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서버리스 아키텍쳐를 AWS 에서는 Lambda, MicroSoft에서는 Azure Function으로 제공하고 있다. 두 제공 업체에서 모두 병렬적인 워크로드를 서버리스 환경에서 돌려보았다. AWS Lambda에서는 높은 처리량을 보였던 반면 Azure Function에서는 병렬적인 처리도 순차적으로 진행하는 경향을 보였다. 따라서 내부 구조에 대해 이해해 보려고 정리해보았다. Benchmarking Parallelism in FaaS Platforms 이라는 논문을 참고하여 구조에 대해 이해했다. 3.2. AWS Lambda architecture Control Plane은 사용자가 AWS Lambda 와Invoke Service 등을 구성하는 부분이다. Data Plane은 내부적으로 실행 환경을 구..

로컬 환경에서 S3에 파일을 업로드하거나 S3에서 파일을 다운로드 받고 싶은 경우가 있다. AWS CLI의 방법도 있지만 python의 boto3라는 라이브러리를 통해서도 진행할 수 있다. 우선 터미널을 켠다. 사전 작업 aws configure aws configure로 계정 등록은 필수다. pip install boto3 boto3 라이브러리를 설치한다 S3에서 다운로드 받기 import boto3 bucket_name = '' object_path = '' file_path = '/' s3 = boto3.client('s3') s3.download_file(bucket_name, object_path, file_path) S3에 로컬 파일 업로드하기 import boto3 bucket_name = ..

dynamodb에 올려져 있는 데이터를 로컬에 json 형태로 저장한다. 우선 터미널을 켠다. aws configure aws cli 명령어를 사용해야 하기 때문에 configure로 계정을 등록한다. aws dynamodb scan --table-name [table_name] --region ap-northeast-2 \ --output json > [file_name].json aws dynamodb의 scan 명령어를 활용한다. 테이블 이름, 해당 테이블이 있는 지역, json으로 만들 파일의 이름을 입력하면 끝이다.