【AWS】SAMを使ってLambdaでAuroraを自動で停止させる

こんにちは。

先日、開発チームのコスト削減の一環で、開発環境のAuroraをDailyで確認し、起動されていたら、自動的に停止するスクリプトを書きました。

そんなに大したことではないのですが、なんかまたありそうなネタなので、自分のブログでまとめておこうかなと思います。

作るもの

今回作るものは、以下の仕様を満たしたものになります。

• CloudWatchEventから、日本時間の0:00にLambdaを起動する
• Lambdaが、AuroraのClusterが起動されているかを確認し、起動されていたら停止する処理を実行する
• CloudWathcEventとLambdaは、SAMから環境を構築する(コードで管理したい)

SAMでLambdaを作る

今回は、SAM(Serverless Application Model)を使って、Lambdaを作ります。

SAMとは

youtu.be

Serverless Application Modelの略で、サーバーレスアプリケーションを立ち上げるためのオープンソースのフレームワークです。以下が本家のサイトです。

github.com

DynamoDBやAPI Gatewayなど、よくある使われ方の紹介がされている入門としては、以下のチュートリアルがわかりやすかったです。

www.ketancho.net

SAMの初期設定

まずはテンプレートとなる物を作ります。以下のコマンドを打ちます。

$ sam init -r python3.7 -n aurora-auto-stopper

すると、いくつかの選択をすると、以下のような感じになります。

Which template source would you like to use?
	1 - AWS Quick Start Templates
	2 - Custom Template Location
Choice: 1

Cloning app templates from https://github.com/awslabs/aws-sam-cli-app-templates.git

AWS quick start application templates:
	1 - Hello World Example
	2 - EventBridge Hello World
	3 - EventBridge App from scratch (100+ Event Schemas)
Template selection: 1

-----------------------
Generating application:
-----------------------
Name: aurora-auto-stopper
Runtime: python3.7
Dependency Manager: pip
Application Template: hello-world
Output Directory: .

Next steps can be found in the README file at ./aurora-auto-stopper/README.md

作成されたフォルダ構成は以下の通りです。

$ cd aurora-auto-stopper
$ tree .
.
├── README.md
├── events
│   └── event.json
├── hello_world
│   ├── __init__.py
│   ├── app.py
│   └── requirements.txt
├── template.yaml
└── tests
    └── unit
        ├── __init__.py
        └── test_handler.py

hello worldアプリを初期設定では作ったので、hello_worldというフォルダを srcというように変えます。

$ mv hello_world src

これで初期設定は完了です。

template.yamlを編集する

template.yamlを以下のように書き換えます。

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: >
  aurora-auto-stopper

Globals:
  Function:
    Timeout: 180
    MemorySize: 256

Resources:
  AuroraAutoStopperFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: src/
      Handler: app.lambda_handler
      Runtime: python3.7
      Policies: AmazonRDSFullAccess
      Events:
        AuroraAutoStopEvent:
          Type: Schedule
          Properties:
            Schedule: cron(0 15 ? * * *)

timeoutとかはこんなにいらないんですが、まぁ一応長めに設定しました。

S3のバケットを作成する

SAMは、パッケージングという処理をするのですが、その過程で生成される中間成果物をS3におく必要があるので、その置き場をS3バケットに作成します。

$ aws s3 mb s3://sample-bucket

LambdaでAuroraを止める処理を書く

次に、LambdaでAuroraを止める処理を書いていきます。以下のように、Clusterごと止める処理を、 src/app.py書きます。

import boto3


def lambda_handler(event, context):
    # cluster info
    db_cluster = 'clustor-name'
    region = 'ap-northeast-1'

    # stop cluster
    client = boto3.client('rds', region)
    rds_clusters = client.describe_db_clusters(DBClusterIdentifier=db_cluster)
    print(rds_clusters)

    rds_cluster = rds_clusters['DBClusters'][0]
    if rds_cluster['Status'] == 'available':
        response = client.stop_db_cluster(DBClusterIdentifier=db_cluster)
        print(response)
        print('Stop')
    else:
        print('Already Stop')

Deploy

ここまでできれば、deployをすることができます。deployは以下のコマンドで実行することができます。

$ sam build

$ sam package \
--output-template-file ./packaged.yaml \
--s3-bucket aurora-auto-stopper

$ sam deploy \
--template-file ./packaged.yaml  \
--capabilities CAPABILITY_IAM \
--stack-name aurora-auto-stopper \
--region ap-northeast-1

以上でSAMを使って、LambdaでAuroraを自動停止させるプログラムがかけます。

説明端折りまくってますが、まぁ自分用のメモなので、ご勘弁を。それでは。