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

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"

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:

Slack-API-Konfiguration

Um Ihre Cloud Run-Funktion zum Senden von Slack-Benachrichtigungen zu aktivieren, befolgen Sie diese Schritte:

1. Gehen Sie zur Slack-API und erstellen Sie eine neue App.
2. Weisen Sie unter OAuth & Berechtigungen die folgenden Bot-Token-Bereiche zu:
   • Kanäle:lesen
   • chatten:schreiben
   • Dateien:schreiben

1. Installieren Sie die App in Ihrem Slack-Arbeitsbereich und kopieren Sie das Bot-Benutzer-OAuth-Token.

1. Fügen Sie die App zum Slack-Kanal hinzu, in dem Sie Benachrichtigungen veröffentlichen möchten.

1. Kopieren Sie die Kanal-ID und fügen Sie sie zusammen mit dem Bot-Token in die Umgebungsvariablen SLACK_CHANNEL_ID und SLACK_API_TOKEN für Ihre Cloud Run-Funktion ein.

Endergebnis

Sobald alles eingerichtet ist, erhält Ihr Slack-Kanal eine wöchentliche Benachrichtigung mit einem Diagramm wie diesem:

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAutomatisieren Sie Slack-Benachrichtigungen mit Diagrammen mithilfe von Cloud Run-Funktionen und Cloud Scheduler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!