안녕하세요 이번 시간에는 AWS API Gateway에 대해 알아보고 간단한 HTTP API 실습을 진행해 보겠습니다. 1. API Gateway 란? API Gateway는 클라이언트 애플리케이션에서 백엔드 서비스로의 요청을 전달하는 데 사용되는 Amazon Web Services(AWS)의 관리형 서비스입니다. API Gateway를 사용하면 RESTful API 및 WebSocket API를 쉽게 작성, 배포, 유지 관리할 수 있으며, 다양한 백엔드 서비스 및 프로토콜에 대한 지원을 제공합니다. 2. API Gateway 장점 1. 관리형 서비스 AWS가 서비스의 배포, 확장, 유지 관리, 보안 및 모니터링을 처리합니다. 이를 통해 API Gateway를 사용하여 API를 배포하고 관리하는 데 필요..

안녕하세요 이번 시간에는 AWS Lambda에 대해 알아보고 2가지 방법으로 외부 모듈을 적용하는 실습을 진행하겠습니다. 1. Lambda 란? AWS Lambda는 Amazon Web Services의 서비스 중 하나로, 서버리스 아키텍처를 구현할 때 사용됩니다. 이는 개발자가 애플리케이션 코드를 실행하는 데 필요한 서버 인프라를 관리할 필요 없이 코드 실행에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 2. Lambda의 장점 1. 서버리스 아키텍처 AWS Lambda를 사용하면 서버 인프라를 구축, 관리할 필요가 없으므로 개발자는 애플리케이션 코드에 집중할 수 있습니다. 2. 사용한 만큼 비용 지불 AWS Lambda는 코드 실행 시간에 따라 과금됩니다. 따라서 코드가 실행되지 않을 때는 비용이 들지 않습니다. ..

안녕하세요 이번 시간에는 AWS SAM(Serverless Application Model)을 이용해서 로컬 환경에서 동작 중인 MySQL과 연동하는 실습을 진행하겠습니다. 1. AWS SAM (Serverless Application Model) 이란? AWS SAM (Serverless Application Model)은 AWS에서 제공하는 서버리스 어플리케이션 개발 프레임워크입니다. AWS SAM은 AWS CloudFormation과 AWS Lambda를 기반으로 하며, YAML 또는 JSON 형식으로 작성된 템플릿 파일을 사용하여 서버리스 어플리케이션을 쉽게 개발하고 배포할 수 있습니다. 2. AWS SAM (Serverless Application Model)의 장점 1. 빠르고 쉬운 어플리케이..

안녕하세요 이번 시간에는 AWS CLI에 대해 알아보고 설치 및 기본 설정하는 실습을 진행하겠습니다. 1. AWS CLI 란? AWS CLI(Command Line Interface)는 AWS 서비스를 쉽게 관리할 수 있는 명령줄 도구입니다. AWS CLI를 사용하면 AWS Management Console을 통하지 않고도 AWS 서비스를 관리할 수 있습니다. 2. AWS CLI 장점 1. 자동화 AWS CLI를 사용하면 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, EC2 인스턴스를 생성하거나 S3 버킷을 생성하는 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 2. 편리성 AWS CLI는 명령줄 도구이기 때문에 GUI(GUI(Graphical User Interface))보다 빠르고 효율적입니다. 또한, 작..

안녕하세요 이번 시간에는 Python에서 제공하는 라이브러리인 Boto3를 이용해 CloudWatch에서 메트릭 데이터를 가져오는 실습을 진행하겠습니다. 1. Boto3로 CloudWatch에서 메트릭 데이터 가져오기(+matplotlib를 이용한 시각화) import boto3 import matplotlib.pyplot as plt import datetime import pytz # AWS 계정의 액세스 키와 시크릿 키 ACCESS_KEY = 'your_access_key' SECRET_KEY = 'your_secret_key' REGION_NAME = 'your_region' # CloudWatch 클라이언트 생성 session = boto3.Session( aws_access_key_id=ACC..

안녕하세요 이번 시간에는 Python matplotlib 이용해서 AWS CloudWatch에서 수집한 메트릭을 시각화할 때 X축이나 Y축 값이 너무 길 때 해결하는 방법에 대해서 실습을 진행하겠습니다. 우선 포스팅 제목이 무슨 뜻인지부터 제대로 설명드리겠습니다. 1. 문제점 start_time = (now - datetime.timedelta(hours=1)).isoformat() end_time = now.isoformat() response = cloudwatch.get_metric_data( MetricDataQueries=[ { 'Id': 'm1', 'MetricStat': { 'Metric': { 'Namespace': 'CWAgent', 'MetricName': 'mem_used_percen..