のパイプラインで AWS Lambda 関数を呼び出す CodePipeline

の最初の 3 つのステップに従ってチュートリアル: シンプルなパイプラインを作成する (S3 バケット)、Amazon S3 バケット、 CodeDeployリソース、2 ステージパイプラインを作成します。インスタンスタイプに応じて Amazon Linux のオプションを選択します。パイプラインには任意の名前を使用できますが、このトピックのステップでは を使用します MyLambdaTestPipeline。

パイプラインのステータスページで、 CodeDeploy アクションで詳細 を選択します。デプロイグループのデプロイの詳細ページで、リストからインスタンス ID を選択します。

Amazon EC2コンソールのインスタンスの詳細タブで、パブリックアドレス (例: ) の IP IPv4 アドレスをコピーします192.0.2.4。このアドレスを AWS Lambdaで関数のターゲットとして使用します。

にサインイン AWS Management Console し、 でIAMコンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/iam/。

[Policies] を選択してから、[Create Policy] を選択します JSON タブを選択し、次のポリシーを フィールドに貼り付けます。

{
  "Version": "2012-10-17", 
  "Statement": [
    {
      "Action": [ 
        "logs:*"
      ],
      "Effect": "Allow", 
      "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
    },
    {
      "Action": [
        "codepipeline:PutJobSuccessResult",
        "codepipeline:PutJobFailureResult"
        ],
        "Effect": "Allow",
        "Resource": "*"
     }
  ]
} 

[ポリシーの確認] を選択します。

[ポリシーの確認] ページで、[名前] に、ポリシー名 (CodePipelineLambdaExecPolicy など) を入力します。[説明] で Enables Lambda to execute code を入力します。

[ポリシーの作成] を選択します。

ポリシーダッシュボードページで、[ロール]、[ロールの作成] の順に選択します。

[ロールの作成] ページで、[AWS のサービス] を選択します。[Lambda] を選択し、[Next: Permissions (次へ: アクセス許可)] を選択します。

アクセス許可ポリシーのアタッチページで、 の横にあるチェックボックスを選択しCodePipelineLambdaExecPolicy、次へ: タグ を選択します。[次へ: レビュー] を選択します。

[確認] ページの、[ロール名] で名前を入力し、[​ロールの作成] を選択します。

にサインイン AWS Management Console し、 で AWS Lambda コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/lambda/。

[ 関数] ページで、[関数の作成] を選択します。

[関数の作成] ページで、[一から作成] を選択します。[関数の名前] に、Lambda 関数の名前を入力します (例：MyLambdaFunctionForAWSCodePipeline)。ランタイム で、Node.js 20.x を選択します。

[Role (ロール)] で、[既存のロールを選択] を選択します。[Existing role (既存のロール)] でロールを選択し、[Create function (関数の作成)] を選択します。

作成した関数の詳細ページが開きます。

次のコードを関数コードボックスに貼り付けます。

import { CodePipelineClient, PutJobSuccessResultCommand, PutJobFailureResultCommand } from "@aws-sdk/client-codepipeline";
import http from 'http';
import assert from 'assert';
 
export const handler = (event, context) => {
 
    const codepipeline = new CodePipelineClient();
 
    // Retrieve the Job ID from the Lambda action
    const jobId = event["CodePipeline.job"].id;
 
    // Retrieve the value of UserParameters from the Lambda action configuration in CodePipeline, in this case a URL which will be
    // health checked by this function.
    const url = event["CodePipeline.job"].data.actionConfiguration.configuration.UserParameters;
 
    // Notify CodePipeline of a successful job
    const putJobSuccess = async function(message) {
        const command = new PutJobSuccessResultCommand({
            jobId: jobId
        });
         try {
             await codepipeline.send(command);
             context.succeed(message);
         } catch (err) {
             context.fail(err); 
         }
    };
 
    // Notify CodePipeline of a failed job
    const putJobFailure = async function(message) {
        const command = new PutJobFailureResultCommand({
            jobId: jobId,
            failureDetails: {
                message: JSON.stringify(message),
                type: 'JobFailed',
                externalExecutionId: context.awsRequestId
            }
        });
        await codepipeline.send(command);
        context.fail(message);
    };
 
    // Validate the URL passed in UserParameters
    if(!url || url.indexOf('http://') === -1) {
        putJobFailure('The UserParameters field must contain a valid URL address to test, including http:// or https://');  
        return;
    }
 
    // Helper function to make a HTTP GET request to the page.
    // The helper will test the response and succeed or fail the job accordingly
    const getPage = function(url, callback) {
        var pageObject = {
            body: '',
            statusCode: 0,
            contains: function(search) {
                return this.body.indexOf(search) > -1;
            }
        };
        http.get(url, function(response) {
            pageObject.body = '';
            pageObject.statusCode = response.statusCode;
 
            response.on('data', function (chunk) {
                pageObject.body += chunk;
            });
 
            response.on('end', function () {
                callback(pageObject);
            });
 
            response.resume();
        }).on('error', function(error) {
            // Fail the job if our request failed
            putJobFailure(error);
        });
    };
 
    getPage(url, function(returnedPage) {
        try {
            // Check if the HTTP response has a 200 status
            assert(returnedPage.statusCode === 200);
            // Check if the page contains the text "Congratulations"
            // You can change this to check for different text, or add other tests as required
            assert(returnedPage.contains('Congratulations'));
 
            // Succeed the job
            putJobSuccess("Tests passed.");
        } catch (ex) {
            // If any of the assertions failed then fail the job
            putJobFailure(ex);
        }
    });
};

[Handler (ハンドラ)] はデフォルト値のままにし、[Role (ロール)] もデフォルトの CodePipelineLambdaExecRole のままにします。

基本設定のタイムアウトに 20 秒と入力します。

[Save] を選択します。

にサインイン AWS Management Console し、http://console.aws.amazon.com/codesuite/codepipeline/home で CodePipeline コンソールを開きます。

[Welcome (ようこそ)] ページで、作成したパイプラインを選択します。

パイプラインビューページで、[編集] を選択します。

編集ページで、+ ステージを追加を選択して、 CodeDeploy アクションを使用してデプロイステージの後にステージを追加します。ステージの名前を入力し (たとえば、LambdaStage)、[Add stage (ステージの追加)] を選択します。

[+ Add action group (+ アクションの追加)] を選択します。[アクションの編集] の、[アクション名] に、Lambda アクション (例: MyLambdaAction) の名前を入力します。[プロバイダ] で、[AWS Lambda] を選択します。[関数名] に Lambda 関数の名前 (例えば、MyLambdaFunctionForAWSCodePipeline) を選択または入力します。ユーザーパラメータ で、前にコピーした Amazon EC2インスタンスの IP アドレス (例: http://192.0.2.4) を指定し、「完了」を選択します。

[アクションの編集] ページで、[保存] を選択します。

パイプラインの詳細ページで、[Release change] を選択します。これにより、ソースアクションで指定した各ソース場所における最新のリビジョンがパイプラインで実行されます。

Lambda アクションが完了したら、詳細リンクを選択して CloudWatch、イベントの請求期間を含む Amazon の関数のログストリームを表示します。関数が失敗した場合、 CloudWatch ログは原因に関する情報を提供します。

Lambda コンソールを開き、[関数の作成] を選択します。

[関数の作成] ページで、[一から作成] を選択します。[関数の名前] に、Lambda 関数の名前を入力します。

[ランタイム] で [Python2.7] を選択します。

[実行ロールを選択または作成] で、[既存のロールを使用する] を選択します。[Existing role (既存のロール)] でロールを選択し、[Create function (関数の作成)] を選択します。

作成した関数の詳細ページが開きます。

次のコードを関数コードボックスに貼り付けます。

from __future__ import print_function
from boto3.session import Session

import json
import urllib
import boto3
import zipfile
import tempfile
import botocore
import traceback

print('Loading function')

cf = boto3.client('cloudformation')
code_pipeline = boto3.client('codepipeline')

def find_artifact(artifacts, name):
    """Finds the artifact 'name' among the 'artifacts'
    
    Args:
        artifacts: The list of artifacts available to the function
        name: The artifact we wish to use
    Returns:
        The artifact dictionary found
    Raises:
        Exception: If no matching artifact is found
    
    """
    for artifact in artifacts:
        if artifact['name'] == name:
            return artifact
            
    raise Exception('Input artifact named "{0}" not found in event'.format(name))

def get_template(s3, artifact, file_in_zip):
    """Gets the template artifact
    
    Downloads the artifact from the S3 artifact store to a temporary file
    then extracts the zip and returns the file containing the CloudFormation
    template.
    
    Args:
        artifact: The artifact to download
        file_in_zip: The path to the file within the zip containing the template
        
    Returns:
        The CloudFormation template as a string
        
    Raises:
        Exception: Any exception thrown while downloading the artifact or unzipping it
    
    """
    tmp_file = tempfile.NamedTemporaryFile()
    bucket = artifact['location']['s3Location']['bucketName']
    key = artifact['location']['s3Location']['objectKey']
    
    with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp_file:
        s3.download_file(bucket, key, tmp_file.name)
        with zipfile.ZipFile(tmp_file.name, 'r') as zip:
            return zip.read(file_in_zip)   
   
def update_stack(stack, template):
    """Start a CloudFormation stack update
    
    Args:
        stack: The stack to update
        template: The template to apply
        
    Returns:
        True if an update was started, false if there were no changes
        to the template since the last update.
        
    Raises:
        Exception: Any exception besides "No updates are to be performed."
    
    """
    try:
        cf.update_stack(StackName=stack, TemplateBody=template)
        return True
        
    except botocore.exceptions.ClientError as e:
        if e.response['Error']['Message'] == 'No updates are to be performed.':
            return False
        else:
            raise Exception('Error updating CloudFormation stack "{0}"'.format(stack), e)

def stack_exists(stack):
    """Check if a stack exists or not
    
    Args:
        stack: The stack to check
        
    Returns:
        True or False depending on whether the stack exists
        
    Raises:
        Any exceptions raised .describe_stacks() besides that
        the stack doesn't exist.
        
    """
    try:
        cf.describe_stacks(StackName=stack)
        return True
    except botocore.exceptions.ClientError as e:
        if "does not exist" in e.response['Error']['Message']:
            return False
        else:
            raise e

def create_stack(stack, template):
    """Starts a new CloudFormation stack creation
    
    Args:
        stack: The stack to be created
        template: The template for the stack to be created with
        
    Throws:
        Exception: Any exception thrown by .create_stack()
    """
    cf.create_stack(StackName=stack, TemplateBody=template)
 
def get_stack_status(stack):
    """Get the status of an existing CloudFormation stack
    
    Args:
        stack: The name of the stack to check
        
    Returns:
        The CloudFormation status string of the stack such as CREATE_COMPLETE
        
    Raises:
        Exception: Any exception thrown by .describe_stacks()
        
    """
    stack_description = cf.describe_stacks(StackName=stack)
    return stack_description['Stacks'][0]['StackStatus']
  
def put_job_success(job, message):
    """Notify CodePipeline of a successful job
    
    Args:
        job: The CodePipeline job ID
        message: A message to be logged relating to the job status
        
    Raises:
        Exception: Any exception thrown by .put_job_success_result()
    
    """
    print('Putting job success')
    print(message)
    code_pipeline.put_job_success_result(jobId=job)
  
def put_job_failure(job, message):
    """Notify CodePipeline of a failed job
    
    Args:
        job: The CodePipeline job ID
        message: A message to be logged relating to the job status
        
    Raises:
        Exception: Any exception thrown by .put_job_failure_result()
    
    """
    print('Putting job failure')
    print(message)
    code_pipeline.put_job_failure_result(jobId=job, failureDetails={'message': message, 'type': 'JobFailed'})
 
def continue_job_later(job, message):
    """Notify CodePipeline of a continuing job
    
    This will cause CodePipeline to invoke the function again with the
    supplied continuation token.
    
    Args:
        job: The JobID
        message: A message to be logged relating to the job status
        continuation_token: The continuation token
        
    Raises:
        Exception: Any exception thrown by .put_job_success_result()
    
    """
    
    # Use the continuation token to keep track of any job execution state
    # This data will be available when a new job is scheduled to continue the current execution
    continuation_token = json.dumps({'previous_job_id': job})
    
    print('Putting job continuation')
    print(message)
    code_pipeline.put_job_success_result(jobId=job, continuationToken=continuation_token)

def start_update_or_create(job_id, stack, template):
    """Starts the stack update or create process
    
    If the stack exists then update, otherwise create.
    
    Args:
        job_id: The ID of the CodePipeline job
        stack: The stack to create or update
        template: The template to create/update the stack with
    
    """
    if stack_exists(stack):
        status = get_stack_status(stack)
        if status not in ['CREATE_COMPLETE', 'ROLLBACK_COMPLETE', 'UPDATE_COMPLETE']:
            # If the CloudFormation stack is not in a state where
            # it can be updated again then fail the job right away.
            put_job_failure(job_id, 'Stack cannot be updated when status is: ' + status)
            return
        
        were_updates = update_stack(stack, template)
        
        if were_updates:
            # If there were updates then continue the job so it can monitor
            # the progress of the update.
            continue_job_later(job_id, 'Stack update started')  
            
        else:
            # If there were no updates then succeed the job immediately 
            put_job_success(job_id, 'There were no stack updates')    
    else:
        # If the stack doesn't already exist then create it instead
        # of updating it.
        create_stack(stack, template)
        # Continue the job so the pipeline will wait for the CloudFormation
        # stack to be created.
        continue_job_later(job_id, 'Stack create started') 

def check_stack_update_status(job_id, stack):
    """Monitor an already-running CloudFormation update/create
    
    Succeeds, fails or continues the job depending on the stack status.
    
    Args:
        job_id: The CodePipeline job ID
        stack: The stack to monitor
    
    """
    status = get_stack_status(stack)
    if status in ['UPDATE_COMPLETE', 'CREATE_COMPLETE']:
        # If the update/create finished successfully then
        # succeed the job and don't continue.
        put_job_success(job_id, 'Stack update complete')
        
    elif status in ['UPDATE_IN_PROGRESS', 'UPDATE_ROLLBACK_IN_PROGRESS', 
    'UPDATE_ROLLBACK_COMPLETE_CLEANUP_IN_PROGRESS', 'CREATE_IN_PROGRESS', 
    'ROLLBACK_IN_PROGRESS', 'UPDATE_COMPLETE_CLEANUP_IN_PROGRESS']:
        # If the job isn't finished yet then continue it
        continue_job_later(job_id, 'Stack update still in progress') 
       
    else:
        # If the Stack is a state which isn't "in progress" or "complete"
        # then the stack update/create has failed so end the job with
        # a failed result.
        put_job_failure(job_id, 'Update failed: ' + status)

def get_user_params(job_data):
    """Decodes the JSON user parameters and validates the required properties.
    
    Args:
        job_data: The job data structure containing the UserParameters string which should be a valid JSON structure
        
    Returns:
        The JSON parameters decoded as a dictionary.
        
    Raises:
        Exception: The JSON can't be decoded or a property is missing.
        
    """
    try:
        # Get the user parameters which contain the stack, artifact and file settings
        user_parameters = job_data['actionConfiguration']['configuration']['UserParameters']
        decoded_parameters = json.loads(user_parameters)
            
    except Exception as e:
        # We're expecting the user parameters to be encoded as JSON
        # so we can pass multiple values. If the JSON can't be decoded
        # then fail the job with a helpful message.
        raise Exception('UserParameters could not be decoded as JSON')
    
    if 'stack' not in decoded_parameters:
        # Validate that the stack is provided, otherwise fail the job
        # with a helpful message.
        raise Exception('Your UserParameters JSON must include the stack name')
    
    if 'artifact' not in decoded_parameters:
        # Validate that the artifact name is provided, otherwise fail the job
        # with a helpful message.
        raise Exception('Your UserParameters JSON must include the artifact name')
    
    if 'file' not in decoded_parameters:
        # Validate that the template file is provided, otherwise fail the job
        # with a helpful message.
        raise Exception('Your UserParameters JSON must include the template file name')
    
    return decoded_parameters
    
def setup_s3_client(job_data):
    """Creates an S3 client
    
    Uses the credentials passed in the event by CodePipeline. These
    credentials can be used to access the artifact bucket.
    
    Args:
        job_data: The job data structure
        
    Returns:
        An S3 client with the appropriate credentials
        
    """
    key_id = job_data['artifactCredentials']['accessKeyId']
    key_secret = job_data['artifactCredentials']['secretAccessKey']
    session_token = job_data['artifactCredentials']['sessionToken']
    
    session = Session(aws_access_key_id=key_id,
        aws_secret_access_key=key_secret,
        aws_session_token=session_token)
    return session.client('s3', config=botocore.client.Config(signature_version='s3v4'))

def lambda_handler(event, context):
    """The Lambda function handler
    
    If a continuing job then checks the CloudFormation stack status
    and updates the job accordingly.
    
    If a new job then kick of an update or creation of the target
    CloudFormation stack.
    
    Args:
        event: The event passed by Lambda
        context: The context passed by Lambda
        
    """
    try:
        # Extract the Job ID
        job_id = event['CodePipeline.job']['id']
        
        # Extract the Job Data 
        job_data = event['CodePipeline.job']['data']
        
        # Extract the params
        params = get_user_params(job_data)
        
        # Get the list of artifacts passed to the function
        artifacts = job_data['inputArtifacts']
        
        stack = params['stack']
        artifact = params['artifact']
        template_file = params['file']
        
        if 'continuationToken' in job_data:
            # If we're continuing then the create/update has already been triggered
            # we just need to check if it has finished.
            check_stack_update_status(job_id, stack)
        else:
            # Get the artifact details
            artifact_data = find_artifact(artifacts, artifact)
            # Get S3 client to access artifact with
            s3 = setup_s3_client(job_data)
            # Get the JSON template file out of the artifact
            template = get_template(s3, artifact_data, template_file)
            # Kick off a stack update or create
            start_update_or_create(job_id, stack, template)  

    except Exception as e:
        # If any other exceptions which we didn't expect are raised
        # then fail the job and log the exception message.
        print('Function failed due to exception.') 
        print(e)
        traceback.print_exc()
        put_job_failure(job_id, 'Function exception: ' + str(e))
      
    print('Function complete.')   
    return "Complete."

[ハンドラー] をデフォルト値のままにし、[ロール] 以前に選択または作成した名前 CodePipelineLambdaExecRole のままにします。

基本設定のタイムアウトで、デフォルトの 3 秒を 20 に置き換えます。

[Save] を選択します。

CodePipeline コンソールから、パイプラインを編集して、パイプラインのステージで 関数をアクションとして追加します。変更するパイプラインステージの [編集] を選択し、[アクショングループを追加] します。[アクションの編集] ページで、[Action name (アクション名)] にアクションの名前を入力します。[アクションプロバイダー] で、[Lambda] を選択します。

[アーティファクト入力] で MyTemplate を選択します。ではUserParameters、次の 3 つのパラメータを含むJSON文字列を指定する必要があります。

中括弧 ({ }) を使用し、パラメータをカンマで区切ります。例えば、 という名前のスタックを作成するには MyTestStack、入力アーティファクトを含むパイプラインの場合 MyTemplate、 でUserParameters、「スタック」と入力します。MyTestStack「file」template-package/template.json「artifact」MyTemplate"}.

変更をパイプラインに保存したら、手動で変更をリリースして、アクションと Lambda 関数をテストします。