Lambda、Amazon SNS、CloudWatchを使ってサーバの死活監視を行う方法（備忘録）

Lambda、Amazon SNS、CloudWatchを使ってサーバの死活監視を行う方法（備忘録）:

作業の備忘録としてまとめました。

やりたいこと

• 15分間隔でWebサーバーを死活監視
• 正常動作はリクエストした時に帰ってくるHTTPステータスコード（200）で判断
• エラーが発生した場合はメール通知

参考にした記事

• サーバ死活監視→メール送付をLambda、AmazonSNSで実現する

事前準備

• ローカル環境にPython3をインストールしておくこと

手順

本設定は以下の手順で行いました。

なお、手順1~手順3はローカル環境、手順4～手順8のはAWS上での作業となります。

1. PythonのHTTPライブラリのインストール

カレントディレクトにlibサブディレクトリを作成して、libサブディレクトリにHTTPライブラリをインストールします。

# pip install -U requests -t ./lib 

2. 死活監視用のプログラム作成

上記記事を参考にプログラムを作成。作成したプログラムは、libサブディレクトリと同じ階層に配置します。

checkservers.py

import json 
import boto3 
import sys 
import os 
 
sys.path.append(os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), 'lib')) 
 
import requests 
 
BUCKET_NAME = os.environ['BUCKET_NAME'] 
OBJECT_NAME = os.environ['OBJECT_NAME'] 
SNS_TOPICS_NAME = os.environ['SNS_TOPICS_NAME'] 
 
def lambda_handler(event, context): 
    if len(BUCKET_NAME) == 0 or len(OBJECT_NAME) == 0 or len(SNS_TOPICS_NAME) == 0: 
        print("Please input BUCKT NAME, OBJECT NAME and SNS_TOPICS_NAME") 
        sys.exit() 
    target_json = get_target_servers() 
    check_target_servers(target_json) 
 
def get_target_servers(): 
    s3 = boto3.resource('s3') 
    obj = s3.Object(BUCKET_NAME, OBJECT_NAME) 
    response = obj.get() 
    body = response['Body'].read() 
    return body.decode('utf-8') 
 
def check_target_servers(target_json): 
    data = json.loads(target_json) 
    servers = data['servers'] 
 
    error_servers = [] 
 
    for server in servers: 
        name = server['name'] 
        url = server['url'] 
        try: 
            res = requests.get(url) 
            if res.status_code != 200: 
                error_servers.append(server) 
        except Exception: 
            error_servers.append(server) 
 
    if len(error_servers) == 0: 
        print("Successful finished servers checking") 
    else: 
        response = send_error(name, url, error_servers) 
        print("Error occured:") 
        print(response) 
        print(error_servers) 
 
def send_error(name, url, error_servers): 
    sns = boto3.client('sns') 
    sns_message = "Error happens:\n\n" + json.dumps(error_servers, indent=4, separators=(',', ': ')) 
    subject = '[ServerMonitor] Error happens' 
    response = sns.publish( 
        TopicArn=SNS_TOPICS_NAME, 
        Message=sns_message, 
        Subject=subject 
    ) 
    return response 
 

3. Lambdaにアップロードするzipファイルの作成

手順1と手順2で作成したlibサブディレクトリとプログラム（checkserver.py）をzip化します。この時、libサブディレクトリとプログラムを配置したディレクトリをzip化するのではなく、libサブディレクトリとプログラムを直接zip化します。

（Lambda関数のハンドラー設定に関わってくるので注意が必要）

4. Amazon SNSの通知設定

死活監視でエラーとなった際に通知するメール送信先を設定します。

Amazon SNSコンソールを開き、「新しいトピックの作成」からトピックを作成します。「サブスクリプションの作成」でプロトコルに「Email」、エンドポイントにエラー通知先のメールアドレスを入力してサブスクリプションを作成します。

5. IAM ロールの作成

Lambda関数作成時に設定するロールを作成します。アタッチするポリシーには、以下の３つを選択します。

（ポリシーの内容をきちんと確認できていませんが、動作確認は取れています）

• AWSLambdaBasicExecutionRole
• AWSLambdaS3ExecutionRole-XXXXXXXXXXXXX
• AmazonSNSFullAccess

6. S3に監視対象を記載したjsonファイルをアップロード

手順2で作成したプログラムから参照する監視対象を記載したjsonファイルをS3のバケットにアップロードします。jsonファイルは、以下のように記載します。

{ 
    "servers": [ 
        { "name": "server_name_1", "url": "https://www.google.co.jp" }, 
        { "name": "server_name_2", "url": "https://www.yahoo.co.jp" } 
    ] 
} 

7. Lambda関数の作成

関数の作成は「設計図」からではなく「一から作成」を選択します。続いて、任意の名前を入力してからランタイムに「Python 3.6」を選択、ロールには手順5で作成したロールを選択します。

関数を作成した後、関数コードのコードエントリタイプから「.zipファイルをアップロード」を選択し、手順3で作成したzipファイルをアップロードします。ハンドラは、「プログラムファイル名.プログラム内のハンドラー定義」の形で設定します。例えば、アップロードしたプログラムが「checkservers.py」の場合、「checkservers.lambda_handler」と設定します。この時、手順3の内容で正しくzip化しておかないとハンドラが認識されないため注意が必要です。


次に、プログラム内で参照している環境変数を定義します。

• BUCKET_NAME　　：jsonファイルをアップロードしたバケット名
• OBJECT_NAME　　：アップロードしたjsonファイル名
• SNS_TOPICS_NAME：手順4で作成したAmazon SNSのトピックのARN
  
  
  
  

ここで、テストを行います。テストイベントの設定でイベントテンプレートに「Amazon CloudWatch」を選択し、任意のイベント名を設定してテストイベントを作成します。このとき、テンプレートの内容を変更する必要はありません。

テストを実行する際、jsonファイルに実在しないURLを設定しておけば、死活監視のエラーメールが送信されることを確認することができます。テストに失敗する場合は、「所要時間」や「使用中の最大メモリ」の結果を確認し、必要に応じて基本設定の「メモリ（MB）」や「タイムアウト」を調整してください。

8. CloudWatch イベントのルール作成

CloudWatch イベントのルールを作成します。今回は15分間隔で死活監視を行うため、イベントソースのスケジュールから「一定の速度」を選択して15分を設定します。ターゲットの機能には、作成したLambda関数を設定します。

最後に、Lambda関数のDesignerから「CloudWatch Events」を選択して、作成したルールが正しく設定されていることを確認できたら終了です。設定が「有効」になっていることも忘れずに確認してください。