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Serverless Application #2 / TIL

Serverless Application / Photobook

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Serverless Application

Lambda와 s3 버킷을 이용한 서버리스 사진첩을 만들어보았다.

$ sam init

sam init 명령어를 통해 기존 템플릿을 사용해보자.

AWS Quick Start Templates의 1번을 선택해주고,

템플릿 리스트 5번의 ‘Standalone function’의 runtime은 ‘nodejs14.x’ 버전을 선택한다.

CloudWatch라는 애플리케이션에서 모니터링을 할 것인지 여부를 ‘y’로 선택해주고, 프로젝트 이름만 원하는 대로 적은 후 생성해주면 내가 만든 sam application 폴더 하나가 생성된다.

$ cd photobook
$ code .

cd로 ‘photobook’으로 들어가서 code .으로 vscode에서 볼 수 있게 폴더를 열어보자.

exports.helloFromLambdaHandler = async (event) => {
    console.log(event)
    const message = 'Hello from Lambda!';

    console.info(`${message}`);
    
    return message;
}

photobook/src/handlers/hello-from-lambda.js의 기본 코드에 다음과 같이 콘솔에서 event 로그를 볼 수 있게 코드를 추가한 후, 빌드, 배포를 해준다.

$ sam build
$ sam deploy --guided

Configuring SAM deploy
======================

        Looking for config file [samconfig.toml] :  Found
        Reading default arguments  :  Success

        Setting default arguments for 'sam deploy'
        =========================================
        Stack Name [photobook]:  
        AWS Region [ap-northeast-2]: 
        #Shows you resources changes to be deployed and require a 'Y' to initiate deploy
        Confirm changes before deploy [Y/n]: n
        #SAM needs permission to be able to create roles to connect to the resources in your template
        Allow SAM CLI IAM role creation [Y/n]: 
        #Preserves the state of previously provisioned resources when an operation fails
        Disable rollback [y/N]: 
        Save arguments to configuration file [Y/n]: 
        SAM configuration file [samconfig.toml]: 
        SAM configuration environment [default]: 

...

Successfully created/updated stack - photobook in ap-northeast-2

‘sam deploy –guided’를 실행하면 선택 항목들이 출력되는데, 위에서 선택한 그대로 선택 후 기다려보면 Successfully가 뜨면서 배포 성공을 알려준다.

이제 Lambda의 함수로 들어가보면, 방금 배포한 함수가 photobook이라는 이름으로 생성되어 있는 것을 볼 수 있다.

이제 사진들을 업로드할 s3 버킷을 생성해보자.

버킷을 생성할 때 위 사항을 체크하고 생성해주도록 한다.

이제 다시 람다로 돌아가서 방금 생성한 트리거를 s3 버킷으로 연결해준다.

트리거를 s3로 선택한 후 방금 생성한 버킷을 선택하고 접미사를 ‘.jpeg’로 적은 뒤 체크를 하고 추가를 누른다.

연결을 마친 후 s3 버킷에 .jpeg 확장자로 된 사진을 업로드해보자.

사진을 업로드 한 후 로그가 잘 찍히는지 확인하기 위해 Lambda의 모니터링 탭에 CloudWatch Logs 보기를 클릭해 이동한다.

이동하면 위와 같은 화면이 뜨는데, 로그 스트림에 사진 생성 시 찍힌 로그가 존재한다. 클릭해보면, 다음과 같이 로그를 확인할 수 있다.

이 내용은 이전에 hello-from-lambda.js에서 console.log로 적어주었던 event의 로그가 찍힌 것이다. Records 객체가 배열 형태로 s3 객체를 담고 있다.

exports.helloFromLambdaHandler = async (event, context) => {
    console.log(event.Records[0].s3)
    const message = 'Hello from Lambda!';

    console.info(`${message}`);
    
    return message;
}

그렇다면 console.log에 위 처럼 코드를 추가해서 Records의 0번째 인덱스에서 s3라는 객체를 콘솔에 출력하도록 작성한 후 빌드, 배포(sam build, sam deploy)를 해보자.

배포를 마친 후 위에 했던 방법과 똑같이 s3 버킷에 사진을 다시 업로드하여 로그를 확인해본다.

위와 같이 로그가 찍혔다. 로그에서 s3 버킷의 이름과 object에 무엇이 업로드 되었는지를 나타내고 있다.

exports.helloFromLambdaHandler = async (event, context) => {
    const {bucket,object} = event.Records[0].s3
    console.log({bucket,object})
    const message = 'Hello from Lambda!';

    console.info(`${message}`);
    
    return message;
}

우리가 필요한 정보는 bucket과 object이기 때문에 그것만 따로 빼주는 코드를 작성해보았다. 위와 같이 작성하면 다음과 같이 bucket과 object만 로그로 출력된다.

이제 사진의 사이즈를 변경해서 저장할 s3 버킷을 새로 하나 생성해주자.

이름을 지정하고 밑에 버킷 선택에 이전에 만들었던 버킷을 선택하면 같은 옵션의 버킷을 만들 수 있다.

이제 본격적으로 사진의 사이즈를 변경해서 새로운 버킷에 저장하는 코드를 작성해보자.

const AWS = require('aws-sdk')
const s3 = new AWS.S3()
const sharp = require('sharp')

exports.helloFromLambdaHandler = async (event, context) => {
    const {bucket,object} = event.Records[0].s3
    console.log({bucket,object})
    const s3Object = await s3.getObject({
        Bucket: bucket.name,
        Key: object.key
      }).promise()
      
      const data = await sharp(s3Object.Body)
          .resize(200)
          .jpeg({ mozjpeg: true })
          .toBuffer()
      
      const result = await s3.putObject({
        Bucket: 'serverless-resize-photobook', 
        Key: object.key,
        ContentType: 'image/jpeg',
        Body: data,
        ACL: 'public-read'
      }).promise()

    const message = 'Hello from Lambda!';

    console.info(`${message}`);
    
    return message;
}

const s3Object =

const data =

const result =

$ npm i aws-sdk
$ npm i sharp

위 코드를 작성만 하면 정상적으로 작동되지 않는다. 우리가 참조한 애플리케이션들을 다운로드 해주어야 한다. 위 명령을 차례로 실행해서 설치해주어야 s3 버킷과 sharp를 사용할 수 있다. 이제 빌드와 배포를 진행해보자.

2023-05-14T11:49:28.176Z	1d2a889d-0fca-4582-8b20-5e16348aa009	ERROR	Invoke Error 	
{
    "errorType": "AccessDenied",
    "errorMessage": "Access Denied",
    "code": "AccessDenied",
    "message": "Access Denied",
    "region": null,
    "time": "2023-05-14T11:49:28.117Z",
    "requestId": "735WBTVKKJ0ENPCT",
    "extendedRequestId": "TWaytELIEkAu0UkrOF87v66pLC9dWW8NRds2OlKNV96fhL7W2bK4hge6bfeaVvY6ddbtvRjRzsc=",
    "statusCode": 403,
    "retryable": false,
    "retryDelay": 79.12852316993937,
    "stack": [
        "AccessDenied: Access Denied",
        "    at Request.extractError (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/services/s3.js:711:35)",
        "    at Request.callListeners (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/sequential_executor.js:106:20)",
        "    at Request.emit (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/sequential_executor.js:78:10)",
        "    at Request.emit (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/request.js:686:14)",
        "    at Request.transition (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/request.js:22:10)",
        "    at AcceptorStateMachine.runTo (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/state_machine.js:14:12)",
        "    at /var/task/node_modules/aws-sdk/lib/state_machine.js:26:10",
        "    at Request.<anonymous> (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/request.js:38:9)",
        "    at Request.<anonymous> (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/request.js:688:12)",
        "    at Request.callListeners (/var/task/node_modules/aws-sdk/lib/sequential_executor.js:116:18)"
    ]
}

위 코드를 빌드, 배포를 해보면 로그에 위와 같은 ‘AccessDenied’ 오류가 찍힌다. s3 버킷을 참조할 권한이 부족하다는 것인데, IAM의 사용자에 AmazonS3FullAccess 권한을 부여해도 이 오류는 없어지지 않는다.

      Policies:
        # Give Lambda basic execution Permission to the helloFromLambda
      - AWSLambdaBasicExecutionRole
      - AmazonS3FullAccess

AmazonS3FullAccess 권한을 최상위 폴더 밑에 template.yaml의 코드에 위와 같이 부여해주면 된다.

권한을 부여한 후 다시 빌드, 배포를 해주면 아까 새로 생성했던 버킷에 200으로 resize된 이미지가 업로드 되어 있는 것을 확인할 수 있다.

끝 입니다. ㅋ