컨테이너 이미지로 Python Lambda 함수 배포

Python용 AWS 기본 이미지에서 컨테이너 이미지 생성

1. 프로젝트에 대한 디렉터리를 생성하고 해당 디렉터리로 전환합니다.

   mkdir example
   cd example

2. lambda_function.py라는 파일을 새로 생성합니다. 테스트를 위해 다음 샘플 함수 코드를 파일에 추가하거나 자체 샘플 함수 코드를 사용할 수 있습니다.

   예 Python 함수

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. requirements.txt라는 파일을 새로 생성합니다. 이전 단계의 샘플 함수 코드를 사용하는 경우 종속 항목이 없으므로 파일을 비워 둘 수 있습니다. 그렇지 않으면 필요한 각 라이브러리를 나열합니다. 예를 들어, 함수가 AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하는 경우 requirements.txt는 다음과 같아야 합니다.

   예 requirements.txt

   boto3

4. 다음 구성으로 새 Dockerfile을 생성합니다.

   • FROM 속성을 기본 이미지의 URI로 설정합니다.

   • COPY 명령을 사용하여 함수 코드와 런타임 종속성을 Lambda 정의 환경 변수인 {LAMBDA_TASK_ROOT}에 복사합니다.

   • CMD 인수를 Lambda 함수 핸들러로 설정합니다.

   참고로 Dockerfile 예제에는 USER 지침이 포함되어 있지 않습니다. Lambda에 컨테이너 이미지를 배포할 때 Lambda는 권한이 최소 권한인 기본 Linux 사용자를 자동으로 정의합니다. 이는 USER 지침이 제공되지 않을 때 root 사용자에게 기본 설정이 적용되는 표준 Docker 동작과는 다릅니다.

   예 Dockerfile

   FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.12
   
   # Copy requirements.txt
   COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Install the specified packages
   RUN pip install -r requirements.txt
   
   # Copy function code
   COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
   
   # Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. docker build 명령으로 도커 이미지를 빌드합니다. 다음 예제에서는 이미지 이름을 docker-image로 지정하고 test 태그를 지정합니다.

   docker build --platform linux/amd64 -t docker-image:test .

   참고

   이 명령은 빌드 머신의 아키텍처에 관계없이 컨테이너가 Lambda 실행 환경과 호환되는지 확인하기 위해 --platform linux/amd64 옵션을 지정합니다. ARM64 명령 세트 아키텍처를 사용하여 Lambda 함수를 생성하려는 경우 --platform linux/arm64 옵션을 대신 사용하도록 명령을 변경해야 합니다.

1. docker run 명령을 사용하여 Docker 이미지를 시작합니다. 이 예제에서 docker-image는 이미지 이름이고 test는 태그입니다.

   docker run --platform linux/amd64 -p 9000:8080 docker-image:test

   이 명령은 이미지를 컨테이너로 실행하고 localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations에 로컬 엔드포인트를 생성합니다.

   참고

   ARM64 명령 세트 아키텍처를 위한 도커 이미지를 빌드한 경우 --platform linux/arm64 옵션을 --platform linux/amd64 대신 사용해야 합니다.

2. 새 터미널 창에서 로컬 엔드포인트에 이벤트를 게시합니다.

   Linux/macOS

   Linux 및 macOS에서 다음 curl 명령을 실행합니다.

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   이 명령은 빈 이벤트와 함께 함수를 간접 호출하고 응답을 반환합니다. 샘플 함수 코드가 아닌 자체 함수 코드를 사용하는 경우 JSON 페이로드로 함수를 간접 호출할 수 있습니다. 예제:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   PowerShell에서 다음 Invoke-WebRequest 명령을 실행합니다.

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   이 명령은 빈 이벤트와 함께 함수를 간접 호출하고 응답을 반환합니다. 샘플 함수 코드가 아닌 자체 함수 코드를 사용하는 경우 JSON 페이로드로 함수를 간접 호출할 수 있습니다. 예제:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

3. 컨테이너 ID를 가져옵니다.

   docker ps

4. docker kill 명령을 사용하여 컨테이너를 중지합니다. 이 명령에서 3766c4ab331c를 이전 단계의 컨테이너 ID로 바꿉니다.

   docker kill 3766c4ab331c

Amazon ECR에 이미지 배포 및 Lambda 함수 생성

1. get-login-password 명령을 실행하여 Amazon ECR 레지스트리에 대해 Docker CLI를 인증합니다.

   • --region 값을 Amazon ECR 리포지토리를 생성하려는 AWS 리전으로 설정합니다.

   • 111122223333를 사용자의 AWS 계정 ID로 바꿉니다.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. create-repository 명령을 사용하여 Amazon ECR에 리포지토리를 생성합니다.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   참고

   Amazon ECR 리포지토리는 Lambda 함수와 동일한 AWS 리전 내에 있어야 합니다.

   성공하면 다음과 같은 응답이 표시됩니다.

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. 이전 단계의 출력에서 repositoryUri를 복사합니다.

4. docker tag 명령을 실행하여 로컬 이미지를 Amazon ECR 리포지토리에 최신 버전으로 태깅합니다. 이 명령에서:

   • docker-image:test는 Docker 이미지의 이름과 태그입니다. docker build 명령에서 지정한 이미지 이름 및 태그입니다.

   • <ECRrepositoryUri>를 복사한 repositoryUri로 바꿉니다. URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   예제:

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. docker push 명령을 실행하여 Amazon ECR 리포지토리에 로컬 이미지를 배포합니다. 리포지토리 URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. 함수에 대한 실행 역할이 아직 없는 경우 하나 생성합니다. 다음 단계에서는 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 필요합니다.

7. Lambda 함수를 생성합니다. ImageUri의 경우 이전의 리포지토리 URI를 지정합니다. URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   참고

   이미지가 Lambda 함수와 동일한 리전에 있는 한 다른 AWS 계정의 이미지를 사용하여 함수를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon ECR 교차 계정 권한 단원을 참조하십시오.

8. 함수를 간접 호출합니다.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   다음과 같은 응답이 표시되어야 합니다.

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. 함수의 출력을 보려면 response.json 파일을 확인합니다.

비 AWS 기본 이미지에서 컨테이너 이미지 생성

1. 프로젝트에 대한 디렉터리를 생성하고 해당 디렉터리로 전환합니다.

   mkdir example
   cd example

2. lambda_function.py라는 파일을 새로 생성합니다. 테스트를 위해 다음 샘플 함수 코드를 파일에 추가하거나 자체 샘플 함수 코드를 사용할 수 있습니다.

   예 Python 함수

   import sys
   def handler(event, context):
       return 'Hello from AWS Lambda using Python' + sys.version + '!'

3. requirements.txt라는 파일을 새로 생성합니다. 이전 단계의 샘플 함수 코드를 사용하는 경우 종속 항목이 없으므로 파일을 비워 둘 수 있습니다. 그렇지 않으면 필요한 각 라이브러리를 나열합니다. 예를 들어, 함수가 AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하는 경우 requirements.txt는 다음과 같아야 합니다.

   예 requirements.txt

   boto3

4. 새 Dockerfile을 생성합니다. 다음 Dockerfile은 AWS 기본 이미지 대신 공식 Python 기본 이미지를 사용합니다. Dockerfile에는 이미지가 Lambda와 호환되도록 하는 런타임 인터페이스 클라이언트가 포함되어 있습니다. 다음 예제 Dockerfile은 다단계 빌드를 사용합니다.

   • FROM 속성을 기본 이미지로 설정합니다.

   • Docker 컨테이너가 시작될 때 실행할 모듈로 ENTRYPOINT를 설정합니다. 이 경우 모듈은 런타임 인터페이스 클라이언트입니다.

   • CMD를 Lambda 함수 핸들러로 설정합니다.

   참고로 Dockerfile 예제에는 USER 지침이 포함되어 있지 않습니다. Lambda에 컨테이너 이미지를 배포할 때 Lambda는 권한이 최소 권한인 기본 Linux 사용자를 자동으로 정의합니다. 이는 USER 지침이 제공되지 않을 때 root 사용자에게 기본 설정이 적용되는 표준 Docker 동작과는 다릅니다.

   예 Dockerfile

   # Define custom function directory
   ARG FUNCTION_DIR="/function"
   
   FROM python:3.12 AS build-image
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   
   # Copy function code
   RUN mkdir -p ${FUNCTION_DIR}
   COPY . ${FUNCTION_DIR}
   
   # Install the function's dependencies
   RUN pip install \
       --target ${FUNCTION_DIR} \
           awslambdaric
   
   # Use a slim version of the base Python image to reduce the final image size
   FROM python:3.12-slim
   
   # Include global arg in this stage of the build
   ARG FUNCTION_DIR
   # Set working directory to function root directory
   WORKDIR ${FUNCTION_DIR}
   
   # Copy in the built dependencies
   COPY --from=build-image ${FUNCTION_DIR} ${FUNCTION_DIR}
   
   # Set runtime interface client as default command for the container runtime
   ENTRYPOINT [ "/usr/local/bin/python", "-m", "awslambdaric" ]
   # Pass the name of the function handler as an argument to the runtime
   CMD [ "lambda_function.handler" ]

5. docker build 명령으로 도커 이미지를 빌드합니다. 다음 예제에서는 이미지 이름을 docker-image로 지정하고 test 태그를 지정합니다.

   docker build --platform linux/amd64 -t docker-image:test .

   참고

   이 명령은 빌드 머신의 아키텍처에 관계없이 컨테이너가 Lambda 실행 환경과 호환되는지 확인하기 위해 --platform linux/amd64 옵션을 지정합니다. ARM64 명령 세트 아키텍처를 사용하여 Lambda 함수를 생성하려는 경우 --platform linux/arm64 옵션을 대신 사용하도록 명령을 변경해야 합니다.

로컬 시스템에 런타임 인터페이스 에뮬레이터 설치 및 실행

1. 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행하여 GitHub에서 런타임 인터페이스 에뮬레이터(x86-64 아키텍처)를 다운로드하고 로컬 시스템에 설치합니다.

   Linux/macOS

   mkdir -p ~/.aws-lambda-rie && \
       curl -Lo ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie && \
       chmod +x ~/.aws-lambda-rie/aws-lambda-rie

   arm64 에뮬레이터를 설치하려면 이전 명령의 GitHub 리포지토리 URL을 다음과 같이 바꿉니다.

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

   PowerShell

   $dirPath = "$HOME\.aws-lambda-rie"
   if (-not (Test-Path $dirPath)) {
       New-Item -Path $dirPath -ItemType Directory
   }
         
   $downloadLink = "https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie"
   $destinationPath = "$HOME\.aws-lambda-rie\aws-lambda-rie"
   Invoke-WebRequest -Uri $downloadLink -OutFile $destinationPath

   arm64 에뮬레이터를 설치하려면 $downloadLink을(를) 다음과 같이 바꿉니다.

   https://github.com/aws/aws-lambda-runtime-interface-emulator/releases/latest/download/aws-lambda-rie-arm64

2. docker run 명령을 사용하여 Docker 이미지를 시작합니다. 다음 사항에 유의하세요.

   • docker-image는 이미지 이름이고 test는 태그입니다.

   • /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler는 Docker 파일의 CMD 다음에 오는 ENTRYPOINT입니다.

   Linux/macOS

   docker run --platform linux/amd64 -d -v ~/.aws-lambda-rie:/aws-lambda -p 9000:8080 \
       --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie \
       docker-image:test \
           /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   PowerShell

   docker run --platform linux/amd64 -d -v "$HOME\.aws-lambda-rie:/aws-lambda" -p 9000:8080 `
   --entrypoint /aws-lambda/aws-lambda-rie `
   docker-image:test `
       /usr/local/bin/python -m awslambdaric lambda_function.handler

   이 명령은 이미지를 컨테이너로 실행하고 localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations에 로컬 엔드포인트를 생성합니다.

   참고

   ARM64 명령 세트 아키텍처를 위한 도커 이미지를 빌드한 경우 --platform linux/arm64 옵션을 --platform linux/amd64 대신 사용해야 합니다.

3. 로컬 엔드포인트에 이벤트를 게시합니다.

   Linux/macOS

   Linux 및 macOS에서 다음 curl 명령을 실행합니다.

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'

   이 명령은 빈 이벤트와 함께 함수를 간접 호출하고 응답을 반환합니다. 샘플 함수 코드가 아닌 자체 함수 코드를 사용하는 경우 JSON 페이로드로 함수를 간접 호출할 수 있습니다. 예제:

   curl "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{"payload":"hello world!"}'

   PowerShell

   PowerShell에서 다음 Invoke-WebRequest 명령을 실행합니다.

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{}' -ContentType "application/json"

   이 명령은 빈 이벤트와 함께 함수를 간접 호출하고 응답을 반환합니다. 샘플 함수 코드가 아닌 자체 함수 코드를 사용하는 경우 JSON 페이로드로 함수를 간접 호출할 수 있습니다. 예제:

   Invoke-WebRequest -Uri "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -Method Post -Body '{"payload":"hello world!"}' -ContentType "application/json"

4. 컨테이너 ID를 가져옵니다.

   docker ps

5. docker kill 명령을 사용하여 컨테이너를 중지합니다. 이 명령에서 3766c4ab331c를 이전 단계의 컨테이너 ID로 바꿉니다.

   docker kill 3766c4ab331c

Amazon ECR에 이미지 배포 및 Lambda 함수 생성

1. get-login-password 명령을 실행하여 Amazon ECR 레지스트리에 대해 Docker CLI를 인증합니다.

   • --region 값을 Amazon ECR 리포지토리를 생성하려는 AWS 리전으로 설정합니다.

   • 111122223333를 사용자의 AWS 계정 ID로 바꿉니다.

   aws ecr get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

2. create-repository 명령을 사용하여 Amazon ECR에 리포지토리를 생성합니다.

   aws ecr create-repository --repository-name hello-world --region us-east-1 --image-scanning-configuration scanOnPush=true --image-tag-mutability MUTABLE

   참고

   Amazon ECR 리포지토리는 Lambda 함수와 동일한 AWS 리전 내에 있어야 합니다.

   성공하면 다음과 같은 응답이 표시됩니다.

   {
       "repository": {
           "repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-1:111122223333:repository/hello-world",
           "registryId": "111122223333",
           "repositoryName": "hello-world",
           "repositoryUri": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world",
           "createdAt": "2023-03-09T10:39:01+00:00",
           "imageTagMutability": "MUTABLE",
           "imageScanningConfiguration": {
               "scanOnPush": true
           },
           "encryptionConfiguration": {
               "encryptionType": "AES256"
           }
       }
   }

3. 이전 단계의 출력에서 repositoryUri를 복사합니다.

4. docker tag 명령을 실행하여 로컬 이미지를 Amazon ECR 리포지토리에 최신 버전으로 태깅합니다. 이 명령에서:

   • docker-image:test는 Docker 이미지의 이름과 태그입니다. docker build 명령에서 지정한 이미지 이름 및 태그입니다.

   • <ECRrepositoryUri>를 복사한 repositoryUri로 바꿉니다. URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   docker tag docker-image:test <ECRrepositoryUri>:latest

   예제:

   docker tag docker-image:test 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

5. docker push 명령을 실행하여 Amazon ECR 리포지토리에 로컬 이미지를 배포합니다. 리포지토리 URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   docker push 111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest

6. 함수에 대한 실행 역할이 아직 없는 경우 하나 생성합니다. 다음 단계에서는 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 필요합니다.

7. Lambda 함수를 생성합니다. ImageUri의 경우 이전의 리포지토리 URI를 지정합니다. URI 끝에 :latest를 포함해야 합니다.

   aws lambda create-function \
     --function-name hello-world \
     --package-type Image \
     --code ImageUri=111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hello-world:latest \
     --role arn:aws:iam::111122223333:role/lambda-ex

   참고

   이미지가 Lambda 함수와 동일한 리전에 있는 한 다른 AWS 계정의 이미지를 사용하여 함수를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon ECR 교차 계정 권한 단원을 참조하십시오.

8. 함수를 간접 호출합니다.

   aws lambda invoke --function-name hello-world response.json

   다음과 같은 응답이 표시되어야 합니다.

   {
     "ExecutedVersion": "$LATEST", 
     "StatusCode": 200
   }

9. 함수의 출력을 보려면 response.json 파일을 확인합니다.