Lambda에서 애플리케이션 활성화

프로젝트 구조 설정

Lambda 함수에 대한 디렉터리 생성

mkdir java-appsignals-container-lambda && \
cd java-appsignals-container-lambda

Maven 프로젝트 구조 생성

mkdir -p src/main/java/com/example/java/lambda
mkdir -p src/main/resources

Dockerfile 생성

Application Signals가 지원되는 OpenTelemetry 계층을 다운로드하여 Lambda 컨테이너 이미지에 바로 통합합니다. 이를 위해 Dockerfile 파일이 생성됩니다.

FROM public.ecr.aws/lambda/java:21

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget maven

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-java-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

# Copy and build function code
COPY pom.xml ${LAMBDA_TASK_ROOT}
COPY src ${LAMBDA_TASK_ROOT}/src
RUN mvn clean package -DskipTests

# Copy the JAR file to the Lambda runtime directory (from inside the container)
RUN mkdir -p ${LAMBDA_TASK_ROOT}/lib/
RUN cp ${LAMBDA_TASK_ROOT}/target/function.jar ${LAMBDA_TASK_ROOT}/lib/

# Set the handler
CMD ["com.example.java.lambda.App::handleRequest"]

Lambda 함수 코드 - src/main/java/com/example/lambda/App.java:에서 Lambda 핸들러에 대한 Java 파일 생성

프로젝트가 다음과 같아야 합니다.

.
├── Dockerfile
├── pom.xml
└── src
    └── main
        ├── java
        │   └── com
        │       └── example
        │           └── java
        │               └── lambda
        │                   └── App.java
        └── resources

컨테이너 이미지 빌드 및 배포

환경 변수 설정

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
# set AWS_REGION (aws configure get region)

ECR로 인증

먼저 퍼블릭 ECR 사용(기본 이미지의 경우):

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

그런 다음에 프라이빗 ECR 사용:

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

이미지 빌드, 태그 지정 및 푸시

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

Lambda 함수 생성 및 구성

Lambda 콘솔을 사용하여 새 함수를 생성합니다.

배포 옵션으로 컨테이너 이미지를 선택합니다.

이미지 찾아보기기 선택하여 Amazon ECR 이미지를 선택합니다.

테스트 및 확인 - 간단한 이벤트로 Lambda를 테스트합니다. 계층 통합에 성공하면 Application Signals 서비스 맵 아래에 Lambda가 나타납니다.

CloudWatch 콘솔에 Lambda 함수에 대한 트레이스 및 지표가 표시됩니다.

프로젝트 구조 설정

Lambda 함수 컨테이너 이미지용 디렉터리 생성

mkdir dotnet-appsignals-container-lambda && \
cd dotnet-appsignals-container-lambda

Dockerfile 생성

Application Signals가 지원되는 OpenTelemetry 계층을 다운로드하여 Lambda 컨테이너 이미지에 바로 통합합니다. 이를 위해 Dockerfile 파일이 생성됩니다.

FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget dotnet-sdk-8.0 which

# Add dotnet command to docker container's PATH
ENV PATH="/usr/lib64/dotnet:${PATH}"

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-dotnet-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

WORKDIR ${LAMBDA_TASK_ROOT}

# Copy the project files
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/*.csproj ${LAMBDA_TASK_ROOT}/
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/Function.cs ${LAMBDA_TASK_ROOT}/
COPY dotnet-lambda-function/src/dotnet-lambda-function/aws-lambda-tools-defaults.json ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

# Install dependencies and build the application
RUN dotnet restore

# Use specific runtime identifier and disable ReadyToRun optimization
RUN dotnet publish -c Release -o out --self-contained false /p:PublishReadyToRun=false

# Copy the published files to the Lambda runtime directory
RUN cp -r out/* ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

CMD ["dotnet-lambda-function::dotnet_lambda_function.Function::FunctionHandler"]

Lambda 함수 코드 - Lambda .NET 템플릿을 사용하여 AWS Lambda 프로젝트를 초기화합니다.

# Install the Lambda templates if you haven't already
dotnet new -i Amazon.Lambda.Templates

# Create a new Lambda project
dotnet new lambda.EmptyFunction -n dotnet-lambda-function

프로젝트가 다음과 같아야 합니다.

.
├── Dockerfile
└── dotnet-lambda-function
    ├── src
    │   └── dotnet-lambda-function
    │       ├── Function.cs
    │       ├── Readme.md
    │       ├── aws-lambda-tools-defaults.json
    │       └── dotnet-lambda-function.csproj
    └── test
        └── dotnet-lambda-function.Tests
            ├── FunctionTest.cs
            └── dotnet-lambda-function.Tests.csproj

컨테이너 이미지 빌드 및 배포

환경 변수 설정

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
# set AWS_REGION (aws configure get region)

Function.cs 코드를 다음과 같이 업데이트합니다.

dotnet-lambda-function.csproj 코드를 다음과 같이 업데이트합니다.

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">
  <PropertyGroup>
    <TargetFramework>net8.0>/TargetFramework>
   <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
    <GenerateRuntimeConfigurationFiles>true</GenerateRuntimeConfigurationFiles>
    <AWSProjectType>Lambda</AWSProjectType>
    
    <CopyLocalLockFileAssemblies>true</CopyLocalLockFileAssemblies>
    
    <PublishReadyToRun>true</PublishReadyToRun>
 </PropertyGroup>
  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="Amazon.Lambda.Core" Version="2.5.0" />
    <PackageReference Include="Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson" Version="2.4.4" />
    <PackageReference Include="AWSSDK.S3" Version="3.7.305.23" />
  </ItemGroup>
</Project>

컨테이너 이미지 빌드 및 배포

환경 변수 설정

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
# set AWS_REGION (aws configure get region)

퍼블릭 Amazon ECR로 인증

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

프라이빗 Amazon ECR로 인증

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Amazon ECR 리포지토리 생성(필요한 경우)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

이미지 빌드, 태그 지정 및 푸시

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Lambda 함수 생성 및 구성

Lambda 콘솔을 사용하여 새 함수를 생성합니다.

배포 옵션으로 컨테이너 이미지를 선택합니다.

이미지 찾아보기기 선택하여 Amazon ECR 이미지를 선택합니다.

테스트 및 확인 - 간단한 이벤트로 Lambda를 테스트합니다. 계층 통합에 성공하면 Application Signals 서비스 맵 아래에 Lambda가 나타납니다.

CloudWatch 콘솔에 Lambda 함수에 대한 트레이스 및 지표가 표시됩니다.

프로젝트 구조 설정

Lambda 함수 컨테이너 이미지용 디렉터리 생성

mkdir nodejs-appsignals-container-lambda &&\
cd nodejs-appsignals-container-lambda

Dockerfile 생성

Application Signals가 지원되는 OpenTelemetry 계층을 다운로드하여 Lambda 컨테이너 이미지에 바로 통합합니다. 이를 위해 Dockerfile 파일이 생성됩니다.

# Dockerfile
FROM public.ecr.aws/lambda/nodejs:22

# Install utilities
RUN dnf install -y unzip wget

# Download the OpenTelemetry Layer with AppSignals Support
RUN wget https://github.com/aws-observability/aws-otel-js-instrumentation/releases/latest/download/layer.zip -O /tmp/layer.zip

# Extract and include Lambda layer contents
RUN mkdir -p /opt && \
    unzip /tmp/layer.zip -d /opt/ && \
    chmod -R 755 /opt/ && \
    rm /tmp/layer.zip

# Install npm dependencies
RUN npm init -y
RUN npm install

# Copy function code
COPY *.js ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

# Set the CMD to your handler
CMD [ "index.handler" ]

Lambda 함수 코드

다음과 같은 콘텐츠로 index.js 파일을 생성합니다.

const { S3Client, ListBucketsCommand } = require('@aws-sdk/client-s3');

// Initialize S3 client
const s3Client = new S3Client({ region: process.env.AWS_REGION });

exports.handler = async function(event, context) {
  console.log('Received event:', JSON.stringify(event, null, 2));
  console.log('Handler initializing:', exports.handler.name);
  
  const response = {
    statusCode: 200,
    body: {}
  };
  
  try {
    // List S3 buckets
    const command = new ListBucketsCommand({});
    const data = await s3Client.send(command);
    
    // Extract bucket names
    const bucketNames = data.Buckets.map(bucket => bucket.Name);
    
    response.body = {
      message: 'Successfully retrieved buckets',
      buckets: bucketNames
    };
    
  } catch (error) {
    console.error('Error listing buckets:', error);
    
    response.statusCode = 500;
    response.body = {
      message: `Error listing buckets: ${error.message}`
    };
  }
  
  return response;
};

프로젝트 구조가 다음과 같아야 합니다.

.
├── Dockerfile
└── index.js

컨테이너 이미지 빌드 및 배포

환경 변수 설정

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
# set AWS_REGION (aws configure get region)

퍼블릭 Amazon ECR로 인증

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

프라이빗 Amazon ECR로 인증

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Amazon ECR 리포지토리 생성(필요한 경우)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

이미지 빌드, 태그 지정 및 푸시

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Lambda 함수 생성 및 구성

Lambda 콘솔을 사용하여 새 함수를 생성합니다.

배포 옵션으로 컨테이너 이미지를 선택합니다.

이미지 찾아보기기 선택하여 Amazon ECR 이미지를 선택합니다.

테스트 및 확인 - 간단한 이벤트로 Lambda를 테스트합니다. 계층 통합에 성공하면 Application Signals 서비스 맵 아래에 Lambda가 나타납니다.

CloudWatch 콘솔에 Lambda 함수에 대한 트레이스 및 지표가 표시됩니다.

프로젝트 구조 설정

Lambda 함수 컨테이너 이미지용 디렉터리 생성

mkdir python-appsignals-container-lambda &&\
cd python-appsignals-container-lambda

Dockerfile 생성

Application Signals가 지원되는 OpenTelemetry 계층을 다운로드하여 Lambda 컨테이너 이미지에 바로 통합합니다. 이를 위해 Dockerfile 파일이 생성됩니다.

Lambda 함수 코드

app.py 파일에 Lambda 함수를 생성합니다.

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    Sample Lambda function that can be used in a container image.

    Parameters:
    -----------
    event: dict
        Input event data
    context: LambdaContext
        Lambda runtime information

    Returns:
    __
    dict
        Response object
    """
    print("Received event:", json.dumps(event, indent=2))

    # Create S3 client
    s3 = boto3.client('s3')

    try:
        # List buckets
        response = s3.list_buckets()

        # Extract bucket names
        buckets = [bucket['Name'] for bucket in response['Buckets']]

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({
                'message': 'Successfully retrieved buckets',
                'buckets': buckets
            })
        }
    except Exception as e:
        print(f"Error listing buckets: {str(e)}")
        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json.dumps({
                'message': f'Error listing buckets: {str(e)}'
            })
        }

프로젝트 구조가 다음과 같아야 합니다.

.
├── Dockerfile
├── app.py
└── instructions.md

컨테이너 이미지 빌드 및 배포

환경 변수 설정

AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
AWS_REGION=$(aws configure get region)

# For fish shell users:
# set AWS_ACCOUNT_ID (aws sts get-caller-identity --query Account --output text) 
# set AWS_REGION (aws configure get region)

퍼블릭 Amazon ECR로 인증

aws ecr-public get-login-password --region us-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin public.ecr.aws

프라이빗 Amazon ECR로 인증

aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

Amazon ECR 리포지토리 생성(필요한 경우)

aws ecr create-repository \
    --repository-name lambda-appsignals-demo \
    --region $AWS_REGION

이미지 빌드, 태그 지정 및 푸시

# Build the Docker image
docker build -t lambda-appsignals-demo .

# Tag the image
docker tag lambda-appsignals-demo:latest $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

# Push the image
docker push $AWS_ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com/lambda-appsignals-demo:latest

5. Create and Configure the Lambda Function

Lambda 함수 생성 및 구성

Lambda 콘솔을 사용하여 새 함수를 생성합니다.

배포 옵션으로 컨테이너 이미지를 선택합니다.

이미지 찾아보기기 선택하여 Amazon ECR 이미지를 선택합니다.

테스트 및 확인 - 간단한 이벤트로 Lambda를 테스트합니다. 계층 통합에 성공하면 Application Signals 서비스 맵 아래에 Lambda가 나타납니다.

CloudWatch 콘솔에 Lambda 함수에 대한 트레이스 및 지표가 표시됩니다.