lambda 콘솔에서는 코드를 수정했다고 바로 실행 환경에 반영되지 않음.

Deploy 버튼을 눌러야 현재 코드가 실제 실행 대상 버전으로 반영됨.

수업 중 학생들이 가장 자주 하는 실수 중 하나가

코드만 바꾸고 Deploy를 누르지 않는 것임.

1.6 테스트 이벤트 생성

이제 함수를 직접 실행해 본다.

Test → Configure test event

이벤트 이름 예시

test1

이벤트 JSON은 다음과 같이 작성한다.

{}

처음 실습에서는 입력값이 필요 없으므로 빈 JSON 객체를 사용한다.

여기서 {} 는

아무런 입력 데이터도 전달하지 않는 기본 테스트 요청이라고 이해하면 된다.

생성 후 Test 버튼을 눌러 실행한다.

1.7 실행 결과 확인

실행이 성공하면 다음과 같은 형태의 결과를 확인할 수 있다.

{
  "statusCode":200,
  "body":"Hello Lambda"
}

추가로 다음 항목도 확인한다.

  • Execution result: Succeeded
  • Duration
  • Billed duration
  • Memory Size
  • Max memory used

1.8 실행 결과 항목 설명

Duration

실제 함수가 실행된 시간이다.

예를 들어 15ms가 표시되면

코드 실행이 0.015초 정도 걸렸다는 의미다.

Billed duration

과금 기준이 되는 실행 시간이다.

Lambda는 아주 짧게 실행되어도

과금 계산 단위에 따라 청구 시간이 정해진다.

실습에서는 큰 비용이 발생하지 않지만,

운영 환경에서는 호출 횟수와 실행 시간이 누적되므로 중요하다.

Memory Size

이 함수에 할당된 메모리 크기다.

예

128 MB

Lambda는 메모리를 늘리면 CPU 자원도 함께 증가하는 구조다.

즉, 메모리 설정은 단순히 RAM만 의미하는 것이 아니라

실행 성능에도 영향을 준다.

Max memory used

실행 중 실제로 최대 얼마만큼의 메모리를 사용했는지 보여준다.

이 값이 Memory Size보다 매우 낮다면

메모리가 과하게 설정되었을 가능성이 있다.

반대로 너무 근접하면

메모리 부족 가능성을 점검해야 한다.

실습 2. 입력값(event) 처리

실습 목표

  • 테스트 이벤트 값을 Lambda에서 읽기
  • 입력값에 따라 다른 결과 반환
  • event 객체 구조 이해

2.1 코드 수정

다음 코드로 변경한다.

deflambda_handler(event,context):
name=event.get('name','Guest')

return {
'statusCode':200,
'body':f'Hello{name}'
    }

Deploy를 다시 수행한다.

2.2 코드 설명

event.get('name', 'Guest')

event는 딕셔너리 형태의 입력 데이터라고 보면 된다.

즉, 다음과 같은 JSON을 전달하면

{
  "name":"Alice"
}

Python 코드에서는 다음처럼 읽을 수 있다.

event['name']

하지만 이렇게 직접 접근하면

해당 키가 없을 때 에러가 발생할 수 있다.

그래서 실습에서는 다음 방식을 사용한다.

event.get('name','Guest')

이 방식의 의미는 다음과 같다.

  • name 키가 있으면 그 값을 사용
  • 없으면 기본값으로 Guest 사용

즉, 보다 안전한 방식이다.

2.3 테스트 이벤트 생성

다음 JSON으로 테스트 이벤트를 만든다.

{
  "name":"Cloud"
}

실행 결과 예시

{
  "statusCode":200,
  "body":"Hello Cloud"
}

2.4 입력값 없이 다시 테스트

이번에는 다음처럼 빈 이벤트로 실행한다.

{}

결과는 다음과 같이 나온다.

{
  "statusCode":200,
  "body":"Hello Guest"
}

이 실습을 통해

입력값이 있을 때와 없을 때의 처리 방식을 함께 확인할 수 있다.

실습 3. 로그 출력 및 CloudWatch Logs 확인

실습 목표

  • print()를 이용한 로그 출력
  • CloudWatch Logs에서 실행 로그 확인
  • 문제 발생 시 로그 확인 습관 익히기

3.1 코드 수정

다음과 같이 수정한다.

deflambda_handler(event,context):
name=event.get('name','Guest')

print('=== Lambda function started ===')
print(f'event:{event}')
print(f'name:{name}')

return {
'statusCode':200,
'body':f'Hello{name}'
    }

Deploy를 수행한다.

3.2 코드 설명

print('=== Lambda function started ===')

Lambda에서는 print()로 출력한 내용이

터미널에 보이는 것이 아니라 CloudWatch Logs로 전송된다.

즉, print()는 단순한 화면 출력이 아니라

운영 관점에서는 로그 기록 도구 역할을 한다.

print(f'event: {event}')

실제로 Lambda가 어떤 입력값을 받았는지 확인하기 위한 로그다.

실무에서도 이벤트 구조를 처음 확인할 때

이 방식으로 전체 event를 출력해보는 경우가 많다.

단, 운영 환경에서는 민감정보가 포함될 수 있으므로

무분별한 전체 출력은 주의해야 한다.

3.3 테스트 실행

이벤트 예시

{
  "name":"Lambda"
}

실행 후 결과를 확인한다.

3.4 CloudWatch Logs 확인

Lambda 함수 화면에서 다음 메뉴를 선택한다.

Monitor → View CloudWatch logs

또는 CloudWatch 콘솔에서 직접 다음으로 이동해도 된다.

CloudWatch → Logs → Log groups → /aws/lambda/hello-lambda

로그 스트림을 열어보면 다음과 유사한 내용이 보인다.

START RequestId: ...
=== Lambda function started ===
event: {'name': 'Lambda'}
name: Lambda
END RequestId: ...
REPORT RequestId: ...

3.5 로그 항목 설명

START

Lambda 실행 시작 지점이다.

각 요청마다 고유한 RequestId가 부여된다.

END

Lambda 실행 종료 지점이다.

정상 종료 여부를 확인할 수 있다.

REPORT

실행 시간, 메모리 사용량 등 요약 정보를 보여준다.

예를 들어 다음 값을 확인할 수 있다.

  • Duration
  • Billed Duration
  • Memory Size
  • Max Memory Used
  • Init Duration

Init Duration

콜드 스타트와 관련된 초기화 시간이 표시될 수 있다.

즉, Lambda 실행 환경이 처음 준비되면서 걸린 시간이다.

이 값이 보인다면

새로운 실행 환경이 준비되었다는 의미로 이해하면 된다.

실습 4. 오류 발생 및 로그 확인

실습 목표

  • Lambda 오류 상황 확인
  • 예외 발생 시 어떻게 표시되는지 확인
  • CloudWatch Logs에서 에러 추적

4.1 코드 수정

다음 코드로 바꾼다.

deflambda_handler(event,context):
print('function started')

number=10/0

return {
'statusCode':200,
'body':str(number)
    }

Deploy 후 테스트를 수행한다.

4.2 예상 결과

실행은 실패한다.

에러 메시지 예시는 다음과 비슷하다.

{
  "errorMessage": "division by zero",
  "errorType": "ZeroDivisionError",
  ...
}

4.3 왜 실패하는가

다음 코드 때문이다.

number=10/0

0으로 나누기는 Python에서 허용되지 않음.

따라서 ZeroDivisionError가 발생한다.

이 실습은 일부러 에러를 만들어

Lambda에서 실패가 어떻게 보이는지 확인하기 위한 것이다.

4.4 CloudWatch Logs에서 에러 보기

로그를 열어보면 traceback 정보가 기록된다.

예시

[ERROR] ZeroDivisionError: division by zero
Traceback (most recent call last):
  File "/var/task/lambda_function.py", line 4, in lambda_handler
    number = 10 / 0

이 정보는 어느 파일, 몇 번째 줄에서 문제가 발생했는지 알려준다.

실무에서 Lambda 문제 해결의 핵심은

대부분 CloudWatch Logs 확인이다.

4.5 정상 코드로 복구

다음처럼 수정하여 정상 상태로 되돌린다.

deflambda_handler(event,context):
print('function started')

return {
'statusCode':200,
'body':'Lambda recovered'
    }

Deploy 후 다시 테스트한다.

실습 5. S3 이벤트 트리거 연동

실습 목표

  • S3 파일 업로드 시 Lambda 자동 실행
  • 이벤트 기반 서버리스 구조 이해
  • event 내부의 S3 정보 확인

실습 구성

  • S3 Bucket 생성
  • Lambda 함수 생성 또는 기존 함수 사용
  • S3 PUT 이벤트를 Lambda에 연결
  • 파일 업로드 후 로그 확인

5.1 Lambda 코드 작성

다음 코드로 수정한다.

importjson
 
deflambda_handler(event,context):
print('S3 Event Received')
print(json.dumps(event,indent=2))
 
record=event['Records'][0]
bucket_name=record['s3']['bucket']['name']
object_key=record['s3']['object']['key']
 
return {
'statusCode':200,
'body':json.dumps({
'bucket':bucket_name,
'key':object_key
        })
    }

Deploy를 수행한다.

5.2 코드 설명

S3 이벤트는 일반 테스트 이벤트와 달리 구조가 조금 복잡하다.

중요한 경로는 다음이다.

event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
event['Records'][0]['s3']['object']['key']

이 의미는 다음과 같다.

  • Records
    • 이벤트 목록
  • [0]
    • 첫 번째 이벤트
  • s3.bucket.name
    • 버킷 이름
  • s3.object.key
    • 업로드된 객체 이름

S3 이벤트는 여러 건이 한 번에 올 수도 있으므로 Records 배열 형태를 사용한다.

5.3 S3 트리거 추가

Lambda 함수의 Trigger 추가 메뉴에서 S3를 선택한다.

설정 예시

Bucket: lambda-trigger-bucket-xxxxx
Event type: PUT
Prefix/Suffix: 비워도 됨

주의사항

  • Lambda와 S3 간 권한/알림 구성이 자동 연결됨
  • 같은 버킷에 Lambda가 다시 파일을 쓰는 구조라면 무한 호출 위험이 있음

5.4 파일 업로드 테스트

S3 버킷에 임의의 파일을 업로드한다.

예시 파일명

test.txt

업로드 후 Lambda 콘솔의 Monitor 또는 CloudWatch Logs에서 실행 로그를 확인한다.

로그에서 bucket name, object key가 출력되면 정상이다.

6. 정리

  • Lambda는 코드를 이벤트 기반으로 실행하는 구조임
  • event, context를 입력으로 받음
  • 콘솔 테스트 이벤트로 손쉽게 검증 가능함
  • print() 로그는 CloudWatch Logs에서 확인함
  • S3와 연결하면 파일 업로드 기반 자동화가 가능함

그래프 뷰

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