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Automatisieren Sie Slack-Benachrichtigungen mit Diagrammen mithilfe von Cloud Run-Funktionen und Cloud Scheduler

Mary-Kate Olsen

Dec 11, 2024 am 04:47 AM

Ich habe kürzlich ein System zur Automatisierung von Slack-Benachrichtigungen mit Diagrammen entwickelt, die die Sitzungszahlen der letzten 7 Tage visualisieren. Dies wurde durch eine Kombination aus Cloud Run-Funktionen zur Datenverarbeitung und Diagrammerstellung und Cloud Scheduler zur Planung der Ausführung erreicht.

Implementierungsübersicht

Cloud Run-Funktion

Die Cloud Run-Funktion fragt BigQuery ab, um Sitzungsdaten abzurufen, erstellt mit Matplotlib ein Liniendiagramm und sendet das Diagramm dann über die Slack-API an Slack. Die folgenden Schritte beschreiben den Einrichtungsprozess.

Hier ist der Code für main.py. Vor der Ausführung müssen Sie SLACK_API_TOKEN und SLACK_CHANNEL_ID als Umgebungsvariablen festlegen. Sie können sie vorerst leer lassen, da wir sie später einrichten.

import os
import matplotlib.pyplot as plt
from google.cloud import bigquery
from datetime import datetime, timedelta
import io
import pytz
from slack_sdk import WebClient
from slack_sdk.errors import SlackApiError

def create_weekly_total_sessions_chart(_):
    SLACK_TOKEN = os.environ.get('SLACK_API_TOKEN')
    SLACK_CHANNEL_ID = os.environ.get('SLACK_CHANNEL_ID')

    client = bigquery.Client()

    # Calculate the date range for the last 7 days
    jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo')
    today = datetime.now(jst)
    start_date = (today - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')
    end_date = (today - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')

    query = f"""
        SELECT 
            DATE(created_at) AS date,
            COUNT(DISTINCT session_id) AS unique_sessions
        FROM `<project>.<dataset>.summary_all`
        WHERE created_at BETWEEN '{start_date} 00:00:00' AND '{end_date} 23:59:59'
        GROUP BY date
        ORDER BY date;
    """

    query_job = client.query(query)
    results = query_job.result()

    # Prepare data for the graph
    dates = []
    session_counts = []
    for row in results:
        dates.append(row['date'].strftime('%Y-%m-%d'))
        session_counts.append(row['unique_sessions'])

    # Generate the graph
    plt.figure()
    plt.plot(dates, session_counts, marker='o')
    plt.title('Unique Session Counts (Last 7 Days)')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Unique Sessions')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()

    # Save the graph as an image
    image_binary = io.BytesIO()
    plt.savefig(image_binary, format='png')
    image_binary.seek(0)

    # Send the graph to Slack
    client = WebClient(token=SLACK_TOKEN)
    try:
        response = client.files_upload_v2(
            channel=SLACK_CHANNEL_ID,
            file_uploads=[{
                "file": image_binary,
                "filename": "unique_sessions.png",
                "title": "Unique Session Counts (Last 7 Days)"
            }],
            initial_comment="Here are the session counts for the last 7 days!"
        )
    except SlackApiError as e:
        return f"Error uploading file: {e.response['error']}"

    return "Success"
</dataset></project>

Abhängigkeiten

Erstellen Sie eine Datei „requirements.txt“ und schließen Sie die folgenden Abhängigkeiten ein:

functions-framework==3.*
google-cloud-bigquery
matplotlib
slack_sdk
pytz

Gewähren des Zugriffs auf die Cloud Run-Funktion

Damit Cloud Scheduler oder andere Dienste Ihre Cloud Run-Funktion aufrufen können, müssen Sie der entsprechenden Entität die Rolle „roles/run.invoker“ zuweisen. Verwenden Sie dazu den folgenden Befehl:

gcloud functions add-invoker-policy-binding create-weekly-total-sessions-chart \
      --region="asia-northeast1" \
      --member="MEMBER_NAME"

Ersetzen Sie MEMBER_NAME durch eines der folgenden:

Ein Dienstkonto für Cloud Scheduler: serviceAccount:scheduler-account@example.iam.gserviceaccount.com
Für den öffentlichen Zugang (nicht empfohlen): alleBenutzer

Cloud Scheduler einrichten

Verwenden Sie Cloud Scheduler, um die Ausführung der Funktion jeden Montag um 10:00 Uhr (JST) zu automatisieren. Hier ist eine Beispielkonfiguration: