私は最近、過去 7 日間のセッション数を視覚化するグラフを使用して Slack 通知を自動化するシステムを構築しました。これは、データ処理とグラフ生成のための Cloud Run 機能と、実行のスケジュール設定のための Cloud Scheduler の組み合わせを使用して実現されました。
実装の概要
クラウドラン機能
Cloud Run 関数は、BigQuery にクエリを実行してセッション データを取得し、Matplotlib を使用して折れ線グラフを作成し、そのグラフを Slack API 経由で Slack に送信します。次の手順では、セットアップ プロセスの概要を説明します。
これが main.py のコードです。実行する前に、SLACK_API_TOKEN と SLACK_CHANNEL_ID を環境変数として設定する必要があります。後で設定するため、今は空のままにしておいても問題ありません。
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>
依存関係
requirements.txt ファイルを作成し、次の依存関係を含めます:
functions-framework==3.* google-cloud-bigquery matplotlib slack_sdk pytz
Cloud Run 機能へのアクセス権の付与
Cloud Scheduler または他のサービスが Cloud Run 関数を呼び出せるようにするには、roles/run.invoker ロールを適切なエンティティに割り当てる必要があります。これを行うには、次のコマンドを使用します:
gcloud functions add-invoker-policy-binding create-weekly-total-sessions-chart \ --region="asia-northeast1" \ --member="MEMBER_NAME"
MEMBER_NAME を次のいずれかに置き換えます:
- Cloud Scheduler のサービス アカウント: サービスアカウント:scheduler-account@example.iam.gserviceaccount.com
- パブリックアクセスの場合 (推奨されません): すべてのユーザー
クラウドスケジューラのセットアップ
Cloud Scheduler を使用して、毎週月曜日の午前 10:00 (日本時間) に関数の実行を自動化します。設定例を次に示します:
Slack API 構成
Cloud Run 機能で Slack 通知を送信できるようにするには、次の手順に従います。
- Slack API に移動し、新しいアプリを作成します。
-
OAuth と権限 で次のボット トークン スコープを割り当てます。
- チャンネル:読み取り
- チャット:書き込み
- ファイル:書き込み
- アプリを Slack ワークスペースにインストールし、Bot User OAuth Token をコピーします。
- 通知を投稿したい Slack チャネルにアプリを追加します。
- チャネル ID をコピーし、ボット トークンとともに Cloud Run 関数の SLACK_CHANNEL_ID 環境変数と SLACK_API_TOKEN 環境変数に貼り付けます。
最終結果
すべての設定が完了すると、Slack チャンネルは次のようなグラフ付きの通知を毎週受け取ります:
以上がCloud Run 機能と Cloud Scheduler を使用してグラフによる Slack 通知を自動化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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