Eventarc を使用した BigQuery 処理パイプラインを構築する

Standard

このチュートリアルでは、Eventarc を使用して、一般公開 BigQuery データセットに対するクエリのスケジューリング、データに基づいたグラフの生成、メールによるグラフのリンクの共有を行う処理パイプラインを構築する方法について説明します。

目標

このチュートリアルでは、未認証アクセスを許可し、Eventarc を使用してイベントを受信する 3 つの Cloud Run サービスをビルドしてデプロイします。

Query Runner - Cloud Scheduler ジョブが Pub/Sub トピックにメッセージを公開するとトリガーされます。このサービスは、BigQuery API を使用して一般公開の COVID-19 データセットからデータを取得し、結果を新しい BigQuery テーブルに保存します。
Chart Creator - Query Runner サービスが Pub/Sub トピックにメッセージを公開するとトリガーされます。このサービスは、Python プロットライブラリ（Matplotlib）を使用してグラフを生成し、Cloud Storage バケットに保存します。
Notifier - Chart Creator サービスが Cloud Storage バケットにグラフを保存すると監査ログによってトリガーされます。このサービスは、メールサービス（SendGrid）を使用して、グラフのリンクをメールアドレスに送信します。

次の図は、アーキテクチャの概要を示しています。

費用

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Google Cloud CLI をインストールします。

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。 gcloud components update

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

プロジェクトを作成または選択します Google Cloud 。

プロジェクトを選択または作成するために必要なロール

プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。これには resourcemanager.projects.create 権限が含まれています。ロールを付与する方法を確認する。

プロジェクトを作成します。 Google Cloud
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します Google Cloud 。

Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Logging、Cloud Run、Cloud Scheduler、Eventarc、Pub/Sub API を有効にします。

API を有効にするために必要なロール

API を有効にするには、権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。serviceusage.services.enableロールを付与する方法を確認する。

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudscheduler.googleapis.com eventarc.googleapis.com logging.googleapis.com pubsub.googleapis.com run.googleapis.com

Google Cloud CLI をインストールします。

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。 gcloud components update

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

プロジェクトを作成または選択します Google Cloud 。

プロジェクトを選択または作成するために必要なロール

プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。これには resourcemanager.projects.create 権限が含まれています。ロールを付与する方法を確認する。

プロジェクトを作成します。 Google Cloud
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

プロジェクトで課金が有効になっていることを確認します Google Cloud 。

Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Logging、Cloud Run、Cloud Scheduler、Eventarc、Pub/Sub API を有効にします。

API を有効にするために必要なロール

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com cloudscheduler.googleapis.com eventarc.googleapis.com logging.googleapis.com pubsub.googleapis.com run.googleapis.com

Cloud Storage 向けには、ADMIN_READ、DATA_WRITE、DATA_READ のデータアクセスタイプの監査ロギングを有効にします。
1. プロジェクト、フォルダ、または組織に関連付けられた Identity and Access Management（IAM）ポリシーを読み取り、一時ファイルに保存します。 Google Cloud
```
gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID > /tmp/policy.yaml
```
2. テキストエディタで /tmp/policy.yaml を開き、 監査ログの構成のみを auditConfigs セクションで追加または変更します。
  
  注意: bindings: セクションと etag: セクションは、変更せずにそのままにしておく必要があります。監査ロギングに関係のないポリシーの部分を変更すると、プロジェクトにアクセスできなくなる場合があります。 Google Cloud
```
  auditConfigs:
  - auditLogConfigs:
    - logType: ADMIN_READ
    - logType: DATA_WRITE
    - logType: DATA_READ
    service: storage.googleapis.com
  bindings:
  - members:
  [...]
  etag: BwW_bHKTV5U=
  version: 1
```
3. 新しい IAM ポリシーを作成します。
```
gcloud projects set-iam-policy PROJECT_ID /tmp/policy.yaml
```
  上記のコマンドで別の変更との競合が報告された場合は、IAM ポリシーの読み取りからやり直してください。詳細については、API でデータアクセス監査ログを構成するをご覧ください。

Compute Engine サービスアカウントに eventarc.eventReceiver ロールを付与します。

export PROJECT_NUMBER="$(gcloud projects describe $(gcloud config get-value project) --format='value(projectNumber)')"

gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value project) \
    --member=serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com \
    --role='roles/eventarc.eventReceiver'

2021 年 4 月 8 日以前に Pub/Sub サービスアカウントを有効にした場合は、Pub/Sub サービスアカウントに iam.serviceAccountTokenCreator ロールを付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding $(gcloud config get-value project) \
    --member="serviceAccount:service-${PROJECT_NUMBER}@gcp-sa-pubsub.iam.gserviceaccount.com"\
    --role='roles/iam.serviceAccountTokenCreator'

このチュートリアルで使用するデフォルトを設定します。
```
export REGION=REGION
gcloud config set run/region ${REGION}
gcloud config set run/platform managed
gcloud config set eventarc/location ${REGION}
```
REGION は、サポートされている Eventarc のロケーションに置き換えます。

SendGrid API キーを作成する

SendGrid はクラウドベースのメールプロバイダで、メールサーバーを維持せずにメールを送信できます。

SendGrid にログインし、[Settings] > [API Keys] の順に移動します。
[Create API Key] をクリックします。
キーの権限を選択します。メールを送信するには、キーに少なくとも Mail send（メール送信）の権限が必要です。
キーに名前を付け、キーを作成するには [保存] をクリックします。
SendGrid によって、新しいキーが生成されます。これは、キーの唯一のコピーであるため、後で使用できるようにキーをコピーして保存してください。

Artifact Registry 標準リポジトリを作成する

Docker コンテナイメージを保存する Artifact Registry 標準リポジトリを作成します。

gcloud artifacts repositories create REPOSITORY \
    --repository-format=docker \
    --location=$REGION

REPOSITORY は、リポジトリの一意の名前に置き換えます。

Cloud Storage バケットを作成する

グラフを保存する一意の Cloud Storage バケットを作成します。バケットとグラフが Cloud Run サービスと同じリージョンで一般公開されていることを確認します。

export BUCKET="$(gcloud config get-value core/project)-charts"
gcloud storage buckets create gs://${BUCKET} --location=$(gcloud config get-value run/region)
gcloud storage buckets update gs://${BUCKET} --uniform-bucket-level-access
gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://${BUCKET} --member=allUsers --role=roles/storage.objectViewer

Notifier サービスのデプロイ

Chart Creator イベントを受信し、SendGrid でグラフのリンクをメールで送信する Cloud Run サービスをデプロイします。

GitHub リポジトリのクローンを作成して、notifier/python ディレクトリに移動します。

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/eventarc-samples
cd eventarc-samples/processing-pipelines/bigquery/notifier/python/

コンテナイメージをビルドして push します。

export SERVICE_NAME=notifier
docker build -t $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 .
docker push $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1

コンテナイメージを Cloud Run にデプロイし、メールの送信先アドレスと SendGrid API キーを渡します。
```
export TO_EMAILS=EMAIL_ADDRESS
export SENDGRID_API_KEY=YOUR_SENDGRID_API_KEY
gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
    --image $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 \
    --update-env-vars TO_EMAILS=${TO_EMAILS},SENDGRID_API_KEY=${SENDGRID_API_KEY},BUCKET=${BUCKET} \
    --allow-unauthenticated
```
次のように置き換えます。
- EMAIL_ADDRESS は、生成されたグラフのリンクを送信するメールアドレスで置き換えます。
- YOUR_SENDGRID_API_KEY は、前にメモした SendGrid API キーで置き換えます。

サービス URL が表示されたら、デプロイは完了しています。

Notifier サービスのトリガーの作成

Cloud Run にデプロイされた Notifier サービスの Eventarc トリガーは、methodName が storage.objects.create の Cloud Storage 監査ログをフィルタリングします。

トリガーを作成します。

gcloud eventarc triggers create trigger-${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-service=${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-region=${REGION} \
    --event-filters="type=google.cloud.audit.log.v1.written" \
    --event-filters="serviceName=storage.googleapis.com" \
    --event-filters="methodName=storage.objects.create" \
    --service-account=${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com

これにより、trigger-notifier というトリガーが作成されます。

Chart Creator サービスのデプロイ

Query Runner イベントを受け取り、特定の国の BigQuery テーブルからデータを取得し、Matplotlib を使用してそのデータからグラフを生成する Cloud Run サービスをデプロイします。グラフが Cloud Storage バケットにアップロードされます。

chart-creator/python ディレクトリに移動します。
```
cd ../../chart-creator/python
```

コンテナイメージをビルドして push します。

export SERVICE_NAME=chart-creator
docker build -t $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 .
docker push $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1

コンテナイメージを Cloud Run にデプロイし、BUCKET を渡します。

gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
    --image $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 \
    --update-env-vars BUCKET=${BUCKET} \
    --allow-unauthenticated

サービス URL が表示されたら、デプロイは完了しています。

Chart Creator サービスのトリガーの作成

Cloud Run にデプロイされた Chart Creator サービスの Eventarc トリガーは、Pub/Sub トピックに公開されたメッセージをフィルタします。

トリガーを作成します。

gcloud eventarc triggers create trigger-${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-service=${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-region=${REGION} \
    --event-filters="type=google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished"

これにより、trigger-chart-creator というトリガーが作成されます。

Pub/Sub トピックの環境変数を設定します。

export TOPIC_QUERY_COMPLETED=$(basename $(gcloud eventarc triggers describe trigger-${SERVICE_NAME} --format='value(transport.pubsub.topic)'))

Query Runner サービスのデプロイ

Cloud Scheduler イベントを受け取り、一般公開の COVID-19 データセットからデータを取得し、結果を新しい BigQuery テーブルに保存する Cloud Run サービスをデプロイします。

processing-pipelines ディレクトリに移動します。
```
cd ../../..
```

コンテナイメージをビルドして push します。

export SERVICE_NAME=query-runner
docker build -t $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 -f Dockerfile .
docker push $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1

コンテナイメージを Cloud Run にデプロイし、PROJECT_ID と TOPIC_QUERY_COMPLETED を渡します。

gcloud run deploy ${SERVICE_NAME} \
    --image $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}:v1 \
    --update-env-vars PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project),TOPIC_ID=${TOPIC_QUERY_COMPLETED} \
    --allow-unauthenticated

サービス URL が表示されたら、デプロイは完了しています。

Query Runner サービスのトリガーの作成

Cloud Run にデプロイされた Query Runner サービスの Eventarc トリガーは Pub/Sub トピックに公開されたメッセージをフィルタします。

トリガーを作成します。

gcloud eventarc triggers create trigger-${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-service=${SERVICE_NAME} \
    --destination-run-region=${REGION} \
    --event-filters="type=google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished"

これにより、trigger-query-runner というトリガーが作成されます。

Pub/Sub トピックの環境変数を設定します。

export TOPIC_QUERY_SCHEDULED=$(gcloud eventarc triggers describe trigger-${SERVICE_NAME} --format='value(transport.pubsub.topic)')

ジョブのスケジュール設定

処理パイプラインは、2 つの Cloud Scheduler ジョブによってトリガーされます。

Cloud Scheduler に必要な App Engine アプリを作成し、適切なロケーションを指定します。
```
export APP_ENGINE_LOCATION=LOCATION
gcloud app create --region=${APP_ENGINE_LOCATION}
```

1 日に 1 回 Pub/Sub トピックに公開する Cloud Scheduler ジョブを 2 つ作成します。

gcloud scheduler jobs create pubsub cre-scheduler-uk \
    --schedule="0 16 * * *" \
    --topic=${TOPIC_QUERY_SCHEDULED} \
    --message-body="United Kingdom"

gcloud scheduler jobs create pubsub cre-scheduler-cy \
    --schedule="0 17 * * *" \
    --topic=${TOPIC_QUERY_SCHEDULED} \
    --message-body="Cyprus"

スケジュールは unix-cron 形式で指定します。たとえば、0 16 * * * はジョブが毎日午後 4 時（UTC）に実行されることを意味します。

パイプラインの実行

まず、すべてのトリガーが正常に作成されたことを確認します。

gcloud eventarc triggers list

出力は次のようになります。

NAME: trigger-chart-creator
TYPE: google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished
DESTINATION: Cloud Run service: chart-creator
ACTIVE: Yes
LOCATION: us-central1

NAME: trigger-notifier
TYPE: google.cloud.audit.log.v1.written
DESTINATION: Cloud Run service: notifier
ACTIVE: Yes
LOCATION: us-central1

NAME: trigger-query-runner
TYPE: google.cloud.pubsub.topic.v1.messagePublished
DESTINATION: Cloud Run service: query-runner
ACTIVE: Yes
LOCATION: us-central1

Cloud Scheduler ジョブ ID を取得します。

gcloud scheduler jobs list

出力は次のようになります。

ID                LOCATION      SCHEDULE (TZ)         TARGET_TYPE  STATE
cre-scheduler-cy  us-central1   0 17 * * * (Etc/UTC)  Pub/Sub      ENABLED
cre-scheduler-uk  us-central1   0 16 * * * (Etc/UTC)  Pub/Sub      ENABLED

ジョブは毎日午後 4 時から午後 5 時に実行されるようにスケジュールされていますが、Cloud Scheduler ジョブを手動で実行することもできます。
```
gcloud scheduler jobs run cre-scheduler-cy
gcloud scheduler jobs run cre-scheduler-uk
```
数分後、Cloud Storage バケットに 2 つのグラフが作成されていることを確認します。
```
gcloud storage ls gs://${BUCKET}
```
出力は次のようになります。
```
gs://BUCKET/chart-cyprus.png
gs://BUCKET/chart-unitedkingdom.png
```

これで、グラフのリンクを含むメールが 2 通届いたはずです。

クリーンアップ

このチュートリアル用に新規プロジェクトを作成した場合は、そのプロジェクトを削除します。既存のプロジェクトを使用していて、このチュートリアルで行った変更を追加せずに残す場合は、チュートリアル用に作成したリソースを削除します。

注意 : プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。既存のプロジェクトを使用してこのドキュメントのタスクを行った場合、そのプロジェクトを削除すると、プロジェクト内で行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（例: appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用するとプロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

プロジェクトを削除します。 Google Cloud

gcloud projects delete PROJECT_ID

チュートリアルリソースの削除

このチュートリアルでデプロイした Cloud Run サービスを削除します。
```
gcloud run services delete SERVICE_NAME
```
SERVICE_NAME は、選択したサービス名です。

Cloud Run サービスは Google Cloud コンソールで削除することもできます。

チュートリアルの設定で追加した Google Cloud CLI のデフォルト構成を削除します。

gcloud config unset project
gcloud config unset run/region
gcloud config unset run/platform
gcloud config unset eventarc/location

このチュートリアルで作成した Eventarc トリガーをすべて削除します。
```
 gcloud eventarc triggers delete TRIGGER_NAME
 
```
TRIGGER_NAME は、実際のトリガー名に置き換えます。

Artifact Registry からイメージを削除します。

gcloud artifacts docker images delete $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/notifier:v1
gcloud artifacts docker images delete $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/chart-creator:v1
gcloud artifacts docker images delete $REGION-docker.pkg.dev/$(gcloud config get-value project)/REPOSITORY/query-runner:v1

バケット内のすべてのオブジェクトと一緒にバケットを削除します。
```
gcloud storage rm --recursive gs://${BUCKET}/
```

Cloud Scheduler ジョブを削除します。

gcloud scheduler jobs delete cre-scheduler-cy
gcloud scheduler jobs delete cre-scheduler-uk

Eventarc を使用した BigQuery 処理パイプラインを構築する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

目標

費用

始める前に

SendGrid API キーを作成する

Artifact Registry 標準リポジトリを作成する

Cloud Storage バケットを作成する

Notifier サービスのデプロイ

Notifier サービスのトリガーの作成

Chart Creator サービスのデプロイ

Chart Creator サービスのトリガーの作成

Query Runner サービスのデプロイ

Query Runner サービスのトリガーの作成

ジョブのスケジュール設定

パイプラインの実行

クリーンアップ

チュートリアル リソースの削除

次のステップ

Eventarc を使用した BigQuery 処理パイプラインを構築する

チュートリアルリソースの削除