서버리스 함수 (Lambda / Cloud Functions)¶

1. 서버리스 개요¶

1.1 서버리스란?¶

서버리스는 서버 관리 없이 코드를 실행하는 컴퓨팅 모델입니다.

특징: - 서버 프로비저닝/관리 불필요 - 자동 확장 - 사용한 만큼만 과금 (실행 시간 + 요청 수) - 이벤트 기반 실행

1.2 서비스 비교¶

항목	AWS Lambda	GCP Cloud Functions
런타임	Node.js, Python, Java, Go, Ruby, .NET, Custom	Node.js, Python, Go, Java, Ruby, PHP, .NET
메모리	128MB ~ 10GB	128MB ~ 32GB
최대 실행 시간	15분	9분 (1세대) / 60분 (2세대)
동시 실행	1000 (기본, 증가 가능)	무제한 (기본)
트리거	API Gateway, S3, DynamoDB, SNS 등	HTTP, Pub/Sub, Cloud Storage 등
컨테이너 지원	지원 (Container Image)	2세대만 지원

2. Cold Start¶

2.1 Cold Start란?¶

함수가 처음 호출되거나 유휴 상태에서 깨어날 때 발생하는 지연입니다.

요청 → [Cold Start] → 컨테이너 생성 → 런타임 초기화 → 코드 로드 → 핸들러 실행
        ~100ms-수초                                                    ~수ms-수초

요청 → [Warm Start] → 핸들러 실행
        ~수ms

2.2 Cold Start 완화 전략¶

전략	AWS Lambda	GCP Cloud Functions
Provisioned Concurrency	지원 (유료)	-
최소 인스턴스	-	2세대에서 min-instances
경량 런타임	Python, Node.js 권장	Python, Node.js 권장
패키지 최소화	불필요한 의존성 제거	불필요한 의존성 제거
지속적 호출	CloudWatch Events로 warm-up	Cloud Scheduler로 warm-up

3. AWS Lambda¶

3.1 함수 생성 (Console)¶

Lambda 콘솔 → "함수 생성"
"새로 작성" 선택
함수 이름 입력
런타임 선택 (예: Python 3.12)
아키텍처 선택 (x86_64 또는 arm64)
"함수 생성"

3.2 함수 코드 (Python)¶

import json

def lambda_handler(event, context):
    """
    event: 트리거에서 전달된 데이터
    context: 런타임 정보 (함수명, 메모리, 남은 시간 등)
    """
    # 이벤트 로깅
    print(f"Event: {json.dumps(event)}")

    # 비즈니스 로직
    name = event.get('name', 'World')
    message = f"Hello, {name}!"

    # 응답 반환
    return {
        'statusCode': 200,
        'headers': {
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        'body': json.dumps({
            'message': message
        })
    }

3.3 함수 생성 (AWS CLI)¶

# 1. 코드 패키징
zip function.zip lambda_function.py

# 2. IAM 역할 생성 (Lambda 실행 역할)
aws iam create-role \
    --role-name lambda-execution-role \
    --assume-role-policy-document '{
        "Version": "2012-10-17",
        "Statement": [{
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {"Service": "lambda.amazonaws.com"},
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }]
    }'

# 3. 기본 정책 연결
aws iam attach-role-policy \
    --role-name lambda-execution-role \
    --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole

# 4. Lambda 함수 생성
aws lambda create-function \
    --function-name my-function \
    --runtime python3.12 \
    --handler lambda_function.lambda_handler \
    --role arn:aws:iam::123456789012:role/lambda-execution-role \
    --zip-file fileb://function.zip

# 5. 함수 테스트
aws lambda invoke \
    --function-name my-function \
    --payload '{"name": "Claude"}' \
    --cli-binary-format raw-in-base64-out \
    output.json

cat output.json

3.4 API Gateway 연동¶

# 1. REST API 생성
aws apigateway create-rest-api \
    --name my-api \
    --endpoint-configuration types=REGIONAL

# 2. Lambda와 통합 (Console에서 하는 것이 더 쉬움)
# Lambda 콘솔 → 함수 → 트리거 추가 → API Gateway 선택

4. GCP Cloud Functions¶

4.1 함수 생성 (Console)¶

Cloud Functions 콘솔 → "함수 만들기"
환경 선택 (1세대 또는 2세대)
함수 이름 입력
리전 선택
트리거 유형 선택 (HTTP, Pub/Sub 등)
런타임 선택 (예: Python 3.12)
코드 작성 후 "배포"

4.2 함수 코드 (Python)¶

HTTP 트리거:

import functions_framework
from flask import jsonify

@functions_framework.http
def hello_http(request):
    """HTTP Cloud Function.
    Args:
        request: Flask request object
    Returns:
        Response object
    """
    request_json = request.get_json(silent=True)
    name = 'World'

    if request_json and 'name' in request_json:
        name = request_json['name']
    elif request.args and 'name' in request.args:
        name = request.args.get('name')

    return jsonify({
        'message': f'Hello, {name}!'
    })

Pub/Sub 트리거:

import base64
import functions_framework

@functions_framework.cloud_event
def hello_pubsub(cloud_event):
    """Pub/Sub Cloud Function.
    Args:
        cloud_event: CloudEvent object
    """
    data = base64.b64decode(cloud_event.data["message"]["data"]).decode()
    print(f"Received message: {data}")

4.3 함수 배포 (gcloud CLI)¶

# 1. 프로젝트 구조
# my-function/
# ├── main.py
# └── requirements.txt

# requirements.txt
# functions-framework==3.*

# 2. HTTP 함수 배포
gcloud functions deploy hello-http \
    --gen2 \
    --region=asia-northeast3 \
    --runtime=python312 \
    --trigger-http \
    --allow-unauthenticated \
    --entry-point=hello_http \
    --source=.

# 3. 함수 URL 확인
gcloud functions describe hello-http \
    --region=asia-northeast3 \
    --format='value(url)'

# 4. 함수 테스트
curl -X POST \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"name": "Claude"}' \
    https://asia-northeast3-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/hello-http

4.4 Cloud Storage 트리거¶

import functions_framework

@functions_framework.cloud_event
def hello_gcs(cloud_event):
    """Cloud Storage trigger function.
    Args:
        cloud_event: CloudEvent object
    """
    data = cloud_event.data

    bucket = data["bucket"]
    name = data["name"]

    print(f"File uploaded: gs://{bucket}/{name}")

# Cloud Storage 트리거 배포
gcloud functions deploy process-upload \
    --gen2 \
    --region=asia-northeast3 \
    --runtime=python312 \
    --trigger-event-filters="type=google.cloud.storage.object.v1.finalized" \
    --trigger-event-filters="bucket=my-bucket" \
    --entry-point=hello_gcs \
    --source=.

5. 트리거 유형 비교¶

5.1 AWS Lambda 트리거¶

트리거	설명	예시
API Gateway	HTTP 요청	REST API, WebSocket
S3	객체 이벤트	업로드, 삭제
DynamoDB Streams	테이블 변경	Insert, Modify, Remove
SNS	알림 메시지	푸시 알림
SQS	큐 메시지	비동기 처리
CloudWatch Events	스케줄, 이벤트	크론 작업
Kinesis	스트림 데이터	실시간 분석
Cognito	인증 이벤트	회원가입 후처리

5.2 GCP Cloud Functions 트리거¶

트리거	설명	예시
HTTP	HTTP 요청	REST API
Cloud Storage	객체 이벤트	업로드, 삭제
Pub/Sub	메시지	비동기 처리
Firestore	문서 변경	Insert, Update, Delete
Cloud Scheduler	스케줄	크론 작업
Eventarc	다양한 GCP 이벤트	2세대 통합 트리거

6. 환경 변수 및 비밀 관리¶

6.1 AWS Lambda 환경 변수¶

# 환경 변수 설정
aws lambda update-function-configuration \
    --function-name my-function \
    --environment "Variables={DB_HOST=mydb.example.com,DB_PORT=5432}"

코드에서 사용:

import os

def lambda_handler(event, context):
    db_host = os.environ.get('DB_HOST')
    db_port = os.environ.get('DB_PORT')
    # ...

Secrets Manager 연동:

import boto3
import json

def get_secret(secret_name):
    client = boto3.client('secretsmanager')
    response = client.get_secret_value(SecretId=secret_name)
    return json.loads(response['SecretString'])

def lambda_handler(event, context):
    secrets = get_secret('my-database-credentials')
    db_password = secrets['password']
    # ...

6.2 GCP Cloud Functions 환경 변수¶

# 환경 변수 설정
gcloud functions deploy my-function \
    --set-env-vars DB_HOST=mydb.example.com,DB_PORT=5432 \
    ...

Secret Manager 연동:

# Secret 참조
gcloud functions deploy my-function \
    --set-secrets 'DB_PASSWORD=projects/PROJECT_ID/secrets/db-password:latest' \
    ...