AWS Lambda 시작하기
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AWS Lambda는 이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 자동으로 기반 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. 이를 사용하면 새로운 정보에 빠르게 대응하는 애플리케이션을 손쉽게 제작할 수 있습니다.
AWS Lambda를 처음 사용하든 이미 생각한 사용 사례가 있든 원하는 경로를 선택하고 엄선된 학습 단계에 따라 AWS Lambda를 시작할 수 있습니다.
당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.
사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.
필수 쿠키는 AWS 사이트 및 서비스를 제공하는 데 필요하며, 비활성화할 수 없습니다. 일반적으로 개인 정보 보호 기본 설정, 로그인 또는 양식 작성 등 사이트 내에서 사용자가 수행한 작업에 상응하는 쿠키가 설정됩니다.
성능 쿠키는 AWS에서 사이트 경험 및 성능을 개선할 수 있도록 고객이 AWS 사이트를 탐색하는 방법에 대한 익명의 통계를 제공합니다. 승인된 제3자가 AWS를 대신하여 분석을 수행할 수 있지만, 해당 데이터를 다른 특정 목적으로 사용할 수는 없습니다.
기능 쿠키는 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하며, 관련 콘텐츠를 표시하는 데 도움을 줍니다. 승인된 제3자가 이러한 쿠키를 설정하여 특정 사이트 기능을 제공할 수 있습니다. 이러한 쿠키를 허용하지 않으면 이러한 서비스 중 일부 또는 전체가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
광고 쿠키는 AWS의 광고 파트너가 AWS 사이트를 통해 설정할 수 있으며, 관련 마케팅 콘텐츠를 제공하는 데 도움을 줍니다. 이러한 쿠키를 허용하지 않으면 관련성이 낮은 광고가 표시됩니다.
일부 유형의 쿠키를 차단하면 AWS 사이트 경험이 영향을 받을 수 있습니다. 언제든지 이 사이트의 바닥글에서 [쿠키 기본 설정]을 클릭하여 해당하는 쿠키 기본 설정을 변경할 수 있습니다. AWS 사이트에서 AWS 및 승인된 제 3자가 쿠키를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 쿠키 공지 사항을 참조하십시오.
당사는 크로스 컨텍스트 행동 광고를 포함하여 AWS 사이트 및 기타 자산에 사용자의 관심사와 관련된 광고를 표시합니다. 크로스 컨텍스트 행동 광고는 특정 사이트 또는 앱의 데이터를 사용하여 다른 회사의 사이트 또는 앱에서 사용자에게 광고를 게재합니다.
쿠키 또는 유사한 기술을 기반으로 하는 AWS 크로스 컨텍스트 행동 광고를 허용하지 않으려면 아래에서 ‘허용 안 함’ 및 ‘개인정보 보호 선택 저장’을 선택하거나 글로벌 프라이버시 제어(Global Privacy Control)와 같이 법적으로 인정되는 거부 신호가 활성화된 AWS 사이트를 방문하세요. 쿠키를 삭제하거나 다른 브라우저 또는 디바이스에서 이 사이트를 방문하는 경우 다시 선택해야 합니다. 쿠키 및 쿠키 사용 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 쿠키 공지를 참조하세요.
다른 모든 AWS 크로스 컨텍스트 행동 광고를 허용하지 않으려면 이메일로 해당 양식을 작성하세요.
AWS에서 사용자 정보를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 개인정보 처리방침을 참조하세요.
쿠키 기본 설정을 저장할 수 없어 지금은 필수 쿠키만 저장합니다.
쿠키 기본 설정을 변경하려면 나중에 AWS Console 바닥글의 링크를 사용하여 다시 시도하세요. 문제가 지속될 경우 지원 센터에 문의하세요.
AWS Lambda는 이벤트에 응답하여 코드를 실행하고 자동으로 기반 컴퓨팅 리소스를 관리하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. 이를 사용하면 새로운 정보에 빠르게 대응하는 애플리케이션을 손쉽게 제작할 수 있습니다.
AWS Lambda를 처음 사용하든 이미 생각한 사용 사례가 있든 원하는 경로를 선택하고 엄선된 학습 단계에 따라 AWS Lambda를 시작할 수 있습니다.
AWS Lambda를 단독으로 또는 다른 AWS 서비스와 조합해 사용하여 강력한 웹 애플리케이션, 마이크로서비스, API를 구축하면 민첩성을 확보하고, 운영 복잡성을 줄이고, 비용을 절감하고, 자동으로 규모를 조정할 수 있습니다.
단일 Lambda 함수에서 동적 웹 페이지를 구축하는 방법을 알아봅니다. 먼저 Lambda 함수에 HTTPS 엔드포인트를 할당합니다. 이 Lambda 함수는 추가 서비스를 학습, 구성, 운영할 필요 없이 Lambda 함수 URL을 사용하여 함수를 직접적으로 호출합니다. 이는 단일 함수 마이크로서비스에 적합합니다. 자세히 알아보기
다음으로 Amazon API Gateway를 사용하여 REST API와 리소스(Amazon DynamoDB)를 생성합니다. HTTPS 엔드포인트를 통해 API를 직접적으로 호출하면 API Gateway가 Lambda 함수를 간접적으로 호출합니다. 이는 Amazon API Gateway를 활용하여 각 함수를 API 엔드포인트, 메서드, 리소스에 매핑하므로 여러 함수가 있는 마이크로서비스에 적합합니다. 자세히 알아보기
이제 AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB, AWS Amplify Console을 사용하여 간단한 웹 애플리케이션을 만들 준비가 되었습니다. 먼저 "Hello World"를 렌더링하는 정적 웹 앱을 구축합니다. 그런 다음 사용자가 입력하는 사용자 지정 텍스트를 표시하도록 웹 앱에 기능을 추가하는 방법을 알아봅니다. 자세히 알아보기
마지막으로 여러 마이크로서비스가 포함된 서버리스 웹 앱을 생성해 보겠습니다. AWS Amplify Console, Amazon Cognito, AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon DynamoDB를 사용하여 정적 웹 사이트를 호스팅하고, 사용자 인증을 관리하고, 서버리스 백엔드를 구축합니다. 자세히 알아보기
이 웹 참조 아키텍처는 AWS Lambda를 다른 AWS 서비스와 함께 사용하여 서버리스 웹 앱을 구축하는 방법을 보여 줍니다. 이 리포지토리에는 애플리케이션 백엔드를 구성하는 모든 Lambda 함수에 대한 샘플 코드가 포함되어 있습니다. 자세히 알아보기
서버리스를 사용하면 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 수집, 처리, 분석할 수 있습니다. 확장 가능한 서버리스 데이터 처리 솔루션을 구축하는 방법을 알아보세요. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)를 사용하여 데이터 처리를 트리거하거나 Amazon Elastic File System(EFS)에서 AWS Lambda로 기계 학습(ML) 모델을 로드하여 실시간으로 ML 추론을 수행할 수 있습니다.
먼저 Lambda 함수를 생성하고 Amazon S3용 트리거를 구성합니다. Amazon S3는 S3 버킷에 이미지 파일이 업로드될 때마다 소스 S3 버킷에서 이미지 객체를 읽고 대상 S3 버킷에 저장할 썸네일 이미지를 생성하는 함수를 간접적으로 호출합니다. 자세히 알아보기
또한 타임라인 스크럽을 위해 S3의 .mp4 및 .mov 파일을 여러 Gif 애니메이션으로 변환하는 대규모 병렬 워크로드를 오케스트레이션하는 방법도 알아봅니다. AWS Step Functions의 분산 맵을 사용하면 작업이 빠르게 스케일 업되고 수천 개의 병렬 Lambda 함수를 간접적으로 호출하여 작업이 더 빠르게 완료됩니다. 자세히 알아보기
다음으로 단순하고 강력한 완전관리형 서비스인 AWS Step Functions를 AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon Simple Notification Service(SNS)와 함께 사용하여 Amazon S3에 업로드된 이미지에 대한 응답으로 이미지 처리 워크플로를 구축하는 방법을 알아봅니다. 자세히 알아보기
이 블로그 시리즈에서 Amazon S3-AWS Lambda 아키텍처 패턴을 중심으로 설계된 서버리스 애플리케이션을 설계하고 배포하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 제시된 솔루션은 AWS 서비스를 사용하여 최소한의 사용자 지정 코드로 확장 가능한 서버리스 아키텍처를 구축합니다. 자세히 알아보기
이제 Amazon Elastic File System(EFS)을 탑재할 수 있는 AWS Lambda 함수를 사용하여 실시간 추론을 위한 기계 학습 모델을 배포하는 방법을 알아봅니다. 이를 통해 EFS에서 Python 패키지와 모델을 로드하고 테스트 이벤트를 기반으로 예측을 수행하는 Lambda 함수를 생성할 수 있습니다. 자세히 알아보기
이 실시간 파일 처리 참조 아키텍처는 AWS Lambda를 사용하는 범용 이벤트 기반 병렬 데이터 처리 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 객체에서 파생된 둘 이상의 데이터가 필요한 워크로드에 이상적입니다. 자세히 알아보기
스트리밍 데이터를 사용하면 분석 인사이트를 수집하고 그에 따라 조치를 취할 수 있지만 고유한 설계 및 아키텍처 문제도 있습니다. AWS Lambda와 Amazon Kinesis를 사용하여 메시지를 캡처하고, 레코드를 처리 및 집계하고, 마지막으로 분석 또는 추가 처리를 위해 결과를 다른 다운스트림 시스템에 로드함으로써 스트리밍 데이터 워크로드의 몇 가지 일반적인 목표를 달성하는 방법을 알아봅니다.
Amazon Kinesis는 손쉽게 동영상 및 데이터 스트림을 실시간으로 수집, 처리, 분석할 수 있는 서비스입니다. 먼저 Lambda 함수를 생성하여 Kinesis 스트림에서 이벤트를 사용해 보겠습니다. 자세히 알아보기
다음으로 Amazon Kinesis를 사용하여 데이터 스트림을 생성하고 AWS Lambda를 사용하여 실시간으로 스트림을 처리하는 포괄적인 서버리스 데이터 처리 애플리케이션을 구축하여 실시간 데이터 스트림을 처리합니다. 자세히 알아보기
마지막으로 이 블로그 시리즈를 읽고 서버리스 접근 방식을 사용하여 홈 피트니스 시스템을 위한 스트리밍 데이터 백엔드를 구축하는 방법을 알아보세요. 주요 스트리밍 개념과 서버리스 워크로드에서 이러한 개념을 처리하는 방법을 배우게 됩니다. 자세히 알아보기
이 참조 아키텍처는 AWS Lambda와 Amazon Kinesis를 사용하여 애플리케이션 활동 추적, 트랜잭션 주문 처리, 클릭 스트림 분석, 데이터 정리, 지표 생성, 로그 필터링, 인덱싱, 소셜 미디어 분석, IoT 디바이스 데이터 텔레메트리 및 측정을 위한 실시간 스트리밍 데이터를 처리합니다. 자세히 알아보기
AWS Lambda를 처음 사용하시나요? 이 경로의 단계에 따라 이벤트 트리거를 사용하여 작동하는 첫 번째 Lambda 함수를 구축하세요.
먼저 AWS Management Console에 로그인하여 루트 계정을 설정합니다. AWS 프리 티어에서는 매월 100만 건의 무료 요청을 할 수 있습니다.
그러고 나면 Lambda 콘솔을 사용하여 간단한 서버리스 Hello World 함수를 생성 및 배포하고 출력 지표를 검토할 준비가 됩니다. 자세히 알아보기
마지막으로, 이벤트 발생 시 Lambda 함수를 간접적으로 호출하는 Amazon S3용 이벤트 트리거를 설정합니다. 자세히 알아보기