フリートプロビジョニング前にフックするLambdaの作成例

https://qiita.com/takmot/items/eda7c2f519581b40ec3f
前回記事の続きとして、フリートプロビジョニング前にフックするLambdaの作成例を記載します。

プロビジョニング許可/拒否判定方法

1. シリアルナンバーと、プロビジョニング許可/拒否を表す値を記載したCSVファイルをS3に格納
2. LambdaからこのCSVファイルを参照し、デバイスから通知されたシリアルナンバーからプロビジョニング許可/拒否判定

以下CSVファイル例

SerialNumber,Effect
1,Allow
2,Deny
3,Allow

Lambda関数

変更前コード

import json

provision_response = {'allowProvisioning': False}

def isBlacklisted(serial_number):
  #check serial against database of blacklisted serials
  ...

def lambda_handler(event, context):

  # DISPLAY ALL ATTRIBUTES SENT FROM DEVICE
  print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))

  # Assume Device has sent a device_serial attribute
  device_serial = event["parameters"]["SerialNumber"]

  # Check serial against an isBlacklisted() function
  if not isBlacklisted(device_serial):
      provision_response["allowProvisioning"] = True

  return provision_response

isBlacklistedで、
引数としてシリアルナンバーを受け取り、
プロビジョニング許可であればFalse、
プロビジョニング拒否であればTrueを返すように変更します。

変更後コード

参考記事：
https://qiita.com/asunaro/items/99472b492af387d97b70
https://note.nkmk.me/python-pandas-at-iat-loc-iloc/

lambda_function.py

import json
import boto3
import pandas as pd
from io import StringIO

def isBlacklisted(serial_number):

  BUCKET_NAME：<バケット名>
  KEY_NAME：<CSVファイルパス(xxx/yyy.csv)>

  # S3に格納したCSVファイルからDataFrameを作成
  s3 = boto3.resource('s3')
  s3obj = s3.Object(BUCKET_NAME, KEY_NAME).get()
  csv_string = s3obj['Body'].read().decode('utf-8')
  df = pd.read_csv(StringIO(csv_string), index_col=0)

  try:
    # 許可/拒否判定
    effect = df.at[serial_number, 'Effect']
    if effect == 'Allow':
      return False
    else:
      return True
  except:
    # 該当serial_numberなし
    return True

def lambda_handler(event, context):
  # 変更なし

外部ライブラリの使用

Lambdaから外部ライブラリ（今回の場合Pandas）を使用する場合、
ライブラリをzipにまとめてアップロードする方法と、
Layerを設定する方法があります。
Layerの作成方法に関しては触れません。
以下記事（2. pandasのLayerのARNを調べ、Layerを追加）を参考にLayerを追加
https://qiita.com/polarbear08/items/202752d5ffcb65595bd9

実行ロールのポリシー設定

アクセス制限→ ロール名のリンクをクリック

「ポリシーをアタッチします」をクリック

AWS管理ポリシーからs3で検索し、
今回S3に格納したファイルのリードが必要なので、
「AmazonS3ReadOnlyAccess」をチェックし、
「ポリシーのアタッチ」をクリック

Lambda関数のアップロード

※ローカルでLambda関数を作成してアップロードする場合

ファイル名はlambda_function.pyにします。
lambda_function.pyをzip圧縮します

アクションから.zipファイルをアップロードを選択し、アップロードします