Function Compute:カスタムランタイムでLoggieを使用する

前提条件

プロジェクトとLogstoreはSimple Log Serviceで作成されます。 詳細については、「プロジェクトの作成」および「Logstore の作成」をご参照ください。

手順

ステップ1: 関数の作成

1. Function Computeコンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[関数] をクリックします。

2. 上部のナビゲーションバーで、リージョンを選択します。 [関数] ページで、[関数の作成] をクリックします。

3. 表示される [関数の作成] ページで、次のパラメーターを設定し、他のパラメーターのデフォルト値を保持し、[作成] をクリックします。 詳細については、「関数の作成」をご参照ください。

   • 関数を作成するメソッド: Web関数

   • 基本設定: 関数名を設定します。

   • コード: 関数のランタイムとコード関連の情報を設定します。

     パラメーター	例
     サンプルコード	Python 3.9
     コードのアップロード方法	[フォルダのアップロード] を選択します。 アップロードするフォルダーの名前はcodeです。 app.pyファイルはcodeディレクトリに保存されます。 次のコードスニペットは、app.pyのサンプルコードを提供します。 フラスコ輸入フラスコからの from flask import Flask from flask import request import logging import os REQUEST_ID_HEADER = 'x-fc-request-id' app = Flask(__name__) format_str = '[%(asctime)s] %(levelname)s in %(module)s: %(message)s' logging.basicConfig(filename='/tmp/log/fc-flask.log', filemode='w', format=format_str, encoding='utf-8', level=logging.DEBUG) @app.route("/invoke", methods = ["POST"]) def hello_world(): rid = request.headers.get(REQUEST_ID_HEADER) logger = logging.getLogger() print("FC Invoke Start RequestId: " + rid) logger.info("FC Invoke Start RequestId: " + rid) data = request.stream.read() print(str(data)) logger.info("receive event: {}".format(str(data))) print("FC Invoke End RequestId: " + rid) logger.info("FC Invoke Start RequestId: " + rid) return "Hello, World!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0',port=9000) 説明 filename='/tmp/log/fc-flask.log' を、コード内の実際のログタイプとログの場所に変更できます。 設定がステップ2で設定されたsources.pathsの値と一致していることを確認してください。
     Startupコマンド	/code/bootstrap 説明 ブートストラップファイルはステップ2で作成されます。
     リスニングポート	9000

手順2: 起動コマンドとして機能するブートストラップファイルを作成する

1. 関数の作成後、[コード] タブでWebIDEを使用して、Codeディレクトリにブートストラップファイルを作成します。

   次のサンプルコードは、ブートストラップファイルの例を示しています。

   #!/bin/bash
   
   #1. Create the pipelines.yml file.
   mkdir -p /tmp/log /code/etc
   cat << EOF > /code/etc/pipelines.yml
   pipelines:
     - name: demo
       sources:
         - type: file
           name: fc-demo
           addonMeta: true
           fields:
             topic: "loggie"
           fieldsUnderRoot: true
           paths:
             - "/tmp/log/*.log"
       sink:
         type: sls
         endpoint: ${LOGGIE_SINK_SLS_ENDPOINT}
         accessKeyId: ${LOGGIE_SINK_SLS_ACCESS_ID}
         accessKeySecret: ${LOGGIE_SINK_SLS_ACCESS_SECRET}
         project: ${LOGGIE_SINK_SLS_PROJECT}
         logstore: ${LOGGIE_SINK_SLS_LOGSTORE}
         topic: ${LOGGIE_SINK_SLS_TOPIC}
   EOF
   
   #2. Create the loggie.yml file.
   cat << EOF > /code/etc/loggie.yml
   EOF
   
   #3. Start Loggie and run it as a background process.
   /opt/bin/loggie -config.system=/code/etc/loggie.yml -config.pipeline=/code/etc/pipelines.yml > /tmp/loggie.log 2>&1 &
   
   #4. Start the application.
   exec python app.py

   スクリプトは次の操作を実行します。

   1. パイプライン構成ファイルであるpipelines.ymlファイルを作成します。

      • ソース

        ログの種類とパスを指定します。 次の例では、で終わるすべてのファイルからログを収集する方法を示します。. ログで、/tmp /ログディレクトリに移動します。

        sourceのaddonMetaは、ログ収集のデフォルト状態メタデータを追加するように指定します。 ソースの詳細については、「概要」をご参照ください。

      • シンク

        Simple Log Serviceに関する情報を指定します。 スクリプト内の変数はステップ4で設定されます。

   2. loggie構成ファイルであるLoggie. ymlファイルを作成します。

      このファイルが空の場合、デフォルトの設定が使用されます。 この例では、デフォルト設定が使用されています。 ただし、loggie.ymlファイルが存在する必要があります。 ファイルが空でない場合は、 詳細な設定の概要。

   3. Loggieを起動し、バックグラウンドプロセスとして実行します。 Loggieの実行ログは、/tmp/loggie.logファイルに出力されます。

   4. アプリケーションを起動します。 この例では、Pythonランタイムが使用されます。 使用する実際のランタイムが優先されます。

2. ブートストラップファイルの実行権限を設定します。

   WebIDEで、[ターミナル] > [新しいターミナル] を選択し、chmod 777 bootstrapコマンドを実行して権限を設定します。

3. [デプロイ] をクリックしてコードをデプロイします。

ステップ3: Loggie Agent共通レイヤーを追加する

ステップ4: 環境変数の設定

ステップ4: 結果の確認

トラブルシューティング

Loggieは関数インスタンスで独立して実行されます。 Function Computeは、Loggieが正常かどうかを検出できません。 Loggieが異常であっても、関数の実行には影響しません。

Simple Log ServiceでLoggieに関連するログをクエリすると、秒単位の遅延が発生する場合があります。 Simple Log ServiceでLoggieに関連するログが見つからない場合は、次の操作を実行して問題をトラブルシューティングします。

関数は期待どおりに実行されます

この場合、インスタンスは関数が呼び出されてから数分間有効です。 インスタンスにログインして、Loggieの実行ステータスとログを表示できます。 インスタンスへのログイン方法の詳細については、「」をご参照ください。

• ログが存在しない場合は、コマンドラインでLoggieを起動できます。

• ログが存在する場合は、ログに基づいて問題をトラブルシューティングします。

  • pipelines.ymlファイルが正しく設定されているかどうかを確認します。

  • Simple Log Serviceシンクが正常に起動されているかどうかを確認します。 ログはpipeline sink(sink/sls)-0 invoke loop startに似ています。

  • ログファイルが取得されているか確認してください。 ログはstart collect file: /tmp/log/fc-flask.logに似ています。 同様のログが利用できない場合は、pipelines.ymlファイル構成のpathsパスに基づいてログファイルが生成されているかどうかを確認します。

関数の実行に失敗する

関数の実行に失敗した場合は、Loggieからスタートアップロジックを削除し、関数が期待どおりに実行されているかどうかを確認できます。 Loggieは外部拡張機能であるため、ほとんどの場合、Loggieは関数の実行に影響しません。 予期しないプロセスの終了や実行タイムアウトが発生した場合は、メモリをスケールアップするか、CPU仕様を増やすことができます。

関連ドキュメント

• Loggieの詳細については、「Loggie」をご参照ください。

• この例では、Loggieはログを収集し、処理なしでそのままアップロードします。 JSON形式のログの解析やDEBUGログの削除など、ログをアップロードする前にログを処理する場合は、pipelines.ymlファイルにInterceptor設定を追加できます。 詳細については、次をご参照ください： 概要をご参照ください。