<div id="readability-page-1" class="page"><div id="entry-view">
            
            <main>
                <div>
                        <article id="mainContent">
                            <div>
                                <p><a href="/m/category/%EA%B8%B0%ED%83%80/AWS%20Tech"><span>기타/AWS Tech</span></a></p><h3>AWS AppSync with OpenSearch</h3>
                            </div>
                            <p><cite>시뻘건볼때기</cite>
                                <span> 2024. 3. 29. 19:31</span>
                            </p>
                            

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            <div><blockquote data-ke-style="style2">AWS에서 2018년 정식 출시한 AppSync를 사용하여 OpenSearch에서 데이터를 조회해본다.<br><a href="https://maeng-dev.tistory.com/156" target="_blank" rel="noopener">AWS AppSync with DynamoDB</a> 를 통해 step 4까지 선행 후에 본 포스트를 참고하는 것을 권장한다.</blockquote>
<blockquote data-ke-style="style2">OpenSearch에서 데이터를 조회해야하므로 조회할 OpenSearch의 index와 조회해볼 데이터를 넣어둔다.</blockquote>

<h3 data-pm-slice="1 3 []" data-ke-size="size23">step 1. schema 생성</h3>
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>아래와 같이 스키마를 생성한다.
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>&nbsp;</li>
<li data-ke-language="javascript"><code>type Source {
	vseq: Int
	useripaddress: String
	sessioninit: Boolean
}

type Query {
	getSomeByUseripaddress(useripaddress: String!): [Source]
	getSomeByVseq(vseq: Int!): [Source]
	getAll: [Source]
}</code></li>
<li>배열의 경우에는 대괄호로 감싸준다.</li>
</ol>
</li>
</ol>

<h3 data-ke-size="size23">step 2. 데이터 소스 생성</h3>
<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1498" data-origin-height="1834"><span data-url="https://blog.kakaocdn.net/dn/kO4Dd/btsGd6FpqGT/XZVwqQoLZlOP6EKUpL65n1/img.png" data-lightbox="lightbox" data-alt="[그림 1]&amp;nbsp;데이터 소스 생성"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/kO4Dd/btsGd6FpqGT/XZVwqQoLZlOP6EKUpL65n1/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" data-origin-width="1498" data-origin-height="1834"></span><figcaption>[그림 1]&nbsp;데이터 소스 생성</figcaption>
</figure>

<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>좌측에서 “데이터 소스”탭으로 진입한다.</li>
<li>우측 상단에 “데이터 원본 생성”을 클릭한다.</li>
<li>데이터 원본 이름과 유형, region, domain, IAM 권한을 선택한다.
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li><b>IAM 권한은 담당자에게 문의하여 opensearch의 조회 권한을 받는다. (필요시 다른 권한도..)</b></li>
</ol>
</li>
<li>“생성”을 클릭한다.</li>
</ol>

<h3 data-ke-size="size23">step 3. 함수 생성 (이번 예시에서는 함수를 사용해본다.)</h3>
<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1506" data-origin-height="1222"><span data-url="https://blog.kakaocdn.net/dn/XMqUs/btsGdsIZBsd/mLAs5vc8nKDmNJezBvU6c0/img.png" data-lightbox="lightbox" data-alt="[그림 2] 함수 생성"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/XMqUs/btsGdsIZBsd/mLAs5vc8nKDmNJezBvU6c0/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" data-origin-width="1506" data-origin-height="1222"></span><figcaption>[그림 2] 함수 생성</figcaption>
</figure>

<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>좌측에서 “함수”탭으로 진입한다.</li>
<li>우측 상단에 “함수 생성”을 클릭한다.</li>
<li>함수 이름과 설명을 입력하고 step 2에서 생성한 데이터 원본인 opensearch를 선택한다.</li>
<li>함수 코드를 아래와 같이 작성한다.
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>&nbsp;</li>
<li data-ke-language="javascript"><code>import { util } from '@aws-appsync/utils'

/**
 * Searches for documents by `author`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
	return {
		operation: 'GET',
		path: '/{my_index}/_search',
		params: {
			body: {
				from: 0,
				size: 50,
				query: { match: { useripaddress: ctx.args.useripaddress } },
			},
		},
	}
}

/**
 * Returns the fetched items
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
	if (ctx.error) {
		util.error(ctx.error.message, ctx.error.type)
	}
	return ctx.result.hits.hits.map((hit) =&gt; hit._source)
}</code></li>
<li>쿼리를 보면 알겠지만, useripaddress 값에 따른 조회를 수행한다.</li>
</ol>
</li>
<li>우측 상단에 “저장”을 클릭한다.</li>
<li>같은 방법으로 아래와 같이 각 함수에 따른 코드를 작성한다.
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>
<pre data-ke-language="javascript"><code>import { util } from '@aws-appsync/utils'

/**
 * Searches for documents by `author`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
	return {
		operation: 'GET',
		path: '/{my_index}/_search',
		params: {
			body: {
				from: 0,
				size: 50,
				query: { match: { vseq: ctx.args.vseq } },
			},
		},
	}
}

/**
 * Returns the post
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
	if (ctx.error) {
		util.error(ctx.error.message, ctx.error.type)
	}
	return ctx.result.hits.hits.map((hit) =&gt; hit._source)
}</code></pre>
</li>
<li>
<pre data-ke-language="javascript"><code>import { util } from '@aws-appsync/utils';

/**
 * Gets a document by `id`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
    // e.g.: post
    const index = '{my_index}';
    return {
        operation: 'GET',
        path: `/${index}/_search`,
        params: { body: { from: 0, size: 50 } },
    };
}

/**
 * Returns the fetched item
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
    if (ctx.error) {
        util.error(ctx.error.message, ctx.error.type);
    }
    return ctx.result.hits.hits.map((hit) =&gt; hit._source)
}</code></pre>
&nbsp;</li>
</ol>
</li>
</ol>
<h3 data-ke-size="size23">step 4. 함수 연결</h3>
<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1488" data-origin-height="1784"><span data-url="https://blog.kakaocdn.net/dn/bPKnNO/btsGbYu6N98/jyi4DFlIRk9olZpfWoJkC1/img.png" data-lightbox="lightbox" data-alt="[그림 3] 함수 연결"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/bPKnNO/btsGbYu6N98/jyi4DFlIRk9olZpfWoJkC1/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" data-origin-width="1488" data-origin-height="1784"></span><figcaption>[그림 3] 함수 연결</figcaption>
</figure>

<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>좌측 “스키마” 탭으로 진입한다.</li>
<li>선언해둔 각 Query에 step 3에서 생성한 함수를 연결해준다.</li>
<li>함수를 사용하기 위해 해석기 유형에서 “파이프라인 해석기”를 선택한다.</li>
<li>함수 탭에서 우측에 “함수 추가”를 클릭하여 해당 Query에 맵핑된 함수를 선택한다.</li>
<li>우측 상단에 “저장”을 클릭한다.</li>
</ol>

<h3 data-ke-size="size23">step 5. 쿼리 작성</h3>
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>좌측 “쿼리” 탭으로 진입한다.</li>
<li>아래와 같이 쿼리를 작성한다.</li>
</ol>
<pre data-ke-language="javascript"><code>query getSomeByVseq {
  getSomeByVseq(vseq: 1) {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}

query getAll {
  getAll {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}

query getSomeByUseripaddress {
  getSomeByUseripaddress(useripaddress: "127.0.0.1") {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}</code></pre>
<h3 data-ke-size="size23">step 6. 쿼리 실행</h3>
<ol data-ke-list-type="decimal">
<li>쿼리를 실행한다.</li>
<li>실제 OpenSearch의 데이터를 조회해서 일치하는지 비교해본다.</li>
</ol>

<h2>관련 문서</h2>
<ul data-ke-list-type="disc">
<li><a href="https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/appsync/latest/devguide/what-is-appsync.html">https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/appsync/latest/devguide/what-is-appsync.html</a></li>
</ul></div>
                    
        
        



                            

                        </article>
                        
                            
                        
                        
                        
                        
                        
                            
                        

                        
                        

                        
                    </div>
            </main>
        </div></div>

시뻘건 개발 도전기

AWS에서 2018년 정식 출시한 AppSync를 사용하여 OpenSearch에서 데이터를 조회해본다.
AWS AppSync with DynamoDB 를 통해 step 4까지 선행 후에 본 포스트를 참고하는 것을 권장한다.
OpenSearch에서 데이터를 조회해야하므로 조회할 OpenSearch의 index와 조회해볼 데이터를 넣어둔다.
 
step 1. schema 생성
아래와 같이 스키마를 생성한다.
 
type Source {
	vseq: Int
	useripaddress: String
	sessioninit: Boolean
}
type Query {
	getSomeByUseripaddress(useripaddress: String!): [Source]
	getSomeByVseq(vseq: Int!): [Source]
	getAll: [Source]
}
배열의 경우에는 대괄호로 감싸준다.
 
step 2. 데이터 소스 생성
좌측에서 “데이터 소스”탭으로 진입한다.
우측 상단에 “데이터 원본 생성”을 클릭한다.
데이터 원본 이름과 유형, region, domain, IAM 권한을 선택한다.
IAM 권한은 담당자에게 문의하여 opensearch의 조회 권한을 받는다. (필요시 다른 권한도..)
“생성”을 클릭한다.
 
step 3. 함수 생성 (이번 예시에서는 함수를 사용해본다.)
좌측에서 “함수”탭으로 진입한다.
우측 상단에 “함수 생성”을 클릭한다.
함수 이름과 설명을 입력하고 step 2에서 생성한 데이터 원본인 opensearch를 선택한다.
함수 코드를 아래와 같이 작성한다.
 
import { util } from '@aws-appsync/utils'
/**
 * Searches for documents by `author`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
	return {
		operation: 'GET',
		path: '/{my_index}/_search',
		params: {
			body: {
				from: 0,
				size: 50,
				query: { match: { useripaddress: ctx.args.useripaddress } },
			},
		},
	}
}
/**
 * Returns the fetched items
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
	if (ctx.error) {
		util.error(ctx.error.message, ctx.error.type)
	}
	return ctx.result.hits.hits.map((hit) => hit._source)
}
쿼리를 보면 알겠지만, useripaddress 값에 따른 조회를 수행한다.
우측 상단에 “저장”을 클릭한다.
같은 방법으로 아래와 같이 각 함수에 따른 코드를 작성한다.
import { util } from '@aws-appsync/utils'
/**
 * Searches for documents by `author`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
	return {
		operation: 'GET',
		path: '/{my_index}/_search',
		params: {
			body: {
				from: 0,
				size: 50,
				query: { match: { vseq: ctx.args.vseq } },
			},
		},
	}
}
/**
 * Returns the post
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
	if (ctx.error) {
		util.error(ctx.error.message, ctx.error.type)
	}
	return ctx.result.hits.hits.map((hit) => hit._source)
}
import { util } from '@aws-appsync/utils';
/**
 * Gets a document by `id`
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the request
 */
export function request(ctx) {
    // e.g.: post
    const index = '{my_index}';
    return {
        operation: 'GET',
        path: `/${index}/_search`,
        params: { body: { from: 0, size: 50 } },
    };
}
/**
 * Returns the fetched item
 * @param {import('@aws-appsync/utils').Context} ctx the context
 * @returns {*} the result
 */
export function response(ctx) {
    if (ctx.error) {
        util.error(ctx.error.message, ctx.error.type);
    }
    return ctx.result.hits.hits.map((hit) => hit._source)
}
step 4. 함수 연결
좌측 “스키마” 탭으로 진입한다.
선언해둔 각 Query에 step 3에서 생성한 함수를 연결해준다.
함수를 사용하기 위해 해석기 유형에서 “파이프라인 해석기”를 선택한다.
함수 탭에서 우측에 “함수 추가”를 클릭하여 해당 Query에 맵핑된 함수를 선택한다.
우측 상단에 “저장”을 클릭한다.
 
step 5. 쿼리 작성
좌측 “쿼리” 탭으로 진입한다.
아래와 같이 쿼리를 작성한다.
query getSomeByVseq {
  getSomeByVseq(vseq: 1) {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}
query getAll {
  getAll {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}
query getSomeByUseripaddress {
  getSomeByUseripaddress(useripaddress: "127.0.0.1") {
	vseq
	useripaddress
	sessioninit
  }
}
step 6. 쿼리 실행
쿼리를 실행한다.
실제 OpenSearch의 데이터를 조회해서 일치하는지 비교해본다.
 
관련 문서
https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/appsync/latest/devguide/what-is-appsync.html

AWS AppSync with OpenSearch

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