기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 서버리스 환경에 배포된 웹 프레임워크 구성 **참고** X-Ray SDK/데몬 유지 관리 공지 - 2026년 2월 25일에 AWS X-Ray SDKs/데몬은 유지 관리 모드로 전환되며, 여기서 AWS 는 보안 문제만 해결하도록 X-Ray SDK 및 데몬 릴리스를 제한합니다. 지원 일정에 대한 자세한 내용은 [X-Ray SDK 및 데몬 지원 타임라인](xray-sdk-daemon-timeline.md) 섹션을 참조하세요. OpenTelemetry로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. OpenTelemetry로 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 [X-Ray 계측에서 OpenTelemetry 계측으로 마이그레이션](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-migration.html)을 참조하세요. Python용 AWS X-Ray SDK는 서버리스 애플리케이션에 배포된 웹 프레임워크 계측을 지원합니다. 서버리스는 운영상의 책임을 AWS로 전환하여 민첩성과 혁신을 높일 수 있도록 하는 클라우드의 네이티브 아키텍처입니다. 서버리스 아키텍처는 서버를 고려하지 않고 애플리케이션 및 서비스를 구축하고 실행할 수 있게 해주는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 서버 또는 클러스터 프로비저닝, 패치 적용, 운영 체제 유지 관리 및 용량 프로비저닝과 같은 인프라 관리 작업을 덜어냅니다. 거의 모든 유형의 애플리케이션 또는 백엔드 서비스를 서버리스 솔루션으로 구축할 수 있으며, 애플리케이션을 고가용성으로 실행하고 확장하는 데 필요한 모든 사항이 자동으로 처리됩니다. 이 자습서에서는 서버리스 환경에 배포된 Flask 또는 Django와 같은 웹 프레임워크 AWS X-Ray 에서를 자동으로 계측하는 방법을 보여줍니다. 애플리케이션의 X-Ray 계측을 사용하면 Amazon API Gateway에서 시작하여 AWS Lambda 함수를 통해 수행된 모든 다운스트림 호출과 애플리케이션이 수행한 발신 호출을 볼 수 있습니다. Python용 X-Ray SDK는 다음 Python 애플리케이션 프레임워크를 지원합니다. + Flask 버전 0.8 이상 + Django 버전 1.0 이상 이 튜토리얼에서는 Lambda에 배포되고 API Gateway에서 호출되는 서버리스 애플리케이션 예시를 개발합니다. 이 튜토리얼에서는 Zappa를 사용하여 애플리케이션을 Lambda에 자동으로 배포하고 API 게이트웨이 엔드포인트를 구성합니다. ## 사전 조건 + [Zappa](https://github.com/Miserlou/Zappa) + [Python](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-sdk-python.html) – 버전 2.7 또는 3.6. + [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html) - AWS CLI 가 계정으로 구성되어 있고 애플리케이션을 배포할 AWS 리전 것인지 확인합니다. + [Pip](https://pypi.org/project/pip/) + [Virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/latest/) ## 단계 1: 환경 조성 이 단계에서는 `virtualenv`를 사용하여 애플리케이션을 호스팅할 가상 환경을 만듭니다. 1. 를 사용하여 애플리케이션의 디렉터리를 AWS CLI생성합니다. 그런 다음 새 디렉터리로 변경합니다. ``` mkdir {{serverless_application}} cd {{serverless_application}} ``` 1. 다음에는 새 디렉터리에서 가상 환경을 생성합니다. 다음 명령을 사용하여 활성화합니다. ``` # Create our virtual environment virtualenv {{serverless_env}} # Activate it source {{serverless_env}}/bin/activate ``` 1. 환경에 X-Ray, Flask, Zappa 및 Requests 라이브러리를 설치합니다. ``` # Install X-Ray, Flask, Zappa, and Requests into your environment pip install aws-xray-sdk flask zappa requests ``` 1. `serverless_application` 디렉터리에 애플리케이션 코드를 추가합니다. 이 예제에서는 Flasks의 [Hello World](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/quickstart/) 예제를 빌드합니다. `serverless_application` 디렉터리에서 `my_app.py`라는 파일 만듭니다. 그런 다음 텍스트 편집기를 사용하여 다음 명령을 추가합니다. 이 애플리케이션은 Requests 라이브러리를 계측하고, Flask 애플리케이션의 미들웨어를 패치하고, 엔드포인트 `'/'`를 엽니다. ``` # Import the X-Ray modules from aws_xray_sdk.ext.flask.middleware import XRayMiddleware from aws_xray_sdk.core import patcher, xray_recorder from flask import Flask import requests # Patch the requests module to enable automatic instrumentation patcher.patch(('requests',)) app = Flask(__name__) # Configure the X-Ray recorder to generate segments with our service name xray_recorder.configure(service='{{My First Serverless App}}') # Instrument the Flask application XRayMiddleware(app, xray_recorder) @app.route('/') def hello_world(): resp = requests.get("https://aws.amazon.com") return 'Hello, World: %s' % resp.url ``` ## 2단계: Zappa 환경 생성 및 배포 이 단계에서는 Zappa를 사용하여 자동으로 API 게이트웨이 엔드포인트를 구성한 후 Lambda에 배포합니다. 1. `serverless_application` 디렉터리에서 Zappa를 실행합니다. 이 예제에서는 기본 설정을 사용했지만, 기본 설정을 사용자 지정할 경우 Zappa가 구성 지침을 표시합니다. ``` zappa init ``` ``` What do you want to call this environment (default 'dev'): {{dev}} ... What do you want to call your bucket? (default 'zappa-*******'): {{zappa-*******}} ... ... It looks like this is a Flask application. What's the modular path to your app's function? This will likely be something like 'your_module.app'. We discovered: my_app.app Where is your app's function? (default 'my_app.app'): {{my_app.app}} ... Would you like to deploy this application globally? (default 'n') [y/n/(p)rimary]: {{n}} ``` 1. X-Ray 활성화하기 `zappa_settings.json` 파일을 열고 예제와 비슷한지 확인합니다. ``` { "dev": { "app_function": "my_app.app", "aws_region": "us-west-2", "profile_name": "default", "project_name": "serverless-exam", "runtime": "python2.7", "s3_bucket": "zappa-*********" } } ``` 1. 구성 파일의 한 항목으로 `"xray_tracing": true`를 추가합니다. ``` { "dev": { "app_function": "my_app.app", "aws_region": "us-west-2", "profile_name": "default", "project_name": "serverless-exam", "runtime": "python2.7", "s3_bucket": "zappa-*********", "xray_tracing": true } } ``` 1. 애플리케이션을 배포합니다. 그러면 자동으로 API 게이트웨이 엔드포인트가 구성되고 코드가 Lambda로 업로드됩니다. ``` zappa deploy ``` ``` ... Deploying API Gateway.. Deployment complete!: https://**********.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/{{dev}} ``` ## 3단계: API Gateway에 X-Ray 추적 활성화하기 이 단계에서는 API 게이트웨이 콘솔과 상호 작용을 통해 X-Ray 추적을 활성화합니다. 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/apigateway/](https://console.aws.amazon.com/apigateway/) API Gateway 콘솔을 엽니다. 1. 새로 생성한 API를 찾습니다. 이 URL은 `serverless-exam-dev`과 유사해야 합니다. 1. **단계**를 선택합니다. 1. 배포 단계의 이름을 선택합니다. 기본값은 `dev`입니다. 1. **Logs/Tracing(로그/추적)** 탭에서 **Enable X-Ray Tracing(X-Ray 추적 활성화)** 확인란을 선택합니다. 1. **변경 사항 저장(Save Changes)**을 선택합니다. 1. 브라우저에서 엔드포인트에 액세스합니다. 예제 `Hello World` 애플리케이션을 사용한 경우 다음과 같이 표시되어야 합니다. ``` "Hello, World: https://aws.amazon.com/" ``` ## 4단계: 생성된 추적 보기 이 단계에서는 X-Ray 콘솔과 상호 작용을 통해 예제 애플리케이션이 생성하는 추적을 확인합니다. 추적 분석에 대한 자세한 내용은 [서비스 맵 보기](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console.html#xray-console-servicemap)를 참조하십시오. 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/xray/home](https://console.aws.amazon.com/xray/home) X-Ray 콘솔을 엽니다. 1. API 게이트웨이, Lambda 함수 및 Lambda 컨테이너에 의해 생성된 세그먼트를 봅니다. 1. Lambda 함수 세그먼트 아래에서 하위 세그먼트 `My First Serverless App`을 봅니다. 그 다음에 두 번째 하위 세그먼트 `https://aws.amazon.com`이 나옵니다. 1. 초기화 시, Lambda가 세 번째 하위 세그먼트 `initialization`도 생성할 수 있습니다. ![추적 세그먼트 보기](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/xray/latest/devguide/images/serverless-traceView.png) ![서비스 그래프 보기](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/xray/latest/devguide/images/serverless-serviceView.png) ## 5단계: 정리 원치 않는 비용이 누적되지 않도록 항상 더 이상 사용하지 않는 리소스는 종료하십시오. 이 자습서에서 알 수 있듯이 Zappa와 같은 도구는 서버리스 배포를 간소화합니다. Lambda, API 게이트웨이 및 Amazon S3에서 애플리케이션을 제거하려면 AWS CLI를 사용하여 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다. ``` zappa undeploy {{dev}} ``` ## 다음 단계 AWS 클라이언트를 추가하고 X-Ray로 계측하여 애플리케이션에 더 많은 기능을 추가합니다. [서버리스 온 AWS](https://aws.amazon.com/serverless)에서 서버리스 컴퓨팅 옵션에 대해 자세히 알아보십시오.