aws lambda 함수 호출 sns 작업하기

Lambda 함수를 호출하기 위해 네이티브 함수로 작업

 

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Integrating.Lambda.html

Amazon Aurora MySQL DB 클러스터에서 Lambda 함수 호출 - Amazon Aurora

lambda_sync 및 lambda_async 함수는 내장된 네이티브 함수이며 동기적 또는 비동기적으로 Lambda 함수를 호출합니다. 다른 작업으로 넘어가기 전에 호출된 함수의 실행 결과를 알아야 하는 경우, 동기식 함수 lambda_sync를 사용합니다. 다른 작업으로 넘어가기 전에 실행 결과를 알 필요가 없는 경우, 비동기식 함수 lambda_async를 사용합니다.

네이티브 함수를 호출하는 사용자에게는 INVOKE LAMBDA 권한이 있어야 합니다. 사용자에게 이 권한을 부여하려면 마스터 사용자로 DB 인스턴스에 연결하고 다음 명령문을 실행합니다.

 

GRANT INVOKE LAMBDA ON *.* TO user@domain-or-ip-address

다음 명령문을 실행하여 이 권한을 호출할 수 있습니다.

 

REVOKE INVOKE LAMBDA ON *.* FROM user@domain-or-ip-address lambda_sync 함수의 구문

RequestResponse 호출 유형으로 lambda_sync 함수를 동기식으로 호출합니다. 함수가 JSON 페이로드에서 Lambda 호출 결과를 반환합니다. 함수에는 다음과 같은 구문이 있습니다.

 

lambda_sync ( lambda_function_ARN, JSON_payload )

참고

트리거를 사용하여 데이터 수정 문에서 Lambda을 호출할 수 있습니다. 트리거는 SQL 문당 한 번이 아니라 수정된 행당 한 번 실행되며 한 번에 한 행씩 실행됩니다. 트리거 실행은 동기식이며 데이터 수정 문은 트리거 실행이 완료될 때까지 반환되지 않습니다.

쓰기 트래픽이 높은 테이블에서 트리거로 AWS Lambda 기능을 호출할 때는 주의하십시오. INSERT, UPDATE, DELETE 트리거는 행마다 활성화됩니다. INSERT, UPDATE, DELETE 트리거가 있는 테이블에서 쓰기가 많은 워크로드는 AWS Lambda 기능에 다량의 호출을 야기합니다.

lambda_sync 함수의 파라미터

lambda_sync 함수에는 다음과 같은 파라미터가 있습니다.

lambda_function_ARN

호출할 Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.

JSON_payload

JSON 형식으로 호출된 Lambda 함수의 페이로드입니다.

참고

Aurora MySQL은 JSON 구문 분석을 지원하지 않습니다. Lambda 함수가 숫자 또는 문자열과 같은 원자 값을 반환할 때 JSON 구문 분석이 필요하지 않습니다.

lambda_sync 함수의 예

lambda_sync를 기반으로 하는 다음 쿼리는 함수 ARN을 사용하여 Lambda 함수 BasicTestLambda를 동기식으로 호출합니다. 함수에 대한 페이로드는 {"operation": "ping"}입니다.

 

SELECT lambda_sync( 'arn:aws:lambda:us-east-1:868710585169:function:BasicTestLambda', '{"operation": "ping"}'); lambda_async 함수의 구문

Event 호출 유형으로 lambda_async 함수를 비동기식으로 호출합니다. 함수가 JSON 페이로드에서 Lambda 호출 결과를 반환합니다. 함수에는 다음과 같은 구문이 있습니다.

 

lambda_async ( lambda_function_ARN, JSON_payload )lambda_async 함수의 파라미터

lambda_async 함수에는 다음과 같은 파라미터가 있습니다.

lambda_function_ARN

호출할 Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.

JSON_payload

JSON 형식으로 호출된 Lambda 함수의 페이로드입니다.

참고

Aurora MySQL은 JSON 구문 분석을 지원하지 않습니다. Lambda 함수가 숫자 또는 문자열과 같은 원자 값을 반환할 때 JSON 구문 분석이 필요하지 않습니다.

lambda_async 함수의 예

lambda_async를 기반으로 하는 다음 쿼리는 함수 ARN을 사용하여 Lambda 함수 BasicTestLambda를 비동기식으로 호출합니다. 함수에 대한 페이로드는 {"operation": "ping"}입니다.

 

SELECT lambda_async( 'arn:aws:lambda:us-east-1:868710585169:function:BasicTestLambda', '{"operation": "ping"}');

관련 주제

• Aurora를 다른 AWS 서비스와 통합

• Amazon Aurora DB 클러스터 관리

• AWS Lambda 개발자 안내서

Aurora MySQL 저장 프로시저로 Lambda 함수 호출

mysql.lambda_async 프로시저를 호출하여 Aurora MySQL DB 클러스터에서 AWS Lambda 함수를 호출할 수 있습니다. 이 방식은 Aurora MySQL에서 실행 중인 데이터베이스를 다른 AWS 서비스와 통합하려는 경우에 유용합니다. 예를 들어 데이터베이스의 특정 테이블에 행이 삽입될 때마다 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)를 사용하여 알림을 보낼 수 있습니다.

Aurora MySQL 버전 고려 사항

Aurora MySQL 버전 1.8 이상에서는 이러한 저장 프로시저 대신 네이티브 함수 메서드를 사용하여 Lambda 함수를 호출할 수 있습니다. Amazon Aurora 버전 1.16으로 시작하면 저장된 프로시저 mysql.lambda_async는 더 이상 사용되지 않습니다. Aurora 버전 1.16 이상을 사용하는 경우 네이티브 Lambda 함수로 대신 작업하는 것이 좋습니다. 네이티브 함수 구성에 대한 자세한 내용은 Lambda 함수를 호출하기 위해 네이티브 함수로 작업. 단원을 참조하십시오.

현재 Aurora MySQL 버전 2.*에서는 네이티브 함수 기술을 사용하여 Lambda 함수를 호출할 수 없습니다. Aurora MySQL 5.7 호환성 클러스터의 경우 다음 섹션에 기술된 저장 프로시저 기술을 사용하십시오.

Lambda 함수 호출을 위한 mysql.lambda_async 프로시저 작업

mysql.lambda_async 프로시저는 Lambda 함수를 비동기 방식으로 호출하는 기본 제공 저장 프로시저입니다. 이 프로시저를 사용하려면 데이터베이스 사용자가 mysql.lambda_async 저장 프로시저에 대한 실행 권한이 있어야 합니다.

구문

mysql.lambda_async 프로시저에는 다음과 같은 구문이 있습니다.

 

CALL mysql.lambda_async ( lambda_function_ARN, lambda_function_input )파라미터

mysql.lambda_async 프로시저에는 다음과 같은 파라미터가 있습니다.

lambda_function_ARN

호출할 Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.

lambda_function_input

호출되는 Lambda 함수에 대한 입력 문자열(JSON 형식)입니다.

예제

트리거나 클라이언트 코드와 같은 여러 소스에서 호출할 수 있는 저장 프로시저의 mysql.lambda_async 프로시저에 대한 호출을 래핑하는 것이 좋습니다. 이 방식을 사용하면 임피던스 불일치 문제를 방지하고 Lambda 함수를 보다 쉽게 호출할 수 있습니다.

참고

쓰기 트래픽이 높은 테이블에서 트리거로 AWS Lambda 기능을 호출할 때는 주의하십시오. INSERT, UPDATE, DELETE 트리거는 행마다 활성화됩니다. INSERT, UPDATE, DELETE 트리거가 있는 테이블에서 쓰기가 많은 워크로드는 AWS Lambda 기능에 다량의 호출을 야기합니다.

mysql.lambda_async 절차에 대한 호출은 비동기식이지만 트리거는 동기식입니다. 다량의 트리거 활성화를 야기하는 명령문은 AWS Lambda 기능 종료에 대한 호출을 기다리지 않고, 다만 트리거 종료를 기다린 다음에 클라이언트로 제어를 돌려줍니다.

예: AWS Lambda 함수를 호출하여 이메일 보내기

다음 예제에서는 Lambda 함수를 사용하여 이메일을 보내기 위해 데이터베이스 코드에서 호출할 수 있는 저장 프로시저를 생성합니다.

AWS Lambda 함수

 

import boto3 ses = boto3.client('ses') def SES_send_email(event, context): return ses.send_email( Source=event['email_from'], Destination={ 'ToAddresses': [ event['email_to'], ] }, Message={ 'Subject': { 'Data': event['email_subject'] }, 'Body': { 'Text': { 'Data': event['email_body'] } } } )

저장 프로시저

 

DROP PROCEDURE IF EXISTS SES_send_email; DELIMITER ;; CREATE PROCEDURE SES_send_email(IN email_from VARCHAR(255), IN email_to VARCHAR(255), IN subject VARCHAR(255), IN body TEXT) LANGUAGE SQL BEGIN CALL mysql.lambda_async( 'arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:SES_send_email', CONCAT('{"email_to" : "', email_to, '", "email_from" : "', email_from, '", "email_subject" : "', subject, '", "email_body" : "', body, '"}') ); END ;; DELIMITER ;

저장 프로시저를 호출하여 AWS Lambda 함수 호출

 

mysql> call SES_send_email('example_from@amazon.com', 'example_to@amazon.com', 'Email subject', 'Email content');

예: AWS Lambda 함수를 호출하여 트리거에서 이벤트 게시

다음 예제에서는 Amazon SNS를 사용하여 이벤트를 게시하는 저장 프로시저를 생성합니다. 이 코드는 테이블에 행이 추가되면 트리거에서 프로시저를 호출합니다.

AWS Lambda 함수

 

import boto3 sns = boto3.client('sns') def SNS_publish_message(event, context): return sns.publish( TopicArn='arn:aws:sns:us-west-2:123456789012:Sample_Topic', Message=event['message'], Subject=event['subject'], MessageStructure='string' )

저장 프로시저

 

DROP PROCEDURE IF EXISTS SNS_Publish_Message; DELIMITER ;; CREATE PROCEDURE SNS_Publish_Message (IN subject VARCHAR(255), IN message TEXT) LANGUAGE SQL BEGIN CALL mysql.lambda_async('arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:SNS_publish_message', CONCAT('{ "subject" : "', subject, '", "message" : "', message, '" }') ); END ;; DELIMITER ;

표

 

CREATE TABLE 'Customer_Feedback' ( 'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 'customer_name' varchar(255) NOT NULL, 'customer_feedback' varchar(1024) NOT NULL, PRIMARY KEY ('id') ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

트리거

 

DELIMITER ;; CREATE TRIGGER TR_Customer_Feedback_AI AFTER INSERT ON Customer_Feedback FOR EACH ROW BEGIN SELECT CONCAT('New customer feedback from ', NEW.customer_name), NEW.customer_feedback INTO @subject, @feedback; CALL SNS_Publish_Message(@subject, @feedback); END ;; DELIMITER ;

알림 트리거를 위하여 테이블에 행 삽입

 

mysql> insert into Customer_Feedback (customer_name, customer_feedback) VALUES ('Sample Customer', 'Good job guys!');

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