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NATGatewayやRDSProxyを節約したい！Lambdaで定期的に変更する
はじめに
せっかくサーバレスな構成を取っているのにNAT Gatewayが高い。
1時間あたり0.045ドル
1日1.08ドル
開発環境では常にリソースが起動している必要は無いので、料金削減したいと思いました。
問題
LambdaでSDK使って定期的にNAT Gatewayを削除、構築をしたいが関連するリソースが多く大変。
解決方法
NAT Gatewayが存在するCloudFormationテンプレートと、存在しないテンプレートを用意し、
定期的にLambdaを実行することで解決しました。
ついでに、RDS Proxyもそこそこ料金がかかっていたので、対応しています。
(こっちの方が大変だった)
import boto3
import json
import time
# CloudFormationとRDSクライアントの作成
cf_client = boto3.client("cloudformation")
rds_client = boto3.client("rds")
templates = [
# VPCやNAT Gatewayを定義したCloudFormation
{
"stack_name": "sample-vpc-dev",
"saving": "sample-vpc.template-節約版.yml",
"full": "sample-vpc.template.yml",
},
# RDSやProxyを定義したCloudFormation
{
"stack_name": "sample-rds-dev",
"saving": "sample-rds.template-節約版.yml",
"full": "sample-rds.template.yml",
"db_cluster_identifier": "sample-dev-db-cluster",
},
]
def start_db_cluster_if_stopped(db_cluster_identifier):
# RDSクラスターの状態を確認
response = rds_client.describe_db_clusters(
DBClusterIdentifier=db_cluster_identifier
)
status = response["DBClusters"][0]["Status"]
# クラスターが停止している場合、再開する
if status == "stopped":
print(f"Starting RDS Cluster: {db_cluster_identifier}")
rds_client.start_db_cluster(DBClusterIdentifier=db_cluster_identifier)
# 再開が完了するのを待つ（必要に応じて）
waiter = rds_client.get_waiter("db_cluster_available")
waiter.wait(DBClusterIdentifier=db_cluster_identifier)
print(f"RDS Cluster {db_cluster_identifier} has been started.")
else:
print(f"RDS Cluster {db_cluster_identifier} is not in a stopped state.")
print("RDS Cluster is running.")
def stop_db_cluster(db_cluster_identifier):
print(f"Stopping RDS Cluster: {db_cluster_identifier}")
rds_client.stop_db_cluster(DBClusterIdentifier=db_cluster_identifier)
def wait_for_stack_update(stack_name):
while True:
response = cf_client.describe_stacks(StackName=stack_name)
stack_status = response["Stacks"][0]["StackStatus"]
if stack_status in [
"UPDATE_COMPLETE",
"UPDATE_ROLLBACK_COMPLETE",
"UPDATE_ROLLBACK_FAILED",
]:
print(f"Stack update completed with status: {stack_status}")
break
elif stack_status in [
"UPDATE_IN_PROGRESS",
"UPDATE_COMPLETE_CLEANUP_IN_PROGRESS",
]:
print(
f"Stack update in progress, current status: {stack_status}. Waiting..."
)
time.sleep(10) # 10秒ごとにステータスをチェック
else:
raise Exception(f"Unexpected stack status: {stack_status}")
def lambda_handler(event, context):
mode = event["mode"] # saving or full
for template in templates:
# RDSのテンプレートの場合、クラスターを再開する
if "db_cluster_identifier" in template:
start_db_cluster_if_stopped(template["db_cluster_identifier"])
# テンプレートファイルの読み込み
with open(template[mode], "r") as file:
template_body = file.read()
# スタックの更新パラメーター
stack_name = template["stack_name"]
try:
# スタックの更新
response = cf_client.update_stack(
StackName=stack_name,
TemplateBody=template_body,
Capabilities=[
"CAPABILITY_IAM",
"CAPABILITY_NAMED_IAM",
"CAPABILITY_AUTO_EXPAND",
],
# パラメーターやその他のオプションを必要に応じて追加
)
print(response)
# スタックの更新後、特定の条件に基づいてRDSクラスタを停止
if "db_cluster_identifier" in template:
# スタックの更新が完了するまで待機
wait_for_stack_update(stack_name)
stop_db_cluster(template["db_cluster_identifier"])
except cf_client.exceptions.ClientError as e:
# スタックが更新不要な場合、エラーをキャッチ
if "No updates are to be performed." in str(e):
print(f"No updates are needed for {stack_name}.")
else:
raise
finally:
stop_db_cluster(template["db_cluster_identifier"])
return {
"statusCode": 200,
"body": json.dumps("CloudFormation stack update initiated."),
}
if __name__ == "__main__":
lambda_handler({"mode": "full"}, None)
解説
中身はシンプルでeventによって節約版とフル版を切り替えています。
ポイントとして、RDS Proxyの設定を変更する場合、
作りにもよりますが元のRDSインスタンスが起動していないとCloudFormationが実行できません。
なので、 start_db_cluster_if_stopped を使って、事前に起動します。
また、起動しっぱなしになってはコストがかかるので、
RDSの場合は wait_for_stack_update でCloudFormation実行完了まで待って
stop_db_cluster でインスタンスを停止する指示を行っています。
このLambda自体はEventBridgeなどで起動してください。
その時のeventはmodeというキーでfullかsavingというバリューを渡してあげてください。
おわりに
勤務時間に合わせて起動、停止してあげることで費用が50%以上削減できました。
(24時間起動していたのが10時間程度になったため。)
Lambdaの実行時間制限(15分)に引っかからずに終わりそうになかったら、
StepFunctionsやECSなど検討が必要になりそうです。
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