AWS Lambda에서 IronWord 사용하는 방법

AWS Lambda 프로젝트 생성

Visual Studio를 사용하여 컨테이너화된 AWS Lambda 프로젝트를 생성합니다.

1. Visual Studio용 AWS 툴킷을 설치합니다.
2. AWS Lambda 프로젝트 선택 (.NET Core - C#)
3. .NET 8(컨테이너 이미지) 블루프린트를 선택하고 설정을 완료합니다.
4. 배포 유형으로 컨테이너 이미지를 선택합니다.

패키지 종속성 추가

NuGet 통해 IronWord 및 AWSSDK.S3 패키지를 프로젝트에 추가하세요. IronWord 라이브러리는 올바르게 설정하면 AWS Lambda에서 원활하게 작동합니다. 다음 명령어를 실행하여 IronWord AWS 프로젝트에 간편하게 설치하세요.

Install-Package IronWord

프로젝트의 Dockerfile을 .NET 8 Lambda 기본 이미지를 사용하도록 업데이트하고 빌드 결과물을 복사하세요.

FROM public.ecr.aws/lambda/dotnet:8

dnf update -y 명령어를 실행하세요.

WORKDIR /var/task

"bin/Release/lambda-publish"를 복사합니다.

함수 핸들러 코드를 수정하세요

다음은 간단한 Word 문서를 생성하고, .docx 파일로 저장한 후, S3 버킷에 업로드하는 Lambda 함수의 예입니다.

using Amazon.Lambda.Core;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using IronWord;
using IronWord.Models;
using System.Text;

// Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]

namespace IronWordAwsLambda;

public class Function
{
    private static readonly IAmazonS3 _s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1);

    public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
    {
        var awsTmpPath = @"/tmp/";
        License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"; // Replace if you have one

        string filename = Guid.NewGuid() + ".docx";
        string localPath = Path.Combine(awsTmpPath, filename);
        string bucketName = "your-s3-bucket-name";
        string objectKey = $"IronWordAwsLambda/{filename}";

        try
        {
            // Create Word Document
            var doc = new WordDocument();
            Paragraph paragraph = new Paragraph(new TextContent("Hello from IronWord on AWS Lambda!"));
            doc.AddParagraph(paragraph);
            doc.SaveAs(localPath);

            context.Logger.LogLine("Word document created.");

            // Upload to S3
            byte[] fileBytes = await File.ReadAllBytesAsync(localPath);
            await UploadToS3Async(bucketName, objectKey, fileBytes);

            context.Logger.LogLine($"Document uploaded to S3: {bucketName}/{objectKey}");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            context.Logger.LogLine($"[ERROR] {ex.Message}");
        }
    }

    private async Task UploadToS3Async(string bucketName, string objectKey, byte[] fileBytes)
    {
        using var stream = new MemoryStream(fileBytes);
        var request = new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucketName,
            Key = objectKey,
            InputStream = stream,
            ContentType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
        };
        await _s3Client.PutObjectAsync(request);
    }
}

using Amazon.Lambda.Core;
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using IronWord;
using IronWord.Models;
using System.Text;

// Assembly attribute to enable the Lambda function's JSON input to be converted into a .NET class.
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]

namespace IronWordAwsLambda;

public class Function
{
    private static readonly IAmazonS3 _s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.APSoutheast1);

    public async Task FunctionHandler(ILambdaContext context)
    {
        var awsTmpPath = @"/tmp/";
        License.LicenseKey = "YOUR-LICENSE-KEY"; // Replace if you have one

        string filename = Guid.NewGuid() + ".docx";
        string localPath = Path.Combine(awsTmpPath, filename);
        string bucketName = "your-s3-bucket-name";
        string objectKey = $"IronWordAwsLambda/{filename}";

        try
        {
            // Create Word Document
            var doc = new WordDocument();
            Paragraph paragraph = new Paragraph(new TextContent("Hello from IronWord on AWS Lambda!"));
            doc.AddParagraph(paragraph);
            doc.SaveAs(localPath);

            context.Logger.LogLine("Word document created.");

            // Upload to S3
            byte[] fileBytes = await File.ReadAllBytesAsync(localPath);
            await UploadToS3Async(bucketName, objectKey, fileBytes);

            context.Logger.LogLine($"Document uploaded to S3: {bucketName}/{objectKey}");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            context.Logger.LogLine($"[ERROR] {ex.Message}");
        }
    }

    private async Task UploadToS3Async(string bucketName, string objectKey, byte[] fileBytes)
    {
        using var stream = new MemoryStream(fileBytes);
        var request = new PutObjectRequest
        {
            BucketName = bucketName,
            Key = objectKey,
            InputStream = stream,
            ContentType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
        };
        await _s3Client.PutObjectAsync(request);
    }
}

메모리 및 타임아웃 증가

문서 처리는 메모리를 많이 사용할 수 있으므로 aws-lambda-tools-defaults.json 파일에서 Lambda 함수의 메모리를 최소 512MB로 늘리고 타임아웃을 300초로 설정하십시오.

{
  "function-memory-size": 512,
  "function-timeout": 300
}

"Runtime exited with error: signal: killed"와 같은 오류가 발생하는 경우 메모리를 늘리거나 코드를 최적화하십시오.

게시

Lambda 함수를 게시하려면 다음 단계를 따르세요.

• Visual Studio에서 프로젝트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
• AWS Lambda에 게시를 선택하세요...
• 마법사를 따라 필요한 설정을 구성하십시오.

한번 시도해 보세요!

AWS Lambda 콘솔 또는 Visual Studio를 통해 Lambda 함수를 호출하십시오. 실행 후 S3 버킷에서 새로 생성된 Word 문서를 확인하세요.