AWS Lambda와 S3 연동을 통한 서버리스 파일 처리 자동화 (Python 가이드)

핵심 기술: 이 문서는 AWS Lambda와 Amazon S3를 Python을 사용하여 연동하여, S3 버킷에 파일이 업로드되는 즉시 해당 파일을 처리하는 서버리스 파이프라인을 구축하는 방법을 상세히 안내합니다.

기술적 세부사항:
* 필요 준비물: AWS 계정 (관리자 권한), AWS CLI 및 구성된 자격 증명, Python 3.11+ (로컬 개발 시), IAM 기초 지식.
* 핵심 컴포넌트: Lambda 핸들러 (lambda_handler), Lambda 함수에 전달되는 Event (S3 정보 포함) 및 Context 객체에 대한 설명.
* S3 버킷 생성: AWS CLI를 사용하여 파일 저장을 위한 S3 버킷을 생성하고, 필요한 경우 접두사(prefix)나 접미사(suffix) 필터를 설정하는 방법.
* IAM 역할 설정: Lambda 함수가 S3를 읽고 CloudWatch에 로그를 작성할 수 있도록 IAM 역할을 생성하고 필요한 정책(AWSLambdaBasicExecutionRole, AmazonS3ReadOnlyAccess 또는 버킷 범위 정책)을 연결하는 방법.
* Lambda 함수 구현 (Python): boto3 라이브러리를 사용하여 S3 객체를 가져오고, urllib.parse.unquote_plus로 URL 디코딩된 키를 처리하며, JSON 파일을 파싱하여 로깅하는 Python 코드 예제 제공. 오류 처리 및 구조화된 로깅 방식 포함.
* 배포: Python 코드를 zip으로 패키징하고 AWS CLI를 사용하여 Lambda 함수를 생성 및 배포하는 과정 안내.
* S3 버킷 알림 설정: S3 버킷에 객체가 생성되었을 때 Lambda 함수를 트리거하도록 알림을 설정하는 방법 (CLI 및 콘솔 방식 언급).
* 테스트: 생성된 버킷에 JSON 파일을 업로드하여 전체 워크플로우를 테스트하고, CloudWatch Logs에서 로그를 확인하는 방법 설명.
* 확장성 (Optional): 다른 Lambda 함수를 호출하여 작업을 분산하거나 비동기적으로 처리하는 방법(boto3 client 활용) 제시.
* 자원 정리: 생성된 Lambda 함수, S3 버킷, IAM 역할을 삭제하는 방법 안내.

개발 임팩트: 서버를 직접 관리할 필요 없이 이벤트 기반으로 파일을 자동으로 처리하는 효율적인 서버리스 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이는 데이터 파이프라인 자동화, 실시간 데이터 처리 등 다양한 시나리오에 적용 가능하며, 운영 비용 절감과 확장성 확보에 기여합니다.

커뮤니티 반응: 원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, AWS 공식 문서 링크를 제공하여 신뢰성을 높이고 독자들의 추가 학습을 유도하고 있습니다.