AWS Lambda로 S3에 업로드되는 이미지 리사이징

AWS Lambda로 S3에 업로드되는 이미지 리사이징하는 방법에 대한 글

게시일: 2025-06-03

수정일: 2025-06-10

10분

단어: 952개

정보

해당 게시글은 AWS Lambda를 이용해서 S3에 업로드된 이미지를 리사이징하는 방법에 대한 정리 글이에요.

📝 시작하기전에

요즘 들어서 블로그를 거의 쓰지 않았는데 이번에 블로그를 다시 시작하게 되었어요.
뭔가 제가 블로그에 쓰는 수준은 AI가 다 해주는 것 같아서 글을 작성할 필요성을 못느꼈었어요.
이번에 작성하면서 생각이 조금 바뀐게 확실히 기록하면서 잘못된 생각한 부분도 알게되고 더 잘 알게되는 부분도 있어서 다시 정리하는 습관을 만들어보려고 해요.

📡 권한 정책 생성

여기서 생성한 권한은 Lambda를 실행할 때 사용할 권한이에요.

0️⃣ 페이지 접근

AWS IAM의 정책 페이지 접근

1️⃣ 권한 생성

아래 코드로 권한 정책 입력 및 원하는 이름으로 생성해요. ( 필자는 LambdaS3Policy로 생성 )
logs:~는 람다 함수가 실행된 로그를 남기기 위한 권한이고, s3:~는 람다 함수가 S3에 접근하기 위한 권한이에요.
( s3:DeleteObject는 사실 필요없어서 안넣어도 돼요! )

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:PutLogEvents",
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream"
            ],
            "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject",
                "s3:DeleteObject"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::*/*"
        }
    ]
}

🪪 역할 생성

여기서 생성한 역할은 Lambda를 실행할 때 사용할 역할이에요.

0️⃣ 페이지 접근

AWS Lambda 함수 페이지 접근

1️⃣ 역할 생성

Lambda에서 사용할것이기 때문에 AWS 서비스에서 Lambda를 선택해요.

그리고 아까 만들었던 권한인 LambdaS3Policy를 선택해요.

그리고 역할 이름을 입력해요. ( 필자는 LambdaS3Role로 생성 )

🩺 람다 함수

0️⃣ 코드 작성

1. 프로젝트 세팅: npm init -y
2. 모듈 설치: npm install --platform=linux --arch=x64 sharp@0.32.6
3. 코드 작성
4. zip 파일 생성: zip -r lambda-image-resizing.zip .

sharp는 이미지 리사이징을 위한 모듈인데 버전을 0.32.6으로 설치해야 문제없이 동작해요.
또한 x64에서 실행할것이기 때문에 --platform=linux --arch=x64를 추가해줘야 동작해요.
그리고 @aws-sdk/client-s3는 따로 설치해주지 않아도 돼요.

유용한 팁

아래 코드는 cloud를 시켜서 작성한 코드고, /images/origin/폴더에 업로드된 이미지가 있다면 /images/폴더로 이동하는 코드에요.
폴더구조도 그대로 가져가서 만약 /images/origin/a/b/c/photo.jpg 파일이 있다면 /images/a/b/c/photo.jpg에 리사이징 결과물을 업로드해요.

import {
  S3Client,
  GetObjectCommand,
  PutObjectCommand,
} from "@aws-sdk/client-s3";
import { Readable } from "stream";
import sharp from "sharp";
import util from "util";

const REGION = process.env.AWS_REGION || "ap-northeast-2";

// S3 클라이언트 생성
const s3Client = new S3Client({ region: REGION });

/**
 * S3 이벤트 트리거 Lambda 함수
 */
export const handler = async (event) => {
  // 이벤트에서 옵션 읽기 및 소스 버킷 가져오기
  console.log("이벤트에서 옵션 읽기:\n", util.inspect(event, { depth: 5 }));

  const srcBucket = event.Records[0].s3.bucket.name;

  // 객체 키는 공백이나 유니코드 문자를 포함할 수 있음
  const srcKey = decodeURIComponent(
    event.Records[0].s3.object.key.replace(/\+/g, " ")
  );

  // 같은 버킷 사용, 폴더만 다르게 설정
  const dstBucket = srcBucket; // 원본과 동일한 버킷 사용

  // 원본 경로에서 폴더 구조 분석
  const folderPath = srcKey.includes("/")
    ? srcKey.substring(0, srcKey.lastIndexOf("/"))
    : "";
  const fileName = srcKey.includes("/")
    ? srcKey.substring(srcKey.lastIndexOf("/") + 1)
    : srcKey;

  // /images/origin/ 경로의 이미지를 /images/로 이동
  let dstKey;
  if (srcKey.startsWith("images/origin/")) {
    // images/origin/a/b/c/photo.jpg -> images/a/b/c/photo.jpg
    dstKey = srcKey.replace("images/origin/", "images/");
  } else if (srcKey.startsWith("images/")) {
    // 이미 images/로 시작하면 리사이징된 것으로 간주하고 처리하지 않음
    console.log(`이미 리사이징된 이미지입니다: ${srcKey}`);
    return {
      statusCode: 200,
      body: JSON.stringify({
        message: "이미 리사이징된 이미지입니다",
        source: srcKey,
      }),
    };
  } else if (folderPath === "") {
    // 루트에 있는 파일은 images/ 폴더로 이동
    dstKey = `images/${fileName}`;
  } else {
    // 다른 폴더 구조는 images/ 폴더 아래에 동일하게 유지
    dstKey = `images/${folderPath}/${fileName}`;
  }

  // 이미지 타입 추론
  const typeMatch = srcKey.match(/\.([^.]*)$/);
  if (!typeMatch) {
    console.log("이미지 타입을 결정할 수 없습니다.");
    return;
  }

  // 지원되는 이미지 타입인지 확인 (jpg, jpeg, png, webp 지원)
  const imageType = typeMatch[1].toLowerCase();
  if (
    imageType !== "jpg" &&
    imageType !== "jpeg" &&
    imageType !== "png" &&
    imageType !== "webp"
  ) {
    console.log(`지원되지 않는 이미지 타입: ${imageType}`);
    return;
  }

  // 소스 버킷에서 이미지 가져오기
  try {
    const params = {
      Bucket: srcBucket,
      Key: srcKey,
    };

    const response = await s3Client.send(new GetObjectCommand(params));
    let contentBuffer;

    // 스트림을 버퍼로 변환
    if (response.Body instanceof Readable) {
      contentBuffer = Buffer.concat(await response.Body.toArray());
    } else {
      throw new Error("알 수 없는 객체 스트림 타입");
    }

    // 환경 변수에서 크기 설정 가져오기
    const width = parseInt(process.env.RESIZE_WIDTH) || 200;
    const height = parseInt(process.env.RESIZE_HEIGHT) || width;
    const quality = parseInt(process.env.IMAGE_QUALITY) || 80;

    // sharp 모듈을 사용하여 이미지 리사이징
    let outputBuffer;
    let contentType;

    if (imageType === "png") {
      outputBuffer = await sharp(contentBuffer)
        .resize(width, height, {
          fit: "inside",
          withoutEnlargement: true,
        })
        .png({ quality })
        .toBuffer();
      contentType = "image/png";
    } else if (imageType === "webp") {
      outputBuffer = await sharp(contentBuffer)
        .resize(width, height, {
          fit: "inside",
          withoutEnlargement: true,
        })
        .webp({ quality })
        .toBuffer();
      contentType = "image/webp";
    } else {
      outputBuffer = await sharp(contentBuffer)
        .resize(width, height, {
          fit: "inside",
          withoutEnlargement: true,
        })
        .jpeg({ quality, progressive: true })
        .toBuffer();
      contentType = "image/jpeg";
    }

    // 리사이징된 이미지를 대상 버킷에 업로드
    const destParams = {
      Bucket: dstBucket,
      Key: dstKey,
      Body: outputBuffer,
      ContentType: contentType,
      CacheControl: "public, max-age=31536000",
    };

    await s3Client.send(new PutObjectCommand(destParams));

    console.log(
      `성공적으로 리사이징: ${srcBucket}/${srcKey} -> ${dstBucket}/${dstKey}`
    );
    return {
      statusCode: 200,
      body: JSON.stringify({
        message: "이미지 리사이징 성공",
        source: `${srcBucket}/${srcKey}`,
        destination: `${dstBucket}/${dstKey}`,
      }),
    };
  } catch (error) {
    console.log(error);
    return {
      statusCode: 500,
      body: JSON.stringify({
        message: "이미지 리사이징 실패",
        error: error.message,
      }),
    };
  }
};

1️⃣ 페이지 접근

AWS Lambda 함수 페이지 접근

2️⃣ 함수 생성

원하는 함수명을 작성하고 함수 생성 버튼을 누르면 돼요.
함수의 코드는 이후에 바로 다음에 자세히 설명해요.

3️⃣ 함수 코드 업로드

( 직접 작성, 직접 업로드, S3에 업로드한 코드 가져오기 등이 가능해요 )
0️⃣ 코드 작성에서 작성한 코드의 zip을 업로드하면 돼요.
zip을 S3에 직접 업로드 후 해당 경로를 입력하면 돼요.

4️⃣ 트리거 추가

트리거 추가 버튼을 누르면 아래의 이미지와 같은 화면이 나오는데 S3를 선택하고 재귀 호출을 체크하고 추가를 누르면 트리거가 등록돼요.

😎 결과 확인

이제 본인의 S3 버킷에 들어가서 /images/origin/ 폴더에 이미지를 하나 업로드해보세요.
그러면 자동으로 /image폴더에 리사이징된 이미지가 업로드된 결과를 확인할 수 있어요.

📮 레퍼런스

1. AWS Lambda 함수생성 튜토리얼

• AWS Lambda
• S3
• 이미지 리사이징
• 람다
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