사전준비 사항
다음 정보를 바탕으로 AWS Lambda 프로젝트를 Eclipse용 AWS Toolkit을 이용하여 생성한다.
Eclipse 프로젝트 탐색기를 사용하여 LogDeviceLambdaJavaProject 프로젝트에서 LogDeviceHandler.java를 열고, 다음 코드로 바꿉니다.
import java.text.ParseException;
import java.util.Iterator;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDB;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDBClientBuilder;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.DynamoDB;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.Item;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.ItemCollection;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.ScanOutcome;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.Table;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.spec.ScanSpec;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.utils.NameMap;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.document.utils.ValueMap;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;
public class LogDeviceHandler implements RequestHandler<Event, String> {
private DynamoDB dynamoDb;
@Override
public String handleRequest(Event input, Context context) {
this.initDynamoDbClient();
Table table = dynamoDb.getTable(input.device);
long from=0;
long to=0;
try {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat ( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
sdf.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("Asia/Seoul"));
from = sdf.parse(input.from).getTime() / 1000;
to = sdf.parse(input.to).getTime() / 1000;
} catch (ParseException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
ScanSpec scanSpec = new ScanSpec()
.withFilterExpression("#t between :from and :to").withNameMap(new NameMap().with("#t", "time"))
.withValueMap(new ValueMap().withNumber(":from", from).withNumber(":to", to));
ItemCollection<ScanOutcome> items=null;
try {
items = table.scan(scanSpec);
}
catch (Exception e) {
System.err.println("Unable to scan the table:");
System.err.println(e.getMessage());
}
return getResponse(items);
}
private String getResponse(ItemCollection<ScanOutcome> items) {
Iterator<Item> iter = items.iterator();
String response = "{ \"data\": [";
for (int i =0; iter.hasNext(); i++) {
if (i!=0)
response +=",";
response += iter.next().toJSON();
}
response += "]}";
return response;
}
private void initDynamoDbClient() {
AmazonDynamoDB client = AmazonDynamoDBClientBuilder.standard().withRegion("ap-northeast-2").build();
this.dynamoDb = new DynamoDB(client);
}
}
class Event {
public String device;
public String from;
public String to;
}
Lambda에 함수를 업로드하려면, Eclipse 코드 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 [AWS Lambda]와 [Upload function to AWS Lambda]를 차례대로 선택합니다.
[Select Target Lambda Function] 페이지에서 사용할 AWS 리전을 선택합니다. 이 리전은 Amazon S3 버킷에 대해 선택한 리전과 동일해야 합니다.
새 Lambda 함수 생성을 선택하고 함수 이름(예: LogDeviceFunction)을 입력한 후, [Next]를 선택합니다.
함수 구성(Function Configuration 페이지에서 대상 Lambda 함수에 대한 설명을 입력하고 함수에서 사용할 IAM 역할 선택합니다.
Lambda 함수 코드를 저장할 S3 버킷을 선택합니다. 만약 새로운 Amazon S3 버킷을 생성하고 싶은 경우에는 생성 버튼을 클릭하고 버킷 생성 대화 상자에 버킷 이름을 입력합니다.
Finish를 선택하여 Lambda 함수를 AWS에 업로드합니다.
Lambda 함수를 실행하려면, Eclipse 코드 창에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 AWS Lambda를 선택한 후 Run Function on AWS Lambda(AWS Lambda에서 함수 실행)를 선택합니다.
Enter the JSON input for your function이 선택된 상태에서 입력 창에 다음 입력 문자열을 입력한다.
to 속성: 종료 시간 (yyyy-MM-dd hh:mm:ss) 형식의 문자열
{ "device": "DeviceData", "from":"2019-11-29 00:00:00", "to": "2019-11-29 18:09:36"} Invoke 버튼을 클릭한 후, Eclipse Console 창에 다음과 같은 결과가 출력되는 지 확인합니다.
Skip uploading function code since no local change is found...
Invoking function...
==================== FUNCTION OUTPUT ====================
"{ \"data\": [{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.60\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018207,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:03:27\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.90\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018547,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:07\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.10\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018576,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:36\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.70\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018192,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:03:12\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.50\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018197,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:03:17\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575017786,\"timestamp\":\"2019-11-29 17:56:26\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018566,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:26\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018551,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:11\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018571,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:31\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018561,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:21\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"25.00\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018556,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:09:16\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.60\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018202,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:03:22\"},{\"clientToken\":\"a\",\"temperature\":\"24.70\",\"LED\":\"OFF\",\"time\":1575018212,\"timestamp\":\"2019-11-29 18:03:32\"}]}"
==================== FUNCTION LOG OUTPUT ====================
START RequestId: e403e7bc-490b-465a-b7d8-b553029262c1 Version: $LATEST
END RequestId: e403e7bc-490b-465a-b7d8-b553029262c1
REPORT RequestId: e403e7bc-490b-465a-b7d8-b553029262c1 Duration: 156.98 ms Billed Duration: 200 ms Memory Size: 512 MB Max Memory Used: 144 MB