Streamlit 기반 날씨 데이터 수집 시스템: Python API를 AWS ECS로 배포하기

핵심 기술: Streamlit을 사용하여 Python API를 웹 앱으로 변환하고, Openweather API를 통해 실시간 날씨 데이터를 수집 및 AWS S3에 저장하며, Docker로 컨테이너화하여 AWS ECS Fargate에 배포하는 전 과정을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* Streamlit 앱 개발: Python API를 UI 기반 웹 앱으로 전환 (Streamlit 라이브러리 사용)
* 데이터 수집: Openweather API 연동하여 도시별 실시간 날씨 데이터 (온도, 습도 등) 조회
* 데이터 저장: 수집된 날씨 데이터를 JSON 파일 형태로 AWS S3에 타임스탬프와 함께 저장 (역사적 추적)
* 가상 환경: virtualenv를 사용하여 Python 프로젝트 의존성 격리 및 관리
* 컨테이너화: Dockerfile을 작성하여 Streamlit 앱을 Docker 이미지로 빌드
* FROM python:3.9-slim, COPY . /app, WORKDIR /app, RUN pip install ..., EXPOSE 8501, HEALTHCHECK, ENTRYPOINT 구성
* AWS 배포 (ECS):
* Amazon ECR에 Docker 이미지 푸시
* ECS 클러스터 생성 및 작업 정의(Task Definition) 설정
* Fargate를 사용한 컨테이너 앱 서비스 생성
* 스크립트(Python SDK, AWS CLI)를 통한 자동화 (ECR 푸시, ECS 서비스 업데이트)
* CI/CD: GitHub Actions 워크플로우를 통해 코드 푸시 시 자동 빌드, 배포 파이프라인 구축
* 고려 사항: IP 주소 변경 문제 해결을 위한 Application Load Balancer(ALB) 설정 권장

개발 임팩트:
* Python API를 실제 사용 가능한 웹 애플리케이션으로 쉽게 전환하고 배포하는 실질적인 경험 제공
* 데이터 수집, 저장, 시각화를 포함하는 엔드투엔드(end-to-end) 시스템 구축 능력 향상
* 컨테이너 오케스트레이션(ECS) 및 클라우드 인프라(AWS) 활용 능력 강화
* Infrastructure as Code (IaC) 및 CI/CD 파이프라인 자동화 경험 습득

커뮤니티 반응:
* GitHub Actions, AWS ECS, Docker 등 관련 기술 스택에 대한 실무 적용 사례를 공유하며 커뮤니티의 관심을 유도합니다.

톤앤매너: 실무 경험을 바탕으로 한 구체적인 구현 단계와 기술적 난관, 해결 방안을 공유하는 전문적인 톤을 유지합니다.