![SQSのメッセージ数に応じてオートスケールするスポットフリートをTerraformとLambda関数で実装する](https://devio2023-media.developers.io/wp-content/uploads/2014/11/AmazonLambda.png)
SQSのメッセージ数に応じてオートスケールするスポットフリートをTerraformとLambda関数で実装する
2016年12月30日追記
追記が遅れてしまいましたが、公式にスポットフリートがオートスケーリンググループに対応したようです。そのため、こちらに記載している情報は基本的に利用しない方が良いと思います。
はじめに
こんにちは、中山です。
今回スポットフリートをオートスケールさせる仕組みを作ってみたのでご紹介します。
スポットフリートとは何か
簡単にいうと、スポットフリートとはスポットリクエストのまとまりです。複数のスポットリクエストをまとめて管理し、あるリクエストが無効になっても、他のリクエストを利用して全体の数(capacity)を維持してくれる仕組みです。コスト削減(スポットリクエスト)と安全性(capacity)を両立してくれるのでとても便利です。
しかし、スポットフリートはまだ比較的新し目のサービスなためか、AWSの他サービスとの連携が不足している感があります。例えば、CloudWatch Alarmとの連携に対応していないため、閾値を超過した場合にcapacityを増減させるといったASGのようなことはデフォルト機能ではできません。自分で仕組みを実装する必要があります。今回はこの仕組をLambda関数で実装してみました。
仕組みを図にすると以下のような感じです。
SQSのメッセージ数に応じてスポットフリートを増減させます。いわゆるJob Observerパターンです。
Terraformでスポットフリートを利用する方法
Terraformではスポットフリートに未対応でしたが、v.0.7.0 から対応する予定です。aws_spot_fleet_requestというリソースがそれです。ありがたい。今回はこれを利用します。
コード
GitHubに上げておきました。ご自由にお使いください。
ディレクトリ構造
Lambda関数のデプロイにはApexを利用しているで、ディレクトリ構造もそちらに寄せています。
lambda-auto-scale-spot-fleet/ ├── functions │ └── auto_scale_spot_fleet │ └── main.py ├── infrastructure │ ├── dev │ │ ├── main.tf │ │ ├── outputs.tf │ │ └── variables.tf │ └── modules │ ├── cloudwatch │ │ ├── cloudwatch.tf │ │ └── variables.tf │ ├── iam │ │ ├── iam.tf │ │ └── outputs.tf │ ├── sns │ │ ├── outputs.tf │ │ ├── sns.tf │ │ └── variables.tf │ ├── spot_fleet │ │ ├── assume_role_policy.json │ │ ├── compute.tf │ │ ├── iam.tf │ │ ├── keys │ │ ├── network.tf │ │ ├── outputs.tf │ │ ├── security_group.tf │ │ └── variables.tf │ └── sqs │ ├── outputs.tf │ ├── sqs.tf │ └── variables.tf └── project.json
コードの解説
主要なコードを抜粋してご紹介します。
functions/auto_scale_spot_fleet/main.py
Lambda関数のコードです。Boto3を利用して、modify_spot_fleet_requestメソッドでスポットフリートのcapacityを変更しています。結果はpublishメソッドで通知するようにしています。
import os import json import boto3 import pprint pp = pprint.PrettyPrinter() class SpotFleet(object): def __init__(self, ec2_client, sns_client, alarm_name): self.ec2_client = ec2_client self.sns_client = sns_client self.alarm_name = alarm_name self.spot_fleet_request_id = os.environ['SpotFleetRequestId'] self.topic_arn = os.environ['TopicArn'] def describe_spot_fleet_target_capacity(self): resp = self.ec2_client.describe_spot_fleet_requests( DryRun=False, SpotFleetRequestIds=[self.spot_fleet_request_id] ) return resp['SpotFleetRequestConfigs'][0]['SpotFleetRequestConfig']['TargetCapacity'] def modify_spot_fleet_target_capacity(self, target_capacity): self.ec2_client.modify_spot_fleet_request( SpotFleetRequestId=self.spot_fleet_request_id, TargetCapacity=target_capacity ) def publish2topic(self, msg): req = {} req.update({ 'TopicArn': self.topic_arn, 'Message': msg, 'Subject': '[ALART] auto scale spot fleet' }) return self.sns_client.publish(**req) def handle(event, context): spot_fleet = SpotFleet( boto3.client('ec2'), boto3.client('sns'), json.loads(event['Records'][0]['Sns']['Message'])['AlarmName'] ) try: current_target_capacity = spot_fleet.describe_spot_fleet_target_capacity() except Exception as e: pp.pprint(e) spot_fleet.publish2topic(e) if spot_fleet.alarm_name == 'scale_out': target_capacity = current_target_capacity + 1 if target_capacity >= 5: return else: target_capacity = current_target_capacity - 1 if target_capacity <= 2: return try: spot_fleet.modify_spot_fleet_target_capacity(target_capacity) except Exception as e: pp.pprint(e) spot_fleet.publish2topic(e) spot_fleet.publish2topic( 'Modify target capacity {} to {}'.format( current_target_capacity, target_capacity ) )
infrastructure/modules/spot_fleet/compute.tf
スポットフリートの設定をしているファイルです。
resource "aws_spot_fleet_request" "fleet" { iam_fleet_role = "${aws_iam_role.spot_fleet_role.arn}" spot_price = "${var.spot_prices["max"]}" allocation_strategy = "lowestPrice" terminate_instances_with_expiration = true excess_capacity_termination_policy = "Default" target_capacity = 3 valid_until = "2017-07-14T06:22:35Z" launch_specification { instance_type = "${var.instance_types["m3_medium"]}" ami = "${data.aws_ami.amazon_linux.id}" key_name = "${aws_key_pair.site_key.key_name}" spot_price = "${var.spot_prices["m3_medium"]}" availability_zone = "${data.aws_availability_zones.azs.names[0]}" subnet_id = "${aws_subnet.public.0.id}" vpc_security_group_ids = ["${aws_security_group.sg.id}"] associate_public_ip_address = true root_block_device { volume_size = "8" volume_type = "gp2" } } launch_specification { instance_type = "${var.instance_types["m3_large"]}" ami = "${data.aws_ami.amazon_linux.id}" key_name = "${aws_key_pair.site_key.key_name}" spot_price = "${var.spot_prices["m3_large"]}" availability_zone = "${data.aws_availability_zones.azs.names[1]}" subnet_id = "${aws_subnet.public.1.id}" vpc_security_group_ids = ["${aws_security_group.sg.id}"] associate_public_ip_address = true weighted_capacity = 35 root_block_device { volume_size = "8" volume_type = "gp2" } } }
aws_spot_fleet_request
で設定しているそれぞれの引数の意味は以下の通りです。
引数 | 意味 |
---|---|
iam_fleet_role |
スポットフリートに紐付けるIAM Role。EC2インスタンスをterminateさせる権限などが必要。 |
spot_price |
最大の入札価格。 |
allocation_strategy |
起動させるインスタンスの配置方法。 lowestPrice の場合はスポット価格が一番低くなるようなインスタンスを起動させる。 diviersified はスポットリクエストが平均的に分散されるよう起動させる。 |
terminate_instances_with_expiration |
スポットリクエストの有効期限が切れた後もインスタンスを起動させ続けるか。 |
excess_capacity_termination_policy |
capacityが現在の値よりも減少した場合に、インスタンスをterminateさせるかどうか。デフォルトはterminateさせる。 |
target_capacity |
capacityの数。どれだけインスタンスを起動させるか。 |
valid_until |
リクエストの有効期限。 |
launch_specification |
SpotFleetLaunchSpecificationの設定。 |
infrastructure/modules/cloudwatch/cloudwatch.tf
CloudWatch Alarmの設定をしているファイルです。SQSの ApproximateNumberOfMessagesVisible
を対象としています。アラームの設定はスケールアウト/スケールイン両方を作成しています。
resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "scale_out" { alarm_name = "scale_out" comparison_operator = "GreaterThanOrEqualToThreshold" evaluation_periods = 1 metric_name = "ApproximateNumberOfMessagesVisible" period = 300 namespace = "AWS/SQS" statistic = "Average" threshold = 100 alarm_actions = ["${var.topic_arn}"] dimensions { QueueName = "${var.name}-queue" } } resource "aws_cloudwatch_metric_alarm" "scale_in" { alarm_name = "scale_in" comparison_operator = "LessThanOrEqualToThreshold" evaluation_periods = 1 metric_name = "ApproximateNumberOfMessagesVisible" period = 300 namespace = "AWS/SQS" statistic = "Average" threshold = 20 alarm_actions = ["${var.topic_arn}"] dimensions { QueueName = "${var.name}-queue" } }
コードの使い方
Apexの実行方法は以前のエントリに書きました。詳細はそちらを参照してください。
- ApexとTerraformでCloudWatch EventsによりInvokeされるLambda関数をデプロイする
- ApexとTerraformでCloudWatch Events Schedule x Lambda x SNS を設定する
実行する前に project.json
と infrastructure/dev/variables.tf
の修正が必要です。また、Terraformのv0.7.0は現時点(2016年7月14日)ではまだリリースされていないため自分でコンパイルする必要があります。方法は以下のエントリを参照してください。
以下ではLambda関数のデプロイとTerraformの実行が完了した後の作業について記述します。
スポットフリートをスケールアウトさせる
スケールアウトはキューのメッセージ数を閾値としているので、awscliを利用してキューにメッセージをenqueueさせます。 <queue-url>
は自分の環境に合うよう適宜変更してください。
$ while true; do count=$(( count + 1 )) aws sqs send-message \ --queue-url <queue-url> \ --message-body "message-$count" sleep 1 done
以下のコマンドで現在のおおよそのメッセージ数を確認できます。
$ aws sqs get-queue-attributes \ --queue-url <queue-url> \ --attribute-names ApproximateNumberOfMessages { "Attributes": { "ApproximateNumberOfMessages": "39" } }
しばらくすると、SNSでcapacityを増加させた旨のログが表示されると思います。
スポットフリートをスケールインさせる
今度は逆にキューからメッセージを削除しましょう。以下のコマンドを実行してください。
$ aws sqs purge-queue \ --queue-url <queue-url>
メッセージ数を確認してみます。
$ aws sqs get-queue-attributes \ --queue-url <queue-url> \ --attribute-names ApproximateNumberOfMessages { "Attributes": { "ApproximateNumberOfMessages": "0" } }
しばらくすると、SNSでcapacityを減少させた旨のログが表示されると思います。
まとめ
いかがだったでしょうか。
スポットフリートは便利な半面、まだまだ機能が不足している部分があります。不足した機能をLambda関数で補うことによりASGのような仕組みを実装することが可能です。Lambda便利すぎる。
本エントリがみなさんの参考になれば幸いです。