파이썬 람다 함수

Python Lambda Function 생성기는 기존 파이썬 프로젝트에 람다 함수를 추가할 수 있는 기능을 제공합니다.

이 생성기는 AWS CDK 인프라 설정과 함께 새로운 파이썬 람다 핸들러를 생성합니다. 생성된 백엔드는 서버리스 배포를 위해 AWS Lambda를 사용하며, AWS Lambda Powertools의 Parser를 이용한 타입 안전성을 옵션으로 제공합니다. 로깅, AWS X-Ray 추적, Cloudwatch 메트릭을 포함한 관측 가능성을 위해 AWS Lambda Powertools를 설정합니다.

사용 방법

Lambda Function 생성

다음 두 가지 방법으로 새로운 Lambda Function을 생성할 수 있습니다:

VSCode

1. 설치 Nx Console VSCode Plugin 아직 설치하지 않았다면
2. VSCode에서 Nx 콘솔 열기
3. 클릭 Generate (UI) "Common Nx Commands" 섹션에서
4. 검색 @aws/nx-plugin - py#lambda-function
5. 필수 매개변수 입력
6. 클릭 Generate

CLI

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function

어떤 파일이 변경될지 확인하기 위해 드라이 런을 수행할 수도 있습니다

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:py#lambda-function --dry-run

옵션

매개변수	타입	기본값	설명
project 필수	string	-	The project to add the lambda function to
functionName 필수	string	-	The name of the function to add
functionPath	string	-	The path within the project source directory to add the function to
eventSource 필수	string	Any	Optional event source model to use for the lambda function

생성기 출력

생성기는 프로젝트에 다음 파일들을 추가합니다:

• 디렉터리<module-name>

  • <lambda-function>.py 함수 구현체

생성기는 또한 packages/common/constructs 디렉토리에 배포용 CDK 구문을 생성합니다.

functionPath 옵션이 제공된 경우, 생성기는 지정된 경로에 필요한 파일들을 추가합니다:

• 디렉터리<module-name>

  • 디렉터리<custom-path>

    • <function-name>.py 함수 구현체

함수 구현

주요 함수 구현체는 <function-name>.py에 위치합니다. 예시:

import os

from aws_lambda_powertools import Logger, Metrics, Tracer
from aws_lambda_powertools.metrics import MetricUnit
from aws_lambda_powertools.utilities.parser import event_parser
from aws_lambda_powertools.utilities.parser.models import EventBridgeModel
from aws_lambda_powertools.utilities.typing import LambdaContext

os.environ["POWERTOOLS_METRICS_NAMESPACE"] = "Foo"
os.environ["POWERTOOLS_SERVICE_NAME"] = "Foo"

logger: Logger = Logger()
metrics: Metrics = Metrics()
tracer: Tracer = Tracer()

@tracer.capture_lambda_handler
@metrics.log_metrics
@event_parser(model=EventBridgeModel)
def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    logger.info("Received event", extra={"event": event.model_dump() })
    metrics.add_metric(name="InvocationCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)

    try:
        # TODO: 구현 필요
        metrics.add_metric(name="SuccessCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)
        # TODO: 성공 응답 구현 필요 (필요시)
    except Exception as e:
        logger.exception(e)
        metrics.add_metric(name="ErrorCount", unit=MetricUnit.Count, value=1)
        # TODO: 에러 응답 구현 필요 (필요시)

생성기는 자동으로 다음 기능들을 설정합니다:

1. 관측 가능성을 위한 AWS Lambda Powertools 통합
2. 메트릭 수집
3. @event_parser를 이용한 타입 안전성

AWS Lambda Powertools를 이용한 관측 가능성

로깅

생성기는 AWS Lambda Powertools를 사용한 구조화된 로깅을 구성합니다.

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    logger.info("Received event", extra={"event": event.model_dump()})

팁

디버깅과 모니터링을 용이하게 하기 위해 모든 고유 요청에 correlation id를 설정할 것을 권장합니다. 상세 사항은 AWS Powertools 로거 문서를 참조하세요.

로거는 자동으로 다음을 포함합니다:

• 이벤트 요청
• Lambda 컨텍스트 정보
• 콜드 스타트 표시기

추적

AWS X-Ray 추적이 자동으로 구성됩니다. 커스텀 서브세그먼트를 추가할 수 있습니다:

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    # 새로운 서브세그먼트 생성
    with tracer.provider.in_subsegment("function-subsegment"):
        # 로직 구현
        return ....

메트릭

CloudWatch 메트릭이 각 요청마다 자동으로 수집됩니다. 커스텀 메트릭 추가 가능:

def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    metrics.add_metric(name="NewMetric", unit=MetricUnit.Count, value=1)
    return ...

기본 메트릭 포함 사항:

• 호출 횟수
• 성공/실패 횟수
• 콜드 스타트 메트릭

타입 안전성

람다 함수 생성 시 eventSource를 선택한 경우, AWS Lambda Powertools의 @event_parser가 함수에 적용됩니다. 예시:

@event_parser(model=EventBridgeModel)
def lambda_handler(event: EventBridgeModel, context: LambdaContext):
    event.detail_type # <- IDE 자동완성 지원되는 타입 안전 접근

이를 통해 Fast API 작업과 유사하게 Pydantic을 이용한 데이터 모델 정의가 가능합니다.

팁

DynamoDB 스트림이나 EventBridge 이벤트와 같이 이벤트 내에 중첩된 커스텀 데이터가 있는 경우, Envelopes를 사용하여 타입 안전성을 확보할 수 있습니다.

이벤트 타입을 지정하지 않으려면 eventSource로 Any를 선택하면 됩니다.

함수 배포

Python Lambda Function 생성기는 common/constructs 폴더에 배포용 CDK 구문을 생성합니다. CDK 애플리케이션에서 다음과 같이 사용 가능:

import { MyProjectMyFunction } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    // 스택에 함수 추가
    const fn = new MyProjectMyFunction(this, 'MyFunction');
  }
}

이 구문은 다음을 설정합니다:

1. AWS Lambda 함수
2. CloudWatch 로그 그룹
3. X-Ray 추적 설정
4. CloudWatch 메트릭 네임스페이스

이 함수는 모든 람다 이벤트 소스의 대상으로 사용 가능합니다:

노트

이벤트가 핸들러 함수 내에서 적절히 처리되도록 선택한 eventSource 옵션과 이벤트 소스가 일치하는지 확인하세요.

다음 예제는 Event Bridge를 이용한 스케줄 기반 람다 함수 호출을 위한 CDK 코드를 보여줍니다:

import { EventPattern, Rule, Schedule } from 'aws-cdk-lib/aws-events';
import { LambdaFunction } from 'aws-cdk-lib/aws-events-targets';
import { MyProjectMyFunction } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    // 스택에 함수 추가
    const fn = new MyProjectMyFunction(this, 'MyFunction');

    // EventBridge 작업에 함수 추가
    const eventRule = new Rule(this, 'MyFunctionScheduleRule', {
      schedule: Schedule.cron({ minute: '15' }),
      targets: [new LambdaFunction(fn)],
    });
  }
}