Docker로 Lambda 이미지 만들어 배포하기

📄 목차

1. 프로젝트 준비

빈 프로젝트에 package.json, app.js, Dockefile을 만들어줍니다. 일단 빈 람다를 Dockerize해서 올려보겠습니다.

Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/nodejs:18

# Assumes your function is named "app.js", and there is a package.json file in the app directory 
COPY app.js package.json  ${LAMBDA_TASK_ROOT}/

# Install NPM dependencies for function
RUN npm install

# Set the CMD to your handler (could also be done as a parameter override outside of the Dockerfile)
CMD [ "app.handler" ]

app.js

exports.handler = async function (event, context) {
  console.log("EVENT: \n" + JSON.stringify(event, null, 2));
  return {
    statusCode: 200,
    body: {
      data: "hi",
    },
  };
};

package.json

{
  "name": [프로젝트 이름], // "ffmpeg-lambda",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "author": "",
  "license": "ISC"
}

2. 빌드

빌드해서 로컬에서 실행해보겠습니다. 

# 도커 빌드
docker build --platform linux/amd64 -t [도커이미지명] .
# docker build --platform linux/amd64 -t audio-process-lambda .

빌드한 컨테이너는 로컬에서 실행시켜 테스트해봅니다.

# 도커 실행
docker run -p 9000:8080 [도커이미지]
# docker run -p 9000:8080 audio-process-lambda

호출은 아래 경로로 해볼 수 있습니다.

curl -XPOST "http://localhost:9000/2015-03-31/functions/function/invocations" -d '{}'
# 응답 : {"statusCode":200,"body":{"data":"hi"}}

 

정상 응답을 확인해볼 수 있습니다.

이제 이 기본람다를 AWS Lambda에 배포해보겠습니다.

 

3. ECR 생성

도커 이미지를 위한 리포지토리인 ECR을 생성해줍니다.

리포지토리 이름만 명시해주고 나머지는 다 기본 옵션으로 두었습니다.

생성된 리포지토리로 들어가면 이 리포지토리에 이미지를 업로드하기 위한 푸시 명령을 확인할 수 있습니다.

이 명령 그대로 이미지를 푸시해주면 latest 이미지가 ECR에 올라간 것을 확인할 수 있습니다..

aws ecr get-login-password --region ap-northeast-2 | docker login --username AWS --password-stdin [비번]
docker tag audio-process-lambda:latest [계정id].dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/audio-process-lambda:latest
docker push [계정id].dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/audio-process-lambda:latest

 

4. 람다 생성

이제 이 이미지로 람다를 만들어줍니다. 

- Container image에서 생성 옵션 선택

- 아까 푸시한 ECR 에 있는 이미지 선택

- Architecture : 빌드에 사용한 정보 선택 

배포 완료되면 람다의 Test탭을 통해 응답을 확인해볼 수 있습니다.

 

⚠️  Architecture 선택과  Runtime.InvalidEntryPoint 오류

MAC M1 에서 빌드 후 x86_64 옵션으로 람다를 배포하면 실행이 되지 않고 아래와 같은 오류가 나옵니다.

꼭 빌드한 정보와 배포할 환경을 맞춰주세요 

{
  "errorType": "Runtime.InvalidEntrypoint",
  "errorMessage": "RequestId: d35cad28-680b-428c-be4a-182f5d8bcdff Error: fork/exec /lambda-entrypoint.sh: exec format error"
}

For anyone visiting this, the problem could also be due to the fact that the image has been built on a different CPU architecture than specified on AWS. For example, if you have built your image on an M1, you have to choose the option of arm64 in lambda image dialog.

 

 

• 로컬에서 람다 테스트 : https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/lambda/latest/dg/images-test.html
• 람다 실행환경 선택 참고: https://stackoverflow.com/questions/68247643/aws-lambda-alpine-python-container-shows-image-launch-error-exec-format-error