Serverless AWS Lambda Development · 강의

S3 및 SQS 이벤트 트리거

Amazon S3 객체 이벤트(예: 업로드)와 Amazon SQS 큐의 메시지에 응답하여 Lambda 함수를 트리거하고 데이터 처리 흐름을 구성하는 방법을 학습합니다.

S3 및 SQS 이벤트 트리거은(는) CoddyKit의 무료 Serverless AWS Lambda Development 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Serverless AWS Lambda Development 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Serverless AWS Lambda Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Events Drive Serverless

Serverless functions, like AWS Lambda, don't just run on their own. They wait for something to happen! This "something" is called an event.

An event is a signal from another service that tells your Lambda function to execute. Think of it like a doorbell ringing for your function to answer.

S3 Bucket Events

Amazon S3 (Simple Storage Service) is a popular cloud storage service. It can generate events when objects are created, deleted, or modified in your buckets.

Object Created (PUT): An image is uploaded.
Object Deleted: A file is removed.
Object Restored: An archived item is brought back.

These events can trigger a Lambda function to process the changes.

Connecting S3 to Lambda

To link an S3 bucket to a Lambda function, you define a trigger. This tells S3 which events to listen for and which Lambda function to invoke.

You specify the S3 bucket.
You choose the event types (e.g., s3:ObjectCreated:*).
You can filter by object prefix or suffix (e.g., only trigger for images/ folder or .jpg files).

What S3 Sends to Lambda

When an S3 event triggers your Lambda function, the function receives a JSON object containing details about the event. This object is the "event" parameter in your function handler.

Key information includes:

Bucket Name: Where the event occurred.
Object Key: The full path and name of the file affected.
Event Name: The specific action (e.g., ObjectCreated:Put).

Processing an S3 Upload

Here's a Python Lambda function that processes an S3 object creation event. It extracts and prints the bucket name and the key of the uploaded object.

Try uploading a file to an S3 bucket configured to trigger this function!

import json

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        bucket_name = record['s3']['bucket']['name']
        object_key = record['s3']['object']['key']
        event_name = record['eventName']
        print(f"Event: {event_name}")
        print(f"Bucket: {bucket_name}")
        print(f"Object Key: {object_key}")
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('S3 event processed!')
    }

SQS Queue Messages

Amazon SQS (Simple Queue Service) is a message queuing service. It allows different parts of your application to communicate asynchronously without direct interaction.

When messages are sent to an SQS queue, they can trigger a Lambda function. This is great for tasks that can be processed later or in batches, like sending emails or processing orders.

Connecting SQS to Lambda

Setting up an SQS trigger for Lambda is straightforward. Lambda continuously polls the SQS queue for new messages.

You specify the SQS queue.
You define a batch size (1 to 10,000 messages). This determines how many messages Lambda tries to process in a single invocation.
Lambda deletes messages from the queue only after successful processing.

What SQS Sends to Lambda

Similar to S3, an SQS event passed to your Lambda function is a JSON object. It contains an array of Records, each representing a message from the queue.

Each record includes:

Message Body: The actual content of the message.
Message Attributes: Optional metadata about the message.
Receipt Handle: Used internally by SQS for message deletion.

Processing SQS Messages

This Python Lambda function processes messages from an SQS queue. It iterates through the batch of messages received and prints their content.

Imagine each message contains a task to perform!

import json

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        message_body = record['body']
        print(f"Received message: {message_body}")
        # Add your processing logic here
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('SQS messages processed!')
    }

S3 vs. SQS Triggers

You've learned about two powerful event sources for AWS Lambda: S3 and SQS. They serve different purposes but both enable event-driven architectures.

Which of the following statements are TRUE regarding S3 and SQS Lambda triggers?

Recap: S3 & SQS Triggers

Great job! You've explored how AWS Lambda functions can be triggered by events from Amazon S3 and SQS.

S3 triggers are perfect for reacting to file changes, like image uploads or document processing.
SQS triggers enable asynchronous processing of messages, allowing for decoupled and scalable workflows.

These event sources are fundamental to building powerful, reactive serverless applications!

자주 묻는 질문

“S3 및 SQS 이벤트 트리거” 강의는 무료인가요?

네 — “S3 및 SQS 이벤트 트리거” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Serverless AWS Lambda Development 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Serverless AWS Lambda Development 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“S3 및 SQS 이벤트 트리거”에서 뭘 배우나요?

Amazon S3 객체 이벤트(예: 업로드)와 Amazon SQS 큐의 메시지에 응답하여 Lambda 함수를 트리거하고 데이터 처리 흐름을 구성하는 방법을 학습합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Serverless AWS Lambda Development을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Serverless AWS Lambda Development을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Serverless AWS Lambda Development은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“S3 및 SQS 이벤트 트리거” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Serverless AWS Lambda Development 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Serverless AWS Lambda Development 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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