AWSとSlackを活用して運用作業を楽にした話

2022.08.29Update

中廣

はじめに

はじめまして。中廣と申します。
ニフティ株式会社に中途入社して４年目になります。
私が所属しているチームでは、日々の運用作業をこなしつつ、並行して開発作業も行っていますが、開発作業に時間を取りたいので、運用作業はなるべく自動化若しくは簡易化を進めています。今回は、AWS Chatbot + AWS Lambda + Slackを利用して運用作業を簡易化した話を書きたいと思います。

とある運用作業の手順(簡易化前)

これまで手運用で実施していた運用作業の手順を以下に記します。
※ 実際の手順より簡略化しています。また、テーブル名・項目名は適当な値にしています。

依頼元より作業依頼を受ける

他部署より作業依頼をメールで受けます。
依頼内容と、対象データのキー(受付番号:HOGE_NO)が連携されます。

SQLを順番に実行する

作業用サーバからSQL実行環境へログインし、以下SQLを実行します。

-- テーブルAのデータを依頼元から連携された受付番号で検索し、

-- 現在登録されているデータを確認する＆後続処理に必要な値を取得する

SELECT HOGE_ID, HOGE_A, HOGE_B, HOGE_C, LAST_UPDATE FROM TABLE_A WHERE HOGE_NO = &HOGE_NO;

-- テーブルAの値を更新する

-- HOGE_A,HOGE_B の設定値は HOGE_C の値によって決まるため、手作業で設定する

UPDATE TABLE_A SET HOGE_A = &VAL1, HOGE_B = &VAL1, LAST_UPDATE = SYSDATE WHERE HOGE_NO = &HOGE_NO;

-- 更新後の値を確認するため、再度SELECT文を実行し、目視で確認する

SELECT HOGE_ID, HOGE_A, HOGE_B, HOGE_C, LAST_UPDATE FROM TABLE_A WHERE HOGE_NO = &HOGE_NO;

-- テーブルBのデータを受付番号で検索し、データがないことを確認する

SELECT HOGE_NO,FUGA_A,FUGA_B,LAST_UPDATE FROM TABLE_B WHERE HOGE_NO = &HOGE_NO;

-- テーブルBへデータを投入する

-- FUGA_A, FUGA_B の値は HOGE_C の値によって決まるため、手作業で設定する

INSERT INTO TABLE_B (HOGE_NO ,FUGA_A,FUGA_B,LAST_UPDATE) VALUES (&HOGE_NO, &VAL_3, &VAL_4, SYSDATE);

-- テーブルBのデータを受付番号で再検索し、データが投入されていることを確認する

SELECT HOGE_NO,FUGA_A,FUGA_B,LAST_UPDATE FROM TABLE_B WHERE HOGE_NO= &HOGE_NO;

-- 問題なければコミットする

COMMIT;

APIを実行し、外部システムへ連携する

SQL更新後、APIを実行して外部システムへの連携を行います。

# HOGE_IDはテーブルA.HOGE_IDの値を設定する

# VAL1, VAL2, VAL3 の値はテーブルA.HOGE_Cの値によって決まる

curl "http://hogehoge/renkei?HOGE_ID=XXXXX&VAL1=XXX&VAL2=YYY&VAL3=ZZZ"

…いかがでしょうか。
手順が決まっているとはいえ、なかなか面倒です。
また、すべて手作業なので作業漏れ・ミスにもつながります。

運用作業手順をもっと簡単にする

上記の手順を見ると、以下のことが分かります。

受付番号があればテーブルAのデータを特定できる
更新時に設定する値は、テーブルAを見ればわかる
API連携する値はテーブルAを見ればわかる

…ということは、受付番号さえわかれば自動化できちゃいそうですね。

① 一連の作業を Lambda関数化する

ということで、上記の作業手順をLambda関数(hogehoge_operation)にまとめました。
(以下はサンプルなのでデータチェック・エラーハンドリングなどは一切考慮していません！！)

from lib.settings import session

from lib.models import TableA,TableB

import requests

def lambda_handler(event, context):

"""

ほげほげ運用作業用Lambda関数(サンプル)

"""

# 受付番号を取得

hoge_no = event.get("hoge_no", "")

# テーブルAのデータを取得

data = session.query(TableA).filter(TableA.hoge_no == hoge_no ).one_or_none()

id = data.id

hoge_c = data.hoge_c

# テーブルAのデータを更新しつつ、テーブルBへ追加する値・API連携値を設定する

if hoge_c == '1':

data.hoge_a = 'hoge_a_1'

data.hoge_b = 'hoge_b_1'

fuga_a = 'fuga_a_1'

fuga_b = 'fuga_b_1'

val1 = 'val_1_1'

val2 = 'val_2_1'

val3 = 'val_3_1'

else:

data.hoge_a = 'hoge_a_0'

data.hoge_b = 'hoge_b_0'

fuga_a = 'fuga_a_0'

fuga_b = 'fuga_b_0'

val1 = 'val_1_0'

val2 = 'val_2_0'

val3 = 'val_3_0'

data.last_update = dt.now()

session.add(data)

# テーブルBにデータ挿入

data2 = TableB(

hoge_no= data.hoge_no,

fuga_a = fuga_a,

fuga_b = fuga_b,

last_update = dt.now()

)

session.add(data2)

# コミット

session.commit()

# APIを叩いて外部連携する

requests.get("http://hogehoge/renkei", params={"ID" : id, "VAL1" : val1, "VAL2" : val2, "VAL3" : val3,})

# 結果を返す

return {"result" : "0"}

この関数に引数 hoge_no を設定し実行することで、上述の運用作業を自動でやってくれるようになりました。これだけでだいぶ楽になりましたね。早速実行してみます。

PS C:hogehoge> aws lambda invoke --function-name hogehoge_operation --payload '{ "hoge_no": "xxxxxx" }' --cli-binary-format raw-in-base64-out response.json --profile profile_name

{

"StatusCode": 200,

"ExecutedVersion": "$LATEST"

}

PS C:hogehoge> cat response.json

{"result": 0 }

応答結果がresponse.json に出力されています。問題なさそうですね。

…ただし、aws-cliがインストールされていない環境では実行できません。
さらに手軽に実行できるように、Lambda関数をSlack経由で呼び出せるようにしたいと思います。