はじめに

ローカル環境でPyGMTを使えるようにはなったが、せっかくなのでAWS上で使えるようにしたいと思った。…思ってしまった。ので、試行錯誤してみた

構成

当初、できるだけ簡単な構成にしたくてPyGMTをコンテナLambdaで実行してみたのだが、PyGMTは実行時に/.gmtフォルダを作成するらしく、/tmp/以下にしか一時ファイルを保存できないLambdaではエラーが起きてしまった。
そのため搭載先をFargateに変更し、Fargate上で描いたテスト用の地図をファイルとして出力し、S3へ保存するプログラムを作成した。

S3バケットの作成

事前に画像ファイル格納用のS3バケットを作成しておく。バケット名以外はデフォルトでOK。

ソースコード

テスト用に出力する地図の構成はPyGMT-HOWTOの基本の地図から拝借したものを使用。tmp領域にpngファイルを出力後、S3へ送信する処理を行っている。
（出力ファイルを/tmp以下に置こうとしているあたりにLambdaの痕跡が見える）

import pygmt
import boto3

print('Exe Start')
fig = pygmt.Figure()

fig.coast(
    projection  = 'N138/12c',
    region      = (128, 146, 30, 46),
    shorelines  = 'default,black', 
    area_thresh = 100,
    resolution  = 'f',
    land        = '249/243/202',
    water       = '190/220/250',
    map_scale   = '142.5/32/32/400',
    frame       = ['WSen+t"Figure"', 'xafg', 'yafg']
)

fig.savefig('/tmp/pygmt-coastline.png')

s3 = boto3.resource('s3')
s3.Object(
    '[S3バケット名]', 'pygmt-coastline.png').upload_file('/tmp/pygmt-coastline.png')

print('Completed!')

Dockerfile

このページやこのページを参考にDocerfileを準備した。
Dockerfileにクレデンシャル情報を入れてるのがとてもアレだが、テスト用の仮置きということでご容赦を、、

FROM continuumio/miniconda3

WORKDIR /app

ENV AWS_ACCESS_KEY_ID "<AWSアクセスキーID>"
ENV AWS_SECRET_ACCESS_KEY "<AWSシークレットアクセスキー>"

# Create the environment:
COPY environment.yml .
RUN conda env create -f environment.yml && conda clean --all

# Copy script 
COPY app.py ./
COPY app.sh ./

# activate pygmt env
CMD ["sh", "./app.sh"]

environment.ymlファイルは以下。

name: pygmt
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.9
  - pandas
  - packaging 
  - gmt=6.4.0
  - pygmt=0.8.0
  - boto3

最後にapp.sh。

#!/bin/bash
. /root/.bashrc
conda activate pygmt
python app.py

ECRリポジトリの作成

AWSマネジメントコンソールを開いて、Dockerコンテナを保存するための準備をする。
ECR（Amazon Elastic Container Registry）のページを開き、「リポジトリの作成」からリポジトリ名を入力＞「リポジトリを作成」をクリックする。
今回はリポジトリ名：pygmt-testで作成。

ECRへのイメージプッシュ

作成したECRリポジトリの画面＞プッシュコマンドの表示ボタンから表示されるコマンドをコピーして実行する。

１.docker login（東京リージョンの例）

aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | docker login --username AWS --password-stdin {AWSaccountID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com

２.docker build
全部で2分ほどかかる。
※"pygmt-test"は作成したECRリポジトリ名に置き換えて実行してください。

docker build -t pygmt-test .

３.イメージにタグを付与

docker tag pygmt-test:latest {AWSaccountID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/pygmt-test:latest

４.ECRにイメージをプッシュ

docker push {AWSaccountID}.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/pygmt-test:latest

ECSタスク定義の作成

１.マネジメントコンソールでECSの画面を開き、左メニューで「タスク定義」をクリック。
タスク定義ファミリー（タスク定義名）、コンテナ名を入力。
イメージURIの欄は、ECRに登録したイメージのURIをコピーして入力する。
ポートマッピングは今回必要ないので削除。
あとはデフォルトで「次へ」をクリック。

２.次の画面ではデフォルトのまま、もう一度「次へ」。
確認画面でひと通り確認ができたら「作成」をクリック。

３.作成したタスク定義を選択し、最新のリビジョンを選んでクリック。
表示されたタスク定義画面で、「タスク実行ロール」に表示されているロール名をクリックする。

IAMの画面が開くので、「許可を追加」＞「ポリシーをアタッチ」を選択する。

ポリシーの選択画面が開くので、"S3"で検索して「AmazonS3FullAccess」をアタッチする。

ECSクラスターの作成

１.マネジメントコンソールのECS画面から、クラスター＞「クラスターの作成」をクリック。
クラスター名を入力、VPCとサブネットは適当なものを選び、インフラストラクチャはAWS Fargateを指定して「作成」をクリック。
（VPCとサブネット周りまで設定していると長くなってしまうので、ここではデフォルトのものを使用しています。ネットワーク周りについては別途設定してください。）