28.3. 프로그래밍 언어 파이썬(Python)에서의 Azure 활용

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프로그램언어 파이썬(Python)에서의 Azure Blob Storage 사용법

안녕하세요. 프로그램언어 파이썬(Python)에서 Azure Blob Storage를 사용하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

Azure Blob Storage는 Microsoft Azure의 객체 스토리지 서비스로, 대용량의 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 서비스입니다. Python에서 Azure Blob Storage를 사용하려면 ‘azure-storage-blob’ 라이브러리를 설치해야 합니다.

먼저, Azure Blob Storage에 연결하고 Blob 컨테이너를 생성하는 예제 코드는 다음과 같습니다:


from azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient

# Azure Blob Storage 연결 문자열
connect_str = ""

# BlobServiceClient 생성
blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connect_str)

# Blob 컨테이너 생성
container_name = ""
container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
container_client.create_container()

이어서, Blob을 업로드하고 다운로드하는 예제 코드는 아래와 같습니다:


# Blob 업로드
blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob="")
with open("local_file.txt", "rb") as data:
    blob_client.upload_blob(data)

# Blob 다운로드
with open("downloaded_file.txt", "wb") as my_blob:
    download_stream = blob_client.download_blob()
    my_blob.write(download_stream.readall())

위 예제 코드를 통해 Python에서 Azure Blob Storage를 사용하는 기본적인 방법을 익힐 수 있습니다. 필요에 따라 더 많은 기능을 활용하여 데이터를 안전하게 저장하고 관리할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 Azure Functions를 이용한 서버리스 구축 방법

파이썬(Python)에서 Azure Functions를 이용하여 서버리스(Serverless) 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Azure Functions는 클라우드 기반의 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 플랫폼으로, 코드를 실행하고 스케일링을 자동으로 관리해줍니다. 파이썬을 사용하여 Azure Functions를 만들어보겠습니다.

먼저 Azure Portal에 로그인하여 Azure Functions 앱을 만듭니다. 그런 다음 새로운 함수를 추가하고, 런타임 스택으로 Python을 선택합니다.

함수를 만들었으면 코드를 작성할 차례입니다. 다음은 간단한 예제 코드입니다.


import logging

def main(req):
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')
    
    name = req.params.get('name')
    if not name:
        try:
            req_body = req.get_json()
        except ValueError:
            pass
        else:
            name = req_body.get('name')
    
    if name:
        return f'Hello, {name}!'
    else:
        return 'Please pass a name on the query string or in the request body.'

위 코드는 HTTP 요청을 처리하는 간단한 Azure Functions 예제입니다. 요청에 ‘name’ 매개변수가 있으면 해당 이름을 인사하는 메시지로 반환하고, 그렇지 않으면 적절한 안내 메시지를 반환합니다.

이제 코드를 편집하고 저장한 후 Azure Functions 앱에 배포합니다. 함수를 실행하고 테스트하여 정상적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다.

이렇게 파이썬을 사용하여 Azure Functions를 만들어 서버리스 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Azure Functions를 통해 간편하게 이벤트 기반의 서버리스 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 Azure Container Instances 활용 전략

Azure Container Instances는 파이썬 프로그램을 실행하고 관리하는 데 유용한 서비스입니다. 이 서비스를 활용하는 전략은 다양한 측면에서 고려해야 합니다. 먼저, Azure Container Instances를 사용하여 파이썬 애플리케이션을 배포하고 실행하는 방법을 이해해야 합니다. 이를 위해 Docker 이미지를 빌드하고 Azure Container Registry에 푸시한 다음, 해당 이미지를 사용하여 Azure Container Instances를 생성합니다.

또한, Azure Container Instances의 확장성과 유연성을 고려하여 필요에 따라 인스턴스 수를 조정하고 자동 확장 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 부하에 따라 자원을 동적으로 조절할 수 있습니다.

또한, 파이썬에서 Azure Container Instances를 사용하는 예제 코드를 살펴보겠습니다. 아래는 간단한 Flask 웹 애플리케이션을 Azure Container Instances에 배포하는 예제 코드입니다. 


from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello from Azure Container Instances with Python!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

위 코드는 Flask를 사용하여 간단한 웹 애플리케이션을 작성한 후, 해당 애플리케이션을 Azure Container Instances에서 실행할 수 있도록 구성한 예제입니다. 이를 통해 파이썬 프로그램을 Azure 환경에서 효율적으로 운영할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 Azure Logic Apps 활용하기

프로그램언어 파이썬(Python)에서 Azure Logic Apps를 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Azure Logic Apps는 Azure에서 제공하는 서비스로, 시각적 흐름을 사용하여 애플리케이션 및 데이터 솔루션 간의 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

Python에서 Azure Logic Apps를 활용하기 위해서는 Azure SDK for Python을 사용하여 REST API를 호출하면 됩니다. 아래는 Python에서 Azure Logic Apps를 호출하는 간단한 예제 코드입니다.


import requests

# Azure Logic Apps의 엔드포인트 URL
url = 'https://'

# 요청 헤더 설정
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 요청 본문 데이터
data = {
    'key': 'value'
}

# Azure Logic Apps에 POST 요청 보내기
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 응답 확인
if response.status_code == 200:
    print('Azure Logic Apps에 요청이 성공했습니다.')
else:
    print('Azure Logic Apps에 요청을 실패했습니다.')

위 예제 코드에서는 requests 라이브러리를 사용하여 Azure Logic Apps에 POST 요청을 보내는 방법을 보여줍니다. 필요에 따라 요청 헤더와 데이터를 수정하여 사용할 수 있습니다.

프로그램언어 파이썬(Python)에서의 Azure Machine Learning Studio 활용 방안

파이썬(Python) 프로그램언어를 사용하여 Azure Machine Learning Studio를 활용하는 방법은 다양한 머신러닝 작업을 수행하고 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. Azure Machine Learning Studio는 클라우드 기반의 머신러닝 서비스로, 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포를 편리하게 수행할 수 있습니다.

먼저, Azure Machine Learning SDK를 사용하여 Python에서 Azure Machine Learning Studio와 상호작용할 수 있습니다. 이 SDK를 사용하면 Azure 리소스에 연결하고 실험을 만들어 실행할 수 있습니다. 또한 Azure Machine Learning Studio에서 학습된 모델을 다운로드하여 로컬에서 사용할 수도 있습니다.

아래는 간단한 예제 코드로, Azure Machine Learning Studio를 사용하여 데이터를 로드하고 간단한 선형 회귀 모델을 학습하는 방법을 보여줍니다.


# Azure Machine Learning SDK 설치
!pip install azureml-sdk

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.core import Dataset
from azureml.train.automl import AutoMLConfig

# Azure Machine Learning Workspace 설정
ws = Workspace.from_config()

# 데이터 로드
dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path='https://url_to_your_dataset.csv')

# 실험 생성
experiment = Experiment(workspace=ws, name='linear-regression-experiment')

# AutoML 구성
automl_config = AutoMLConfig(task='regression',
                             primary_metric='r2_score',
                             training_data=dataset,
                             label_column_name='target_column')

# 실험 실행
run = experiment.submit(automl_config)
run.wait_for_completion(show_output=True)

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