MSA 기반 미디어 업로드 고도화: 람다 함수 구조 변경으로 유지보수성 향상

간단 소개

MSA 기반 미디어 업로드 시스템을 고도화하여 람다 함수 구조를 개선, 유지보수성을 향상시키고 서비스 독립성을 확보했습니다.

AI Summary

미디어 업로드 고도화 배경 및 목표
- MSA 아키텍처 기반 서비스에서 람다 함수의 서비스 독립성 확보가 중요.
- 기존 람다 함수의 문제점 (과도한 권한, 복잡한 분기, 불필요한 로직, 하드코딩, 복잡한 호출 구조) 해결 목표.
주요 개선 사항 및 마이그레이션
- Chalice를 이용한 환경별 배포 간소화 및 람다별 IAM 권한/역할 분리.
- RDB에서 DynamoDB/DocumentDB로 전환하여 서버리스 환경에 최적화 및 데이터 통합 관리.
- Step Functions를 활용하여 람다 함수 호출 순서 제어 및 안정적인 데이터 흐름 보장.
람다 함수별 역할 분담 및 카프카 활용
- mediaconvert_video_input: 비디오 업로드 트리거, 메타데이터 추출, MediaConvert 작업 실행 및 결과 알림.
- stepfunction_trigger: S3 이벤트 기반 Step Functions 실행.
- mediaconvert_ffmpeg: 업로드 파일 메타데이터 추출 및 전송.
- mediaconvert_video_output: 비디오 컨버팅 상태 변경 성공 메시지 발행.
- mediaconvert_error: MediaConvert 작업 실패 시 에러 메시지 발행.
- 카프카 토픽을 통해 서비스 간 메시지 전달 및 분리.