AWS Lambda에서 OpenCV 레이어 생성 가이드: 배포 패키지 크기 제약 극복 및 효율적인 이미지 처리 구현

핵심 기술: AWS Lambda에서 이미지 처리 라이브러리인 OpenCV를 효과적으로 사용하기 위한 Lambda 레이어(Layer) 생성 및 최적화 방법을 안내합니다. 특히, Lambda 배포 패키지 크기 제한 문제를 opencv-python-headless 사용과 manylinux2014 플랫폼 호환성 플래그를 통해 해결하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:

• Lambda 레이어의 필요성: 여러 Lambda 함수에서 공유되는 라이브러리를 효율적으로 관리하고, 개별 함수 패키지 크기를 줄이기 위해 Lambda 레이어를 활용합니다.
• OpenCV 레이어 구조: Python 3.11 환경을 기준으로 opencv-layer/python/lib/python3.11/site-packages/와 같은 디렉토리 구조를 생성합니다.
• 패키지 설치 및 최적화:
  • Lambda 환경 호환성을 위해 --platform manylinux2014_x86_64, --implementation cp, --python-version 3.11, --only-binary=:all: 플래그를 사용하여 opencv-python-headless를 설치합니다.
  • GUI가 필요 없는 Lambda 환경 특성상 opencv-python-headless를 사용하면 패키지 크기를 크게 줄일 수 있습니다.
• 레이어 패키징 및 게시:
  • python 디렉토리를 opencv-layer.zip으로 압축합니다.
  • aws lambda publish-layer-version CLI 명령어를 사용하여 레이어를 게시하고, layer-name, description, zip-file, compatible-runtimes를 설정합니다.
• Lambda 함수에 레이어 적용: 생성된 레이어를 Lambda 함수에 연결하고, 함수 코드에서 cv2 및 numpy를 임포트하여 정상 작동을 확인합니다.

개발 임팩트:
* Lambda의 배포 패키지 크기 제약을 효과적으로 우회하여 복잡한 라이브러리 사용이 가능해집니다.
* 이미지 처리, 컴퓨터 비전 등 고성능 컴퓨팅이 필요한 작업을 서버리스 환경에서 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.
* 라이브러리 관리가 용이해져 개발 생산성이 향상됩니다.

커뮤니티 반응:
* 작성자는 opencv-python 레이어 생성에 어려움을 겪었던 경험을 공유하며, 기존 문서들이 오래되었음을 지적합니다. 이 글은 최신 정보 제공을 목표로 합니다. (본문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 문제 해결 지향적 콘텐츠임을 알 수 있습니다.)