DevOps

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

Github Actions를 이용한 API 자동 배포

우선 자동 배포할 레파지토리에 들어가서 Acitons를 클릭하고 New workflow를 만들어줍니다. 이후 깃허브의 Pull을 이용하여 로컬의 비쥬얼 스튜디오 코드로 열어줍니다. name: serverless deploy on: push: branches: - main jobs: deploy: name: deploy runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - name: Install SLS and Deploy uses: serverless/github-action@v3 with: args: -c "sls plugin install -n serverless-wsgi && sls plugin install -n serverless-python..

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...