Auto-Instrumentation

main.tf ファイルで定義されたリソースをデプロイするには、まずそのファイルと同じフォルダで Terraform が初期化されていることを確認する必要があります。

• auto ディレクトリに移動します:

cd ~/workshop/lambda/auto

• 以下のコマンドを実行して、このディレクトリで Terraform を初期化します

terraform init

• このコマンドにより、同じフォルダにいくつかの要素が作成されます:
  • .terraform.lock.hcl ファイル: リソースの提供に使用するプロバイダーを記録します
    • .terraform ディレクトリ: プロバイダーの設定を保存します
  • 上記のファイルに加えて、apply サブコマンドで terraform を実行すると、デプロイされたリソースの状態を追跡する terraform.tfstate ファイルが作成されます。
  • これらにより、Terraform は auto ディレクトリの main.tf ファイルで定義されたリソースの作成、状態管理、削除を管理できます

このディレクトリで Terraform を初期化したら、リソースをデプロイしましょう。

• まず、terraform plan コマンドを実行して、Terraform が問題なくリソースを作成できることを確認します。

terraform plan

• これにより、リソースのデプロイ計画とデータの出力が表示されます。すべてが意図通りに動作することを確認できます。

  • 計画に表示される値の多くは、作成後に判明するか、セキュリティ上の理由でマスクされていることに注意してください。

• 次に、terraform apply コマンドを実行して、main.tf ファイルから Lambda 関数とその他のサポートリソースをデプロイします:

terraform apply

• Enter a value: プロンプトが表示されたら yes と入力します

• 以下の出力が表示されます:

Outputs:

base_url = "https://______.amazonaws.com/serverless_stage/producer"
consumer_function_name = "_____-consumer"
consumer_log_group_arn = "arn:aws:logs:us-east-1:############:log-group:/aws/lambda/______-consumer"
consumer_log_group_name = "/aws/lambda/______-consumer"
environment = "______-lambda-shop"
lambda_bucket_name = "lambda-shop-______-______"
producer_function_name = "______-producer"
producer_log_group_arn = "arn:aws:logs:us-east-1:############:log-group:/aws/lambda/______-producer"
producer_log_group_name = "/aws/lambda/______-producer"

• Terraform の出力は outputs.tf ファイルで定義されています。
• これらの出力は、ワークショップの他のパートでもプログラム的に使用されます。

デプロイした Lambda 関数からトレースを取得するには、トラフィックを生成する必要があります。producer-lambda 関数のエンドポイントにメッセージを送信し、そのメッセージが Kinesis Stream にレコードとして配置され、consumer-lambda 関数によって Stream から取得されることを確認します。

• auto ディレクトリに移動します:

cd ~/workshop/lambda/auto

send_message.py スクリプトは、コマンドラインで入力を受け取り、JSON ディクショナリに追加して、while ループの一部として producer-lambda 関数のエンドポイントに繰り返し送信する Python スクリプトです。

• send_message.py スクリプトをバックグラウンドプロセスとして実行します
  • --name と --superpower 引数が必要です

nohup ./send_message.py --name CHANGEME --superpower CHANGEME &

• メッセージが成功した場合、以下のような出力が表示されます

[1] 179789
nohup: ignoring input and appending output to 'nohup.out'

• ここで最も重要な情報は以下の2つです:

  • 1行目のプロセス ID（この例では 79829）
  • appending output to nohup.out メッセージ
    • nohup コマンドは、スクリプトがバックグラウンドに送信されたときにハングアップしないようにします。また、コマンドの curl 出力を現在のフォルダと同じフォルダにある nohup.out ファイルにキャプチャします。
    • & はシェルプロセスにこのプロセスをバックグラウンドで実行するよう指示し、シェルを解放して他のコマンドを実行できるようにします。

• 次に、response.logs ファイルの内容を確認して、producer-lambda エンドポイントへのリクエストが成功していることを確認します:

cat response.logs

• メッセージが成功した場合、画面に表示される行の中に以下の出力が含まれているはずです:

{"message": "Message placed in the Event Stream: {prefix}-lambda_stream"}

• 失敗した場合は、以下が表示されます:

{"message": "Internal server error"}

次に、Lambda 関数のログを確認しましょう。

• producer-lambda のログを確認するには、producer.logs ファイルを確認します:

cat producer.logs

• consumer-lambda のログを確認するには、consumer.logs ファイルを確認します:

cat consumer.logs

ログを注意深く確認してください。