Aws Lambda에 대해서

Kinesis에서 Lambda를 함께 사용하는 이유

1. 자동화된 데이터 처리: Kinesis에서 수집하는 대량의 실시간 데이터 스트림을 Lambda 함수를 통해 자동으로 처리할 수 있다. 이를 통해 복잡한 서버 관리나 데이터 처리 파이프라인 구축 없이도 데이터를 실시간으로 분석하고 반응할 수 있다.
2. 유연성과 확장성: Lambda는 요청 수에 따라 자동으로 확장되므로, 데이터 스트림의 크기나 처리 요구가 변동되더라도 문제 없이 대응할 수 있다. 이는 데이터 볼륨이 예측 불가능하거나 급변하는 애플리케이션에 특히 유용하다.
3. 비용 효율성: Lambda는 실행 시간에만 비용을 지불하는 모델을 따르므로, 사용하지 않는 시간에는 비용이 발생하지 않는다. 이는 대량의 데이터를 처리해야 하는 작업에서 경제적으로 매우 유리하다.
4. 간편한 통합: AWS 서비스들은 서로 잘 통합되어 있어, Kinesis에서 수집한 데이터를 Lambda로 쉽게 전달하고, 그 결과를 다른 AWS 서비스(예: S3, DynamoDB, RDS 등)에 저장하거나 활용할 수 있다.
5. 실시간 데이터 분석과 반응: 실시간으로 데이터를 분석하고, 그에 따라 즉각적으로 반응할 수 있다. 예를 들어, 소셜 미디어 트렌드 분석, 금융 거래 모니터링, IoT 장치 데이터 분석 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.

Kinesis와 Lambda의 결합은 개발자들이 실시간 데이터 스트림을 효과적으로 처리할 수 있게 하며, 복잡한 인프라 관리에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있게 한다.

Lambda함수는 Kinesis와 통합할 때, Lambda는 Kinesis스트림의 샤드에 할당된 데이터 레코드를 자동으로 읽고 처리한다!