Tutorial Jalankan Skrip Python Melalui Platform Cloud AWS
Popularitas Python tidak lepas dari keunggulannya yang terletak pada kesederhanaan sintaks dan fleksibilitas yang dimiliki, sehingga membuatnya cocok untuk banyak kebutuhan. Mulai dari data science, machine learning, hingga pengembangan web.
Tetapi, bagaimana jika kita bisa menjalankan Python langsung di cloud? Cloud computing, khususnya dengan Amazon Web Services (AWS), memungkinkan kita menjalankan skrip Python tanpa perlu repot dengan server fisik. Bagi banyak orang, termasuk mahasiswa, pekerja, atau bahkan mereka yang ingin mengeksplorasi dunia data menjalankan Python di cloud bisa menjadi langkah besar untuk mengembangkan skill.
Penasaran bagaimana cara menjalankan skrip Python menggunakan AWS. Mari kita bahas tutorial selengkapnya untuk membantu memahami cara AWS mendukung proses komputasi dan membantu kita tetap produktif tanpa harus mengelola server fisik!
1. Mengapa AWS Menjadi Platform yang Tepat untuk Python?
AWS (Amazon Web Services) adalah pilihan utama bagi banyak perusahaan dan profesional untuk menjalankan aplikasi berbasis Python. Mengapa AWS begitu populer? Pertama, AWS menawarkan fleksibilitas yang tinggi dengan berbagai layanan yang mendukung Python, seperti Lambda, EC2, dan SageMaker, yang bisa digunakan sesuai kebutuhan spesifik. AWS Lambda, misalnya, memungkinkan kita menjalankan fungsi tanpa server jadi kita hanya membayar saat kode dijalankan, bukan per jam seperti pada server biasa. Ini sangat cocok untuk skrip Python yang tidak memerlukan server permanen.
Bagi pemula atau pelajar, AWS juga menyediakan AWS Free Tier, yaitu akses gratis ke berbagai layanan selama satu tahun. Dengan fitur ini, kamu bisa bereksperimen tanpa biaya besar dan mendapatkan pengalaman langsung dalam menggunakan cloud. Banyak juga komunitas, tutorial, dan dokumentasi yang tersedia online, membuat belajar AWS menjadi lebih mudah dan menarik. Dengan platform ini, kamu bukan hanya menjalankan skrip, tetapi juga belajar salah satu skill paling bernilai di dunia digital.
2. Mengenal Platform AWS dan Layanannya
AWS memiliki banyak layanan yang mendukung berbagai kebutuhan, mulai dari hosting website hingga layanan AI dan machine learning. Tetapi, untuk tutorial ini, kita akan fokus pada dua layanan utama yang berguna untuk menjalankan Python yakni AWS Lambda dan AWS CloudWatch.
Lambda adalah layanan tanpa server (serverless) yang memungkinkan kita menjalankan kode hanya saat dibutuhkan. Dengan Lambda, kita tidak perlu khawatir soal pengaturan server atau perawatan infrastruktur, sehingga kita bisa fokus langsung pada pengembangan skrip.
AWS CloudWatch adalah layanan pemantauan yang membantu kita mengawasi performa aplikasi, termasuk aplikasi yang dijalankan di Lambda. CloudWatch bisa mencatat aktivitas skrip kita dan menampilkan log yang memudahkan kita untuk memantau hasil dan troubleshoot jika ada masalah.
Sebelum mulai, pastikan kamu mengaktifkan AWS Free Tier agar bisa mencoba layanan ini secara gratis. Dengan cara ini, kita bisa mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang cloud computing tanpa mengeluarkan biaya besar.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
3. Langkah Praktis: Persiapan Akun AWS, Konfigurasi, dan AWS CLI
Sebelum bisa menjalankan Python di AWS, kamu perlu melakukan beberapa persiapan dasar. Pertama, buat akun AWS jika kamu belum punya. Kunjungi situs resmi AWS dan daftarkan akun baru, lalu aktifkan AWS Free Tier agar dapat akses gratis selama 12 bulan ke banyak layanan.
Setelah akun aktif, langkah berikutnya adalah menginstal AWS CLI (Command Line Interface), alat yang memungkinkan kita mengelola layanan AWS langsung dari terminal. Download AWS CLI sesuai sistem operasi yang kamu gunakan (Windows, Mac, atau Linux), dan ikuti petunjuk instalasi.
Setelah terpasang, buka terminal dan jalankan perintah aws configure. Di sini, kamu akan diminta memasukkan Access Key ID, Secret Access Key, Region, dan Output Format yang dapat kamu temukan di AWS Console. AWS CLI akan sangat memudahkan kita dalam mengelola skrip Python di cloud karena kita bisa mengontrol berbagai layanan langsung dari komputer. Dengan konfigurasi yang tepat, kita siap melangkah ke bagian paling seru, yaitu menjalankan skrip Python di AWS Lambda.
4. Menjalankan Skrip Python di AWS Lambda: Langkah per Langkah
AWS Lambda adalah pilihan ideal untuk menjalankan skrip Python dengan cepat tanpa perlu mengelola server. Berikut adalah tutorial lengkap untuk menjalankan Python di AWS Lambda:
Langkah 1: Masuk ke AWS Lambda
Buka “AWS Management Console” dan pilih Lambda dari daftar layanan. Klik “Create Function” untuk memulai pembuatan fungsi baru yang akan menjalankan kode Python kita.
Langkah 2: Membuat dan Menyiapkan Fungsi Baru
Pada halaman pembuatan fungsi, pilih “Author from scratch”. Masukkan “Function Name” (contoh: PythonScriptExample) dan pilih “Runtime” untuk Python (misalnya, Python 3.9). Klik “Create Function” untuk menyimpan pengaturan.
Langkah 3: Menulis atau Upload Kode Python
Setelah fungsi dibuat, kita akan melihat editor kode di halaman “Code source”. Kamu bisa menulis kode Python langsung di editor ini. Berikut contoh sederhana untuk mencoba Lambda:
Jika kode Python kamu lebih kompleks, kamu juga bisa mengunggah file .zip yang berisi skrip dan library yang diperlukan.
Langkah 4: Menjalankan dan Menguji Fungsi
Klik Test untuk menguji fungsi yang kamu buat. Buat event testing baru dengan pengaturan default, lalu klik lagi Test. Hasil akan muncul di bawah sebagai respons dari Lambda. Jika berhasil, kamu akan melihat output “Hello from AWS Lambda!” atau hasil lain sesuai dengan kode Python yang ditulis.
Jika terjadi error, kamu bisa memeriksa AWS CloudWatch untuk melihat log error dan mencari tahu penyebabnya. Lambda dan CloudWatch bekerja sama untuk memudahkan kamu memantau dan memperbaiki bug.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
5. Alternatif Menjalankan Python di AWS (EC2 dan SageMaker)
AWS Lambda sangat cocok untuk skrip kecil atau tugas otomatisasi. Namun, jika kamu butuh kontrol penuh atas server atau ingin menjalankan aplikasi yang lebih kompleks, Amazon EC2 bisa jadi pilihan yang tepat. EC2 memungkinkan kamu mengatur konfigurasi server sesuai kebutuhan, dan sangat fleksibel untuk aplikasi besar.
Untuk proyek machine learning atau data science yang lebih serius, AWS menyediakan SageMaker yakni sebuah platform terintegrasi yang didesain khusus untuk membangun, melatih, dan mengimplementasikan model AI. SageMaker memungkinkan kamu untuk melakukan komputasi besar tanpa harus mengatur infrastruktur. Jadi, jika kamu butuh lebih dari sekadar menjalankan skrip, pertimbangkan layanan-layanan ini untuk mencapai performa yang optimal.
6. Strategi Efisiensi Menggunakan Platform AWS untuk Pemula
Menjalankan Python di AWS bisa jadi efisien jika kamu tahu cara mengoptimalkannya. Berikut beberapa tips hemat yang bisa dicoba:
Manfaatkan AWS CloudWatch
Gunakan CloudWatch untuk memantau penggunaan dan performa Lambda atau EC2 kamu. Ini akan memberi kamu gambaran lebih jelas tentang seberapa banyak sumber daya yang digunakan, dan membantu menghindari biaya yang tidak perlu.
Tetap di Free Tier
Jika kamu baru mulai, usahakan tetap dalam batas Free Tier agar tidak ada tagihan mendadak. Pantau layanan yang kamu gunakan secara rutin dan pastikan penggunaannya masih di batas gratis.
Pilih Region dengan Bijak
Pilih region yang dekat dengan pengguna utama atau pusat server. Region yang lebih dekat tidak hanya mengurangi latensi, tetapi sering kali juga memiliki biaya lebih rendah.
Dengan strategi ini, kamu bisa belajar dan bereksperimen di AWS dengan lebih hemat dan efisien.
Gimana? Kamu tertarik untuk berkarir di bidang data dan menguasai Python? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!
DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.
Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari