1 AWS위에 HTTP API 서비스 오픈

AWS 위에 HTTP API 서비스를 오픈하는데 모든 역량을 집중한다. 이를 위해서 가장 간단한 함수를 제작하여 이를 AWS EC2위에 올린다.

Strawman 버전 API

먼저 기계학습 알고리즘을 추출하여 이를 marriage_api.R 파일에 HTTP API 서비스로 작성한다. 그리고 나서 API를 실행하도록 marriage_runapi.R 파일에 plumber 서비스를 호스트와 함께 적어 실행시킨다. 마지막으로 marriage_run.sh 파일에는 쉘환경에서 marriage_runapi.R 파일을 실행시키도록 코드를 작성한다.

1.1 예측모형 구축 및 테스트 스크립트 작성

가장 먼저 소득(income)과 자산(asset)이 주어졌을 때 이 정보를 이용하여 결혼할 확률을 계산하는 함수를 임의로 작성한다.

\[\text{결혼확률} = \frac{1}{1+exp(-0.7-0.3\times \text{income} -1.1 \times {asset})} \]

상기 수식을 calc_marriage(0.5, 0.005) 함수로 제대로 확률값을 계산하는지 확인하는 용도로 사용한다.

그리고 나서 HTTP API 서비스로 제공하는데 JSON 데이터가 필요하기 때문에… rjson 팩키지 toJSON() 함수로 테스트로 사용될 관측점을 하나 뽑아내서 JSON 데이터로 준비한다.

# 파일명: marriage_ml.R
# 0. Packages -----
library(tidyverse)
library(janitor)
library(rjson)
library(jsonlite)

# 1. data -----
## 1.1. 기계학습 모형 -----
calc_marriage <- function(income, asset) {
    linear_combination <- 0.7 + 0.3 * income + 1.1 * asset
    marriage_prob <- 1/(1+exp(-linear_combination))
    cat("Marriage Probability: ", marriage_prob)
} 

## 1.2. 기계학습 검정 -----
calc_marriage(0.5, 0.005)

# 2. API 검정 -----
df <- tribble(
    ~"income", ~"asset",
    0.5, 0.005,
    2, 3
)

input_data <- df[1, ]

test_case_json <- toJSON(input_data)
cat(test_case_json)

# curl -d '{"income":0.5,"asset":0.005}' "http://localhost:8000/predict"

1.2 HTTP API 서비스 명세

\healthcheck 서비스를 작성하여 문제점을 사전에 적시한다. 그리고 나서, 앞서 개발한 기계학습 알고리즘을 calc_marriage() 함수로 준비하여 \predict 서비스로 호출할 경우 결혼확률을 산출할 수 있도록 HTTP API 서비스를 명세한다.

# 파일명: marriage_api.R
MODEL_VERSION <- "0.0.1"

# 2. API services -----
## 2.1. Health Check -----
#* @get /healthcheck
health_check <- function() {
    result <- data.frame(
        "input" = "",
        "status" = 200,
        "model_version" = MODEL_VERSION
    )    
    return(result)
}


calc_marriage <- function(income, asset) {
    linear_combination <- 0.7 + 0.3 * income + 1.1 * asset
    marriage_prob <- 1/(1+exp(-linear_combination))
    # cat("Marriage Probability: ", marriage_prob)
    return(marriage_prob)
} 

#* @post /predict
#* @get /predict
calculate_marriage <- function(income, asset) {
    
    income <- as.integer(income)
    asset  <- as.integer(asset)

    pred_prob <<- calc_marriage(income, asset)
    
    # paste("--\n Probability of Marriage is ", as.character(pred_prob), "\n----------------\n")
    return(list(marriage_probability=unbox(pred_prob)))
}

1.3 HTTP API 서비스 명세

plumber 서비스를 띄워서 해당 끝점(endpoint) 서비스에 접속하면 결혼확률을 반환하는 서비스를 실행한다.

# 파일명: marriage_runapi.R
library(plumber)

r <- plumb("~/marriage_toy/marriage_api.R")

r$run(port = 8000)

1.4 배쉬쉘 서비스 실행

marriage_run.sh을 실행시키게 되면 marriage_runapi.R가 실행되고 이는 다시 marriage_api.R를 실행시켜 HTTP API 결혼확률 서비스를 올리게 된다.

# 파일명: marriage_run.sh
#!/bin/bash

exec R --vanilla CMD BATCH marriage_runapi.R

2 HTTP API 서비스 테스트

AWS EC2에 FTP로 개발된 HTTP API 결혼예측 서비스를 올려 ./marriage_run.sh으로 실행시키게 되면 외부에서 API에 입력값(income, asset)을 전달하게 되면 결혼확률값을 전달받을 수 있게 된다. 특히, curl을 사용하면 터미널에서 앞서 생성한 JSON 데이터를 입력값을 실어서 전달하게 되면 52.79.XXX.XXX 호스트 8000 포트로 ` 서비스를 통해 결혼확률을 얻을 수 있다.

$ curl -d '{"income":7.1,"asset":0.015}' "http://52.79.XXX.XXX:8000/predict"
{"marriage_probability":0.9427}

R 병렬 프로그래밍

HTTP API - Straw man 버전

2018-08-07