AWS Lambda Powertools를 활용한 Python CRM 백엔드 구축: DynamoDB 통합 및 Repository Pattern 적용
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이 콘텐츠는 AWS Lambda, DynamoDB, Python, Pydantic, AWS Lambda Powertools 등 현대적인 서버리스 아키텍처 및 개발 도구에 관심 있는 백엔드 개발자 및 AWS 클라우드에 익숙해지고 싶은 소프트웨어 엔지니어에게 매우 유용합니다. 특히, 라이브러리 연동, 데이터 유효성 검증, 데이터 접근 추상화 패턴 학습에 초점을 맞추고 있다면 큰 도움이 될 것입니다.
🔖 주요 키워드
- 핵심 기술: 이 문서는 AWS Lambda를 사용하여 Python으로 CRM의
POST /contacts엔드포인트를 구축하는 방법을 설명합니다. AWS Lambda Powertools를 활용하여 로깅, 트레이싱, 메트릭 수집을 간소화하고, Pydantic으로 요청 데이터 유효성을 검증하며, DynamoDB에 데이터를 저장하기 위해 Repository Pattern을 적용합니다. - 기술적 세부사항:
- API 설계:
/contacts엔드포인트에 대한POST요청을 정의합니다. 요청 본문에는email(필수),name(선택),phone(선택) 필드가 포함됩니다. - 데이터 모델: Pydantic을 사용하여
CreateContactRequest(요청용)와Contact(응답용) 모델을 정의합니다.Contact모델에는id,email,name,phone,created_at,updated_at필드가 포함되며,id,created_at,updated_at은 시스템에서 생성됩니다. - DynamoDB 테이블:
ContactsTable이라는 DynamoDB 테이블을 사용하며,pk(UUID)를 파티션 키로,sk(고정값 'METADATA')를 정렬 키로 사용합니다. 이는 향후 동일pk에 대해 다른sk를 사용하여 관련 데이터를 저장할 수 있도록 유연성을 제공합니다. - Repository Pattern: 데이터 접근 로직을 추상화하기 위해
ContactRepository클래스를 사용합니다.create메소드는 DynamoDB에 연락처를 저장하는 역할을 합니다. - AWS Lambda Powertools: 로깅(
aws_lambda_powertools.Logger), 메트릭(aws_lambda_powertools.Metrics), 트레이싱(aws_lambda_powertools.Tracer)을 통합하여 Lambda 함수의 가시성을 높입니다. - 프로젝트 구조: Lambda 함수별로 가상 환경을 설정하고,
requirements.txt를 통해 종속성을 관리하며,sam build가 이를 감지하도록 합니다. 소스 코드 구조는app/main.py(Lambda 진입점),app/models.py(Pydantic 모델),app/repository.py(데이터 접근)로 구성됩니다. - 로컬 개발 및 테스트:
sam build를 사용하여 프로젝트를 빌드하고,sam local invoke및sam local start-api를 통해 Lambda 함수와 API를 로컬에서 테스트합니다. 이를 위해 mock event (create_contact.json)와 환경 변수 설정 파일(.env)이 사용됩니다.
- API 설계:
- 개발 임팩트: AWS Lambda Powertools를 통해 서버리스 애플리케이션의 관찰 가능성(observability)을 크게 향상시킬 수 있습니다. Pydantic을 사용한 데이터 유효성 검증은 개발 초기 단계에서 오류를 줄이고 코드의 견고성을 높이며, Repository Pattern은 데이터 스토리지 기술 변경 시 코드 수정 범위를 최소화하여 유지보수성을 향상시킵니다. SAM(Serverless Application Model)을 통한 로컬 개발 및 배포는 생산성을 높입니다.
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