DevOps/AWS

AWS CloudWatch - Serverless Task timed out 해결 방법

1. 에러 발생 서버리스를 이용하여 API 테스트 도중에 기능이 정상작동하지 않아 클라우드워치를 확인해보았다. 로그 확인 결과 원인은 타임아웃으로 기능이 작동하지 않는다. 생각해보니 테스트하는 API는 생각보다 용량이 큰 것 같다. 이를 해결하기 위해서는 타임아웃을 설정해주어야 한다. API 기능 테스트 에러 화면 2. 해결 방법 2-1. aws 콘솔에 직접 들어가 수정해주는 방법 aws Lambda -> 함수로 들어가줍니다. 구성 -> 일반구성 -> 편집 클릭 제한 시간을 늘려주고 저장하면 해결 완료. 2-2 VSC에서 코드로 작성하는 방법 serverless.yml 수정 provider - timeout : 25 추가 3. 작동 확인

AWS S3 - 파이썬으로 이미지 파일 업로드하기

1. 목표 S3에 이미지 파일을 업로드 RDS DB에 이미지의 URL과 내용 저장 2. boto3 파이썬용 AWS 소프트웨어 개발 킷 Amazon S3, EC2, DynamoDB 등 AWS 서비스와 쉽게 통합 3. boto3 라이브러리 설치 S3에 파일을 업로드하기 위해선 AWS 라이브러리가 필요 boto3 : AWS의 서비스를 프로그래밍 코드로 이용 할 수 있게 해주는 라이브러리 pip install boto3 4. Visual Studio Code 4.1. 메인 파일 : app.py 기능 : API 구축, 환경변수 설정, 리소스 경로 생성 from flask import Flask from flask_restful import Api from config import Config from flask_..

AWS S3 - 버킷 생성 방법

1. S3 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스 요구 사항에 맞게 데이터에 대한 액세스를 최적화, 구조화 및 구성 할 수 있는 관리 기능을 제공 2. S3 스토리지 생성하기 (버킷 만들기) S3 - 버킷 버킷 이름과 AWS 리전 지정 객체 소유권 - ACL 활성화됨 모든 퍼블릭 액세스 차단 체크 해제 맽 밑의 '현재 설정으로 인해 ~' 체크 버킷 만들기

AWS Lambda - Numpy,Pandas 라이브러리를 Lambda 레이어로 만드는 방법

1. putty로 ec2 접속 2. 파이썬이 없으면 먼저 아나콘다 설치 3. 람다의 환경이 파이썬 3.9이므로 가상환경을 만든다. $conda create -n lambda39 python=3.9 4. 가상환경으로 이동 $conda activate lambda39 5. 디렉토리를 하나 만든다. 이름은 python으로 $mkdir python 6. 위에서 만든 디렉토리로 이동한다 $cd python 7. 아마존 리눅스에 설치할 넘파이와 판다스 파일을 https://pypi.org 에서찾는다 8. numpy , pandas, pytz를 찾아서 ec2에 다운로드한다. $wget 파일url 9. 위의 3개 파일을 각각 압축을 풀어준다. $unzip 파일.whl 10 . 필요없는 원본파일(.whl)은 삭제해준다...