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@ys1

AWSリソースの自動起動停止について

Last updated at Posted at 2022-05-08

考えたこと

  • 拡張性
    • 自動起動停止したいサーバーは増えていくだろうし、状況に応じて設定を一時解除したりもしたい。そのため、起動停止の設定を簡単に追加削除できるのが望ましい。
    • さまざまなリソースの起動停止(構築削除)を同じ仕組みで扱いたい。
  • エラーについて
    • 開発環境で利用するのが主な用途なので緊急性はあまりないが、サーバーが起動していないことに気づくのが遅れると、開発に影響が出る。そのため、エラー時は通知がほしい。
    • 起動停止する処理は各々が独立している方が良い。
      • for文で回すと、途中のエラーで後続のリソースが処理できない可能性がある。
      • イベントルールを増やした方が良さそう。
  • 管理
    • どのサーバー等が起動停止の対象になっているのかすぐにわかるようにしたい。
      • リソースはTerraformで管理したい。

例

Lambdaでやる場合

自動起動停止等、AWSリソースを操作するLambdaを作成する。
Amazon EventBridgeでルールを作成して、上記Lambdaを定期実行できるようにする。

必要なもの 説明
Lambda 処理を実行する関数
IAM Role 操作ソースの権限を付与したLambdaのロール
Event Rule 定期実行用のイベントルール
Lambda Permission Event RuleからLambdaを呼び出すための権限設定
Cloud Watch Alarm Lambdaの失敗に反応してSNSを通知
Amazon SNS Chatbot連携用SNS
AWS Chatbot 失敗時SNSからChatbot経由でSlackに通知がいくようにする

Lambda関数の処理

(TODO)イベントルールごとに対象リソースを扱う。

  • EC2

起動停止を行う

起動

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('ec2')
    response = client.start_instances(
                     InstanceIds=[
                       'InstanceIdを記載'
                     ]
                 )
    print(response)

停止

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('ec2')
    response = client.stop_instances(
                    InstanceIds=[
                      'InstanceIdを記載'
                    ]
                )
    print(response)
  • AutoScalingGroup

希望する容量を変更する

起動

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.update_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='my-autoscaling',
        MinSize=3,
        MaxSize=5,
        DesiredCapacity=3
      )
    print(response)

停止

希望する容量を0にする。
最小キャパシティも0にする。(希望する容量>=最小キャパシティじゃないとエラーになるため)

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.update_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='my-autoscaling',
        MinSize=0,
        MaxSize=5,
        DesiredCapacity=0
      )
    print(response)
  • ECS Fargate

起動

desiredCountを更新する

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('ecs')
    response = client.update_service(
        cluster = 'myapp-cluster',
        service = 'myapp-service',
        desiredCount = 1
    )
    print(response)

停止

lambda_function.py
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    client = boto3.client('ecs')
    response = client.update_service(
        cluster = 'myapp-cluster',
        service = 'myapp-service',
        desiredCount = 1
    )
    print(response)

ルール作成など

  • terraformで作成すれば使い回すことができる
  • イベントルール、イベントルールからLambdaを呼び出す権限
  • アラームはLambdaの失敗回数が1回以上なら発火
  • Chatbotは参考URLのものを利用する

参考(Chatbot)
https://zenn.dev/shonansurvivors/articles/894cae91806052

例)朝8時に起動

example.tf
resource "aws_cloudwatch_event_rule" "start_rule" {
  name                = "test-start"
  description         = "test-start"
  is_enabled          = "true"
  schedule_expression = "cron(00 23 ? * SUN-THU *)"
}

resource "aws_cloudwatch_event_target" "start_target" {
  arn = "Lambda関数のarn"
  rule      = aws_cloudwatch_event_rule.start_rule.name
  target_id = "test-start"
}

resource "aws_lambda_permission" "permission" {
    statement_id  = "AllowExecutionFromCloudWatch"
    action        = "lambda:InvokeFunction"
    function_name = "Lambda関数"
    principal     = "events.amazonaws.com"
    source_arn    = aws_cloudwatch_event_rule.start_rule.arn
}


resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "lambda_test" {
  alarm_name          = "lambda-alarm"
  comparison_operator = "GreaterThanOrEqualToThreshold"
  evaluation_periods  = "1"
  metric_name         = "Errors"
  namespace           = "AWS/Lambda"
  dimensions = {
    FunctionName = "LambdaTest"
  }
  period              = "300"
  statistic           = "Sum"
  threshold           = "1"
  treat_missing_data  = "notBreaching"
  alarm_description   = "自動処理失敗"
  alarm_actions       = [aws_sns_topic.test.arn]
}

resource "aws_sns_topic" "test" {
  name = "test-topic"
}

module "chatbot_slack" {
  source  = "waveaccounting/chatbot-slack-configuration/aws"
  version = "1.1.0"

  configuration_name = "config-name"
  guardrail_policies = ["arn:aws:iam::aws:policy/ReadOnlyAccess"] 
  iam_role_arn       = ""
  logging_level      = "ERROR" 
  slack_channel_id   = ""
  slack_workspace_id = ""
  sns_topic_arns     = [aws_sns_topic.test.arn]
  user_role_required = false 
}

Lambda以外の手段

Lambda以外の手段を考える。

AWS CodeBuildで定期実行

  • CodeBuildでやる方法のメリットとして、以下がある。
    • CodeBuildを一つ作成すれば良い
    • Lambdaの書き方を知る必要がない。
    • シェルスクリプトで書くこともできる。
    • terraform apply, destroyもできる。

用意するもの

  • ビルド用のリポジトリ
  • 定期実行したいスクリプト、buildspec.yml

イベントルール

  • イベントルールを作成する
  • aws_cloudwatch_event_targetのinput:environmentVariablesOverrideで環境変数を上書きして、CodeBuildで実行するスクリプト、引数を記載する。
  • 失敗時のアラームも作成する

例)ECS Fargateの必要数を1にする

example.tf
resource "aws_cloudwatch_event_rule" "build_rule" {
  name                = "test-start"
  description         = "test-start"
  is_enabled          = "true"
  schedule_expression = "cron(00 23 ? * SUN-THU *)"
}

resource "aws_cloudwatch_event_target" "build_target" {
  arn =     "buildプロジェクトのArn"
  rule      = aws_cloudwatch_event_rule.build_rule.name
  role_arn  = aws_iam_role.events.arn
  target_id = "build-event"

  # 環境変数を上書きする
  # ARGはクラスター名、サービス名、希望する容量をスペースを開けて記載
  input = <<DOC
  {
    "environmentVariablesOverride": [
      {
        "name": "SCRIPT",
        "value": "update-ecs.py"
      },
      {
        "name": "ARG",
        "value": "myapp-cluster myapp-go 1"
      }
    ]
  }
  DOC
}

resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "build_test" {
  alarm_name          = "build-alarm"
  comparison_operator = "GreaterThanOrEqualToThreshold"
  evaluation_periods  = "1"
  metric_name         = "FailedBuilds"
  namespace           = "AWS/CodeBuild"
  dimensions = {
    ProjectName = "event-codebuild-project"
  }
  period              = "300"
  statistic           = "Sum"
  threshold           = "1"
  treat_missing_data  = "notBreaching"
  alarm_description   = "自動処理失敗"
  alarm_actions       = [aws_sns_topic.test.arn]
}

CodeBuild

参考environmentVariablesOverride
https://qiita.com/yoshii0110/items/c180d30e9dfc25645df5

example.tf
resource "aws_codebuild_project" "main" {
  name          = "event-codebuild-project"
  description   = "event-codebuild-project"
  build_timeout = "30"
  service_role  = aws_iam_role.codebuild_role.arn

  artifacts {
    type     = "S3"
    location = var.build_bucket
  }

  environment {
    compute_type                = "BUILD_GENERAL1_SMALL"
    image                       = "aws/codebuild/standard:5.0"
    type                        = "LINUX_CONTAINER"
    image_pull_credentials_type = "CODEBUILD"

    # ダミー
    environment_variable {
      name  = "SCRIPT"
      value = "script"
    }

    environment_variable {
      name  = "ARG"
      value = "arg"
    }
  }

  logs_config {
    cloudwatch_logs {
      group_name = "/codebuild/test/log"
    }
  }

  source {
    type            = "CODECOMMIT"
    location        = "https://git-codecommit.ap-northeast-1.amazonaws.com/v1/repos/build-repo"
    git_clone_depth = 1
  }

  source_version = "develop"
}

上記のCodeBuildのsourceで指定したリポジトリ(build-repo)に
buildspec.ymlやscriptを配置する。

version: 0.2

phases:
  install:
    runtime-versions:
      python: 3.9
  build:
    commands:
      - echo Build started on `date`
      - python script/${SCRIPT} ${ARG}

リポジトリ(build-repo)のscriptディレクトリ以下にecs-update.pyを置く

ecs-update.py
import boto3
import sys

args = sys.argv
cluster_name, service_name, desired_count = args[1:]

client = boto3.client('ecs')
response = client.update_service(
    cluster = cluster_name,
    service = service_name,
    desiredCount = int(desired_count)
)
print(response)

ビルド時にSCRIPTとARGが上書きされるため、今回の場合は以下のようになる。

- python script/update-ecs.py myapp-cluster myapp-go 1

他

AWS Systems Managerを利用する

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