지난 달에는 데이터 수집을 위한 환경 구성을 처음부터 만들어 보았습니다. 어느 정도 초기 환경을 구축했다고 판단해서, 이번에는 데이터 분석을 위한 워크플로우를 처음부터 만들어 보는 과정을 기록해 보려고 합니다. 이번에는 Apache Airflow를 이용해서 데이터 분석 작업을 위한 환경을 구축해 보았습니다. 여러 곳에서 Airflow를 사용하는 사례를 듣다 보니, Airflow를 한번 써 봐야겠다고 생각했습니다. 최근에는 AWS에서도 Managed Workflows for Apache Airflow라는 관리형 서비스를 제공하고 있고, GCP에서는 Cloud Composer라는 이름으로 관리형 서비스를 제공하고 있습니다.

2021년에는 매월 최소한 글 한 편은 블로그에 올려야겠다고 생각했습니다. 그 달에 공부했던 것, 새로 알게 된 것들을 주로 정리해서 올릴 예정입니다. 이번 달은 ‘데이터 수집 단계를 처음부터 구현해 보기’ 라는 주제로 테스트 해 본 것들을 정리해 보겠습니다. 왜 이 일을 하게 되었나? 지금 제가 회사에서 하는 일은 학생의 학습 데이터를 수집하고 분석하는 인프라를 구축/운영하는 것입니다. 3년 간 AWS를 기반으로 여러 서비스들을 운영해 보면서, ‘만약 AWS를 쓰지 않는 환경이라면, 어떻게 시스템 구축을 할 것인가?

2020년을 되돌아보면, 코로나로 일상 생활에 변화가 많았습니다. 제 생활에 가장 큰 변화라면, 퀸 내한공연 이후로 밴드들 공연을 현장에서 못 봤던 것, 축구 경기 직관을 제대로 못 했던 것, 오프라인 컨퍼런스나 국외 출장들이 모두 취소된 것을 들 수 있겠네요. 이외에도 여러가지 일들이 있었는데, 한 번 뒤돌아 보는 시간을 가져보려고 합니다. 다른 사람들 앞에 서는 일 오프라인 컨퍼런스나 모임들이 많이 취소되었습니다. 그래서 온라인 모임이나 컨퍼런스에서 발표했던 적이 있었는데요. 아직 공개되지 않은 것들을 제외하고 말씀드리면, 두 번 발표를 진행했습니다.

가끔씩 Python의 map(), filter(), reduce()에 대해 헷갈리는 것들이 있어서 정리해 본다. map(function, iterable, …) Reference: Python 문서 참조 iterable에 있는 모든 요소에 function을 적용하여 그 결과를 반환한다. function은 여러 인자를 받을 수 있어야 하고, 모든 iterable의 아이템에 동시에 적용되도록 해야 한다. >>> l1 = [1, 2, 3, 4] >>> map(lambda x: x * 2, l1) <map object at 0x1006d1040> map()을 수행한 결과는 map object로 반환되므로, 이를 list나 tuple로 바꾸는 작업이 필요하다.

어릴적부터 도시를 짓는 게임을 좋아했습니다. 예전에 심시티 3000을 제 돈 주고 산 걸로 시작해서, 심시티 4를 거쳐 지금은 시티즈 스카이라인을 가끔씩 플레이합니다. 예전에 쓰던 컴퓨터에서 심시티 4를 돌릴 때 외부에서 받은 건물이나, 제가 만든 도시, 그리고 스크린샷을 백업하는 프로그램을 파이썬으로 만든 적이 있었습니다. 그러다가 이 프로그램을 Go로 포팅하는 일을 해 보고 싶어서 시도해 보게 되었습니다. 파일 목록을 검색하고 파일을 쓰고 읽는 부분들이 많아서, 개인적으로는 해 볼 만한 내용이었다고 생각합니다. 그러면 어떤 차이가 있는지 한 번 살펴보도록 하겠습니다.

팀에서 AWS SAM을 적극적으로 사용하고 있는데, SAM을 쓰면서 느낀 점들을 예전에 글로 남긴 적이 있었다. 그런데 SAM은 CloudFormation 스택으로 리소스를 생성하다 보니, CloudFormation의 제약 사항을 그대로 가지고 있다. 예를 들어 하나의 CloudFormation 템플릿에서 선언할 수 있는 리소스 수는 200개를 넘지 않아야 한다는 것이 대표적일 것이다. 이러한 문제를 겪으면서, 많은 리소스로 구성되어 있는 애플리케이션을 여러 스택으로 나누는 작업을 해야 했다. 이 글에서는 하나의 서버리스 애플리케이션을 여러 스택으로 나누는 문제를 해결하면서 겪었던 일들을 기록해 보려고 한다.

팀 내에서는 Lambda 안에 파이썬 코드를 올려서 쓰고 있지만, 혹시 Pandas와 같은 라이브러리를 Lambda에 올리려면 어떻게 해야 할 지 궁금해서 정리해 본다. 이 예제에서는 Pandas를 Lambda Layer로 만들고, Layer를 Lambda 함수에 연결해서 사용해 보려고 한다. AWS Lambda(Lambda Layer)의 제한 AWS Lambda에는 Lambda Layer라고 해서 의존성이 필요한 것들을 묶어서 별도의 계층으로 만들어 쓸 수 있도록 하고 있다. 하지만 이런 기능도 제한이 있으니 한 번 확인해 보자. 참고 문서 AWS Lambda 제한 AWS Lambda 계층 주요 제한 사항 하나의 함수에서 사용할 수 있는 Layer 수: 5 개 함수와 Layer를 모두 합하여 250 MB를 초과할 수 없음 Pandas Lambda Layer 만들기 Lambda Layer의 내용은 /opt 디렉터리에 들어가게 된다.

제 인생의 즐거움 중 가장 큰 것들을 뽑으라면 축구와 락 페스티벌이라 할 수 있습니다. 근데 요즘은 코로나 때문에 락페든 축구든 직관이 불가능한 상황이죠. 그러다 보니 유튜브에서 락 페스티벌 공연 영상을 자주 봤었어요. 원래 알고 있던 노래도 있지만, 새로 알게된 노래들 중 최근에 자주 들었던 노래들을 소개해 드리려고 합니다. 한 편으로는 블로그에 GitHub Actions를 걸어놨는데, 이게 제대로 동작하는지 테스트해 보고 싶어서 쓰는 글이기도 합니다. Idles - Danny Nedelko 원래 뮤직비디오도 좋지만, 개인적으로는 작년 글라스톤베리에서 공연했던 영상을 더 좋아합니다.

2020년이 된 지 4일이 되었지만, 지난 1년 간에 있었던 일들을 정리해 보려 합니다. 발표 AWS Summit Seoul 2019 커뮤니티 세션에서 저희 부서의 데이터 저장 기반 구축 사례를 소개했습니다. 다음 영상에서 확인하실 수 있습니다. (슬라이드는 여기를 눌러주세요) PyCon Korea 외의 다른 행사에서 발표하는 건 처음이었는데요. 정말 많은 분들이 오셔서 긴장했는데, 어떻게든 잘 넘어갔던 것 같아요. 발표한 내용은 재작년(2018) 말 기준으로 구성했던 내용이고, 현재 저희 팀의 AWS 인프라는 많은 부분이 바뀐 상태입니다. 그리고 작년 AWS Summit을 기점으로 AWSKRUG 내 소모임도 가끔씩 참석하게 되었습니다.

연말에 회고를 쓰신 분들을 많이 보게 됩니다. 저는 여러 일들이 있어 이제서야 한숨 돌렸는데요. 작년 회고는 두 개의 글로 나누어 작성하려고 합니다. 먼저 최근에 진행했었던 신입사원 교육 후기(가르치는 사람의 입장에서)를 먼저 공유해 드립니다. 나머지 이야기는 이번 주말에 작성하려고 합니다. 어떻게 해서 신입 사원을 뽑게 되었는가? 저희 팀의 인프라 담당자는 저를 포함하여 두 명뿐이었습니다. 시간이 지나면서 저희가 갖고 있는 데이터를 기반으로 하는 서비스가 조금씩 늘어났고, 그러면서 업무가 늘어나는 상황이었습니다. 이에 처음에는 경력자를 뽑으려고 했으나, 어려웠던 상황이었는데요.