OSS、AWS S3からデータを収集するLogService

作成日:2020/12/29この記事は最終更新日から1年以上が経過しています。

OSS、AWS S3からデータを収集するLogService

本記事では、LogServiceを使ってOSS、AWS S3からLogServiceへデータを収集する方法を記載します。

前書き

LogService は、リアルタイムデータロギングサービスです。ログの収集、消費、出荷、検索、および分析をサポートし、大量のログを処理および分析する能力を向上させます。

少し前になりますが、LogServiceについての資料をSlideShareへアップロードしていますので、こちらも参考になればと思います。

https://www2.slideshare.net/sbopsv/alibaba-cloud-log-service

今回はOSS、AWS S3を使ってAlibaba Cloud LogServiceへ収集、蓄積、可視化してみましょう。構成図で、こんな感じです。

プロジェクト作成（LogService全体で共通事項）

まずはプロジェクトを作成します。LogServiceコンソールから「Create Project」を選択し、起動します。

Project Nameをここでは「techblog」にし、プロジェクトを作成します。

その直後に "Do you want to create a Logstore for log data storage immediately?"、「Log Storeを作成しますか？」とポップアップが出ます。 Log StoreはLog Serviceでデータを蓄積するものなので、「OK」を選定します。

LogStore Nameをここでは「oss_logstore」と入力し、LogStoreを作成します。

その後、「LogStoreが作成されました。今すぐデータアクセスしますか？」とポップアップが出ますが、これは必要に応じて選定すると良いです。ちなみに「Yes」を選択した場合、50を超える様々なデータアクセス手法のコンソールが表示されます。

データ格納について

STEP1: OSSにてcsvファイルのアップロード

まずはOSS格納から行います。この作業自体シンプルで５分もしないうちに済みます。（著者的には多分csvファイルをLogServiceへ格納する作業の中で最も一番楽と思います）

OSSにて、csvファイルをアップロードします。以下、シンプルなcsvファイルです。 ※LogServiceと同リージョンであることが望ましい

STEP2: OSSからLogServiceへインポート

LogServiceの LogStore コンソールにて、インポート諸元を [OSS - Object Storage Service]へクリックします。

OSSにてcsvファイルをアップロードしたので、そのOSSのBucket、Prefixを入力します。FormatもCSVへプルタウン選択します。
必要情報入力が出来たら、無事ロード出来てるか確認として、「Preview」をクリックします。これでcsvファイルの先頭数行の読み取り結果が表示されたらOKで、次のステップへ進めます。

続いて、OSSにあるcsvファイルの[START_DT]フィールドをLogServiceのsystem timeとして登録したいので、[Use system time]のスイッチを切り替えます。
すると [Time Field][time format] などが表示されますので、合わせて入力します。
今回の[START_DT]フィールドは yyyy/mm/dd hh:mmフォーマット形式なので、yyyy/mm/dd HH:mmとして登録します。Time zomeも日本時間に合わせてGMT+09:00にします。

csvなどのファイルに含まれている日付 - 時間のフォーマットをLog Serviceへ合わせる場合は、こちらを参考にしてフォーマットを指定する必要があります。

https://www.alibabacloud.com/cloud-tech/doc-detail/28980.htm

このあとは「Test」をクリックし、csvファイルの先頭数行の読み取り結果およびLog Time（Unixtime）が無事表示されたらOKです。次のステップへ進めます。

Import Intervalで５分おきに実施にします。これは何分おきに新規ファイルがあればインポート処理をするかといった設定です。

Import処理に入ります。ここは待たなくても、処理中でも結果が表示されるので、「Next」をクリックし、「Log Query」の「Try now」で即可視化します。

以上で表示されます。（タイムラグもあるのでURLを更新し、ページを再リロードしてください）

STEP3: AWS S3にcsvファイルのアップロード

今度はAWS S3格納から行います。これはAWSでのsyslogやcsvファイルなどのデータをLogServiceで可視化したいときに役立ちます。

AWSにて、csvファイルをアップロードします。

STEP4: AWS lambdaでの設定

AWS Lambdaを使って、AWS S3からAlibaba Cloud OSSへデータを自動転送するようにします。流れとしては、上記のAWS S3 bucketに新規でcsvファイルがアップロードされたら、STEP1で作成したOSSのbucketに転送し、あとはSTEP2の設定によりLogServiceへ自動格納します。

デザイナーおよび関数コードは以下の通りです。Python 3.7です。

import json
import urllib.parse
import boto3
import uuid

print('Loading function')

s3 = boto3.resource('s3')

def lambda_handler(event, context):
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = urllib.parse.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key'], encoding='utf-8')
    try:
        oss = boto3.client('s3', aws_access_key_id='<your aws_access_key_id>',aws_secret_access_key='<your aws_secret_access_key>',
                                                region_name='cn-hangzhou', endpoint_url='http://datalake-ohara-202010.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com')
        tmp_file_name = uuid.uuid1()
        s3.Bucket(bucket).download_file(key,'/csv/{0}'.format(tmp_file_name))
        response = oss.upload_file('/csv/{0}'.format(tmp_file_name), 'lamdatooss', key)
        
        return response
    except Exception as e:
        print(e)
        print('Error getting object {} from bucket {}. Make sure they exist and your bucket is in the same region as this function.'.format(key, bucket))
        raise e

リソース概要は以下の通りです。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Id": "default",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "lambda-a2b5ac8d-923a-4b8a-911a-3147fb6c1dea",
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "s3.amazonaws.com"
      },
      "Action": "lambda:InvokeFunction",
      "Resource": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:<your aws_access_id>:function:s3oss_demo",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "AWS:SourceAccount": "<your aws account>"
        },
        "ArnLike": {
          "AWS:SourceArn": "arn:aws:s3:::democode2020"
        }
      }
    }
  ]
}