웹알못의 데이터 어드민 사이트 만들기(feat. Streamlit) 1. 환경 구축

Streamlit을 사용하기 위한 환경은 크게 어렵지 않습니다.

 

pip install streamlit

PIP 설치와

streamlit hello

실행 명령 한 줄이면 로컬에서도 웹앱을 띄울 수 있으니까요.

이 말은 즉, 파이썬과 외부 네트워크만 가능하면 누구나 접속할 수 있는 사이트를 만들 수 있다는 뜻입니다.

 

AWS나 GCP 인스턴스 한 대로도 운영할 수 있지만

현재 저희 데이터 팀에서는 K8S 환경으로 대부분의 서비스를 통합했기 때문에 클러스터에 띄우기로 했습니다.

 

그렇다면 가장 먼저 필요한 건 도커 이미지입니다.

Streamlit 컨테이너를 구성할 재료입니다.

저는 python 3.9 이미지를 기반으로 streamlit 외 데이터 어드민에 사용할 라이브러리들을 설치했습니다. 

FROM python:3.9-slim

COPY requirements.txt .

RUN pip install -U --no-cache-dir -r requirements.txt

RUN mkdir /streamlit

WORKDIR /streamlit

 

다음은 템플릿입니다.

쿠버네티스 컨테이너와 configmap, pvc 등 여러 요소들을 설정하기 위한 기초 설계도입니다.

아래는 streamlit을 k8s에 배포하기 위해 가장 기본적인 설정들만 남긴 deployment 템플릿 예시입니다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: streamlit
  labels:
    app: streamlit
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: streamlit
  replicas: 1
  template:
    metadata: 
      labels:
        app: streamlit
    spec:
      - name: streamlit
        image: {streamlit 이미지}
        imagePullPolicy: Always
        ports:
          - containerPort: 8501
        volumeMounts:
          - name:  streamlit
            mountPath: /streamlit
        args:
          - bash
          - -c
          - |-
            exec \
            streamlit run /streamlit/home.py
      volumes:
        - name: streamlit
          emptyDir: {}

 

여기에 service와 ingress까지 설정하고 드디어 home.py를 작성했습니다.

import streamlit as st

st.set_page_config(page_title="Home", page_icon="🏠")

st.title("dat-a-dmin")

st.markdown("""
`data + admin`

클릭 베이스로 UI 순서에 따라 정보를 기입하면 최종 결과물을 확인할 수 있습니다.
""")

 

다음 편에서는 본격적으로 streamlit을 이용해 구성한 데이터 어드민 페이지에 대해 소개하겠습니다.