현재 Lambda 에서는 여러가지 event source 중 CloudWatch Events-Schedule 도 지원하여 주기적인 작업을 쉽게 만들어 돌릴 수 있다.

월 1백만건의 요청까지 무료이기 때문에 돈 부담도 없다.
(참조: https://aws.amazon.com/ko/lambda/pricing/)

결론부터 말하고 시작하자면 정말 쉽다.

AWS Lambda function 생성

먼저 AWS 에 로그인 하고 Lambda 서비스에 들어간다.

[Get Started Now] 를 누르면 새 Lambda function 을 만들 수 있다.

Step1: Select blueprint

이 단계에서는 여러가지 blueprint(sample 이라고 생각하시면 됩니다)를 가져다 쓸 수 있다.
하지만 지금은 간단한 기능만 수행할 것이므로 아래의 [Skip] 을 눌러 넘어간다.

Step 2: Configure function

여기서부터 실제 Lambda function 을 작성하고 여러가지 설정을 하게 된다.

• Name
  Lambda function 의 이름.
  여기서는 간단히 “Test” 라고 하겠다.
• Runtime
  Lambda function 에 사용될 언어 또는 플랫폼.
  현재 Java 8, Node.js 0.10, Node.js 4.3, Python 2.7 을 지원한다.
  여기서는 Python 2.7 을 선택하겠다.
• Code entry type
  코드를 어떻게 작성할지 인데, 여기서는 [Edit code inline] 을 선택해서 아래 코드 에디터에서 바로 코드를 작성해보겠다.
  기본적으로 제공되는 라이브러리는 바로 import 해서 사용 가능하다.
  print 를 한 내용은 나중에 log 에서 확인할 수 있기 때문에 여기서는 response.status, response.read() 를 출력하였다.
  * 외부 라이브러리를 사용하기 위해서는 코드와 라이브러리를 패키징해서 [Upload a .ZIP file] 또는 [Upload a file from Amazon S3] 를 선택해 올려야 한다.

# reference: http://blog.awskr.org/step-by-step-api-gateway.html

import httplib
import urllib

def lambda_handler(event, context):
  connection = httplib.HTTPSConnection(‘API_HOST’)
  connection.request(
    ‘API_METHOD’,
    ‘API_PATH’,
    urllib.urlencode({}), #params
    {} #header
  )
  response = connection.getresponse()
  print response.status
  print response.read()
  connection.close()

• Handler
  Lambda function 에서 호출될 {모듈이름.함수이름}.
  Python 2.7 에서는 “lambda_function.lambda_handler” 로 설정되어있다.
  그래서 위의 코드에서 함수 이름을 lambda_handler 로 했던 것이다.
• Role
  Lambda function 의 AWS Role.
  “Create new role”-“* Basic execution role” 을 선택하면 IAM Management 페이지로 연결되어 새로운 role 을 만들 수 있다. (기존에 만들어 놓은 role 이 있다면 아래에서 선택할 수 있다)
  다른 AWS 서비스를 사용하지 않으므로 기본값으로 만들 것이다.
  “Show Policy Document” 를 눌러보면 기본적인 log 관련 Action 들만 들어있는 것을 확인할 수 있다.
  [Allow] 를 누르면 Role 이 생성되고 다시 Lambda 페이지로 돌아온다.

[Advanced Settings] 에서는 고급 설정들을 할 수 있다.

• Memory
  128 MB-1.5 GB 까지 64 MB 단위로 설정할 수 있다.
  Memory 크기에 비례해서 CPU, Network 의 성능도 결정되고 따라서 가격도 바뀌기 때문에 용도에 맞춰서 잘 설정해야한다.
  여기서는 성능이 중요한 작업이 아니니 최소인 128 MB 로 설정.
• Timeout
  말그대로 Lambda function 의 timeout.
  Lambda 는 사용한 시간(100 ms 단위)에 비례하여 과금이 된다.
  Timeout 을 3 sec 으로 설정했다고 해서 100 ms 만에 끝난 함수를 3 sec 동안 사용한 것 처럼 과금하지는 않기 때문에, 안전벨트를 착용하는 것이라고 생각하고 여유있게 설정하면 된다.
• VPC
  AWS 의 보안관련 설정. 여기서는 스킵.

Step 3: Review

위에서 설정한 것들을 간단히 리뷰하고 [Create function] 을 누르면 Lambda function 이 생성된다.

Lambda function 생성 완료

Lambda function 이 만들어지면 아래와 같은 화면으로 연결되고 여기서 테스트, 수정, Event source 설정, API endpoint 설정, 모니터링 등의 작업이 가능하다.

[Test] 를 눌러서 작성한 코드가 잘 동작하는지 확인하고 넘어가도록 하자.

CloudWatch Events-Schedule 연결

위에서 만든 Lambda function 에 CloudWatch Events-Schedule 을 연결해보겠다.

[Event sources] 를 누르면 Lambda function 에 event source 를 추가하고 관리할 수 있다.

[Add event source] 를 눌러 새 event source 를 추가해보자.

• Event source type
  여러가지 event source type 을 지원하는데, 그 중 “CloudWatch Events-schedule”을 선택하자.
• Rule name
  Event source 의 이름.
  여기서는 매일 오후 1시를 나타내기 위해 “everyday_1pm_kst” 라고 하겠다.
• Schedule expression
  여기에 rate 나 cron 으로 원하는 주기를 설정하면 된다.
  매일 한국 시간 오후 1시에 해당 event 를 실행시키기 위해 아래와 같이 설정하겠다.

# schedule expression 의 시간 기준은 UTC 이므로 9시간을 빼주었다.
# 자세한 사용법은 http://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/tutorial-scheduled-events-schedule-expressions.html 참조

cron(0 4 * * ? *)

[Submit] 을 눌러서 event source 추가를 마치자.

작동 체크하기

Lambda function 페이지에서 [Monitoring] 을 누르면 현재 Lambda function 의 작동 상태를 알 수 있다.

• Invocations
  Lambda function 이 실행된 횟수. (Throttle 된 것은 포함하지 않음)
• Duration
  Lambda function 이 실행되는 동안 소요된 시간.
• Error
  429 를 제외한 모든 4xx 에러 횟수.
• Throttles
  429 에러 횟수. 이 경우에는 자동으로 다시 Lambda function 을 실행한다.

AWS CloudWatch 서비스로 이동해서 [Logs] 에 들어가면 만들어진 Lambda function 에 대한 log 들도 확인할 수 있다.

Lambda function 에서 print 로 출력했던 결과도 볼 수 있고 Duration, Memory used 등의 정보도 확인할 수 있다.

참조

• AWSKRUG
• Tutorial: Using AWS Lambda with Scheduled Events
• Schedule Expressions Using Rate or Cron
• AWS Lambda Metrics

[AWS] AWS Lambda 로 Cron Job 돌리기 was originally published in ITus project on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.