이 기사에서는 AWS에 확장 가능한 상태 저장 Streamlit 애플리케이션을 배포하는 방법을 자세히 설명하고 로컬 개발에서 프로덕션 클라우드 환경으로 이동할 때 직면하는 일반적인 문제를 해결합니다. 특히 과부하 상태에서 페이지를 새로 고치거나 서버를 다시 시작할 때 데이터가 손실되는 Streamlit의 기본 인메모리 상태 관리의 한계를 극복하는 데 중점을 두고 있습니다.
Streamlit의 확장성 과제: Streamlit은 빠른 웹 앱 개발에 탁월하지만 고유한 인메모리 상태 관리는 다중 사용자, 클라우드 기반 배포에 적합하지 않습니다. 단순히 VM 리소스를 늘리는 것은 데이터 지속성의 핵심 문제를 해결하지 못하는 근시안적인 솔루션입니다.
제안된 아키텍처(AWS): 제시된 솔루션은 확장성과 상태 저장을 처리하기 위해 강력한 아키텍처를 사용합니다.
- Application Load Balancer(ALB): 들어오는 트래픽을 여러 인스턴스에 균등하게 분산합니다.
- Fargate의 ECS(Elastic Container Service): Docker 컨테이너를 관리하여 서버 관리 오버헤드 없이 손쉽게 확장할 수 있습니다. 비용 효율성을 위해 arm64 아키텍처와 최적화된 리소스 할당(0.25vCPU/0.5GB RAM)을 활용합니다.
- 탄력적 파일 시스템(EFS): 여러 ECS 노드에 마운트되는 확장 가능하고 지속적인 파일 시스템을 제공합니다. 이를 통해 가용 영역(AZ) 전체에서 데이터 중복성과 지속성을 보장하여 핵심 상태 저장 문제를 해결합니다.
- CloudFront(선택 사항): CDN 기능을 통해 성능을 향상하고 HTTPS 보안을 추가합니다.
AWS Lambda를 사용하면 안 되는 이유: Lambda는 서버리스 컴퓨팅에 매력적이지만 Streamlit은 Lambda의 API 게이트웨이가 지원하지 않는 websocket 바이너리 프레임에 의존하기 때문에 Streamlit과 호환되지 않습니다.
EFS와 기타 옵션: 비교표는 RDS, DynamoDB, ElasticCache, S3와 같은 대안에 비해 EFS의 장점을 강조하고 특정 항목에 대한 설정 용이성, 확장성 및 비용 효율성을 강조합니다. 사용 사례.
로드 밸런서 비용 해결: 이 기사에서는 ALB의 고유 비용을 인정하지만 특히 향상된 안정성과 성능을 고려할 때 ALB의 이점(트래픽 분산, HTTP/2 지원, AWS 통합)이 비용보다 더 크다고 주장합니다. 제작 신청을 위해.
솔루션 접근 방식: 이 솔루션의 핵심은 세션 키용 브라우저 측 로컬 스토리지(streamlit-local-storage를 통해)와 영구 세션 데이터용 EFS의 조합을 사용하는 것입니다. 이를 통해 ECS 노드 및 확장 이벤트 전반에 걸쳐 데이터 지속성을 보장하면서 메모리 내 상태를 최소화합니다. 이 접근 방식의 단순성이 강조됩니다. 핵심 애플리케이션 코드는 로컬 개발과 클라우드 배포 간에 크게 변경되지 않습니다.
프로젝트 템플릿 및 의사 코드: 샘플 LLM 챗봇 프로젝트(https://www.php.cn/link/f3a3cc4e1b8b4b0438505c0a38efad9f)가 세션 데이터가 어떻게 작동하는지 보여주는 의사 코드와 함께 제공됩니다. 직렬화에는 pickle을, 저장에는 EFS를 사용하여 관리됩니다. 이 코드는 고유한 세션 ID를 기반으로 세션 데이터를 검색하고 저장하여 서로 다른 ECS 작업이 동일한 세션을 처리하는 경우에도 일관성을 보장하는 방법을 보여줍니다.
배포 단계: 이 문서에서는 저장소 복제, CloudFormation 스택 배포, Docker 이미지 구축 및 배포, 챗봇 액세스, (암시적으로) 자동 활성화 등 애플리케이션 배포에 대한 간결한 가이드를 제공합니다. 최적의 확장성을 위한 확장.
결론: 이 접근 방식은 확장 가능한 상태 저장 Streamlit 애플리케이션을 AWS에 배포하기 위한 실용적이고 효율적인 솔루션을 제공하므로 개발자는 복잡한 인프라 관리가 아닌 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. 이 솔루션은 데이터 지속성과 고가용성을 보장하는 동시에 단순성과 비용 효율성을 우선시합니다.
위 내용은 AWS ECS 및 EFS를 사용하여 상태 저장 스트림릿 챗봇 확장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
Python은 후드 아래에 동적 배열 또는 링크 된 목록이 있습니까?May 07, 2025 am 12:16 AMpythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance
파이썬 목록에서 요소를 어떻게 제거합니까?May 07, 2025 am 12:15 AMPythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho
스크립트를 실행하려고 할 때 '허가 거부'오류가 발생하면 무엇을 확인해야합니까?May 07, 2025 am 12:12 AMToresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.
배열은 파이썬으로 이미지 처리에 어떻게 사용됩니까?May 07, 2025 am 12:04 AMarraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri
어떤 유형의 작업이 목록보다 훨씬 빠르게 배열입니까?May 07, 2025 am 12:01 AMArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem
목록과 배열 사이의 요소 별 작동의 성능 차이를 설명하십시오.May 06, 2025 am 12:15 AMArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상
Numpy 배열 전체에서 수학적 작업을 어떻게 효율적으로 수행 할 수 있습니까?May 06, 2025 am 12:15 AMNumpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
요소를 파이썬 어레이에 어떻게 삽입합니까?May 06, 2025 am 12:14 AMPython에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.
핫 AI 도구
Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱
AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.
Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다
Clothoff.io
AI 옷 제거제
Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!
인기 기사
뜨거운 도구
mPDF
mPDF는 UTF-8로 인코딩된 HTML에서 PDF 파일을 생성할 수 있는 PHP 라이브러리입니다. 원저자인 Ian Back은 자신의 웹 사이트에서 "즉시" PDF 파일을 출력하고 다양한 언어를 처리하기 위해 mPDF를 작성했습니다. HTML2FPDF와 같은 원본 스크립트보다 유니코드 글꼴을 사용할 때 속도가 느리고 더 큰 파일을 생성하지만 CSS 스타일 등을 지원하고 많은 개선 사항이 있습니다. RTL(아랍어, 히브리어), CJK(중국어, 일본어, 한국어)를 포함한 거의 모든 언어를 지원합니다. 중첩된 블록 수준 요소(예: P, DIV)를 지원합니다.
SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전
MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기
