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Pythonでグラフ画像を作成して、Slackに通知する with AWS

2022/12/04に公開

AWS

はじめに

わたしはちょっとしたグラフ画像を作成するときに、よく Python を使います。
その作成や、完了した旨の通知を Lambda で実現できれば、楽だなあと思っていました。
今回は、それに取り組みます。

コードに関する情報

実行環境

Python 3.9.15
Pipenv version 2022.11.11
Node.js v18.11.0
Docker

Node.js は AWS CDK 用、Docker は Lambda コンテナイメージのビルド用です。
Python が 3.9 系なのは、2022/12 時点で、lambda/python イメージの最新版が 3.9 系だからです。

ディレクトリ構成

├── cdk
│   ├── README.md
│   ├── bin
│   ├── cdk.json
│   ├── cdk.out
│   ├── jest.config.js
│   ├── lib
│   ├── node_modules
│   ├── package-lock.json
│   ├── package.json
│   ├── test
│   └── tsconfig.json
└── lambda
    ├── notification
    │   ├── Dockerfile
    │   ├── Pipfile
    │   ├── Pipfile.lock
    │   └── handler.py
    └── plot
        ├── Dockerfile
        ├── Pipfile
        ├── Pipfile.lock
        └── handler.py

リポジトリ

グラフ作成

Python でグラフ画像を生成する

Python でグラフを描画するなら、matplotlib やそれをベースにした seaborn が候補に挙がります。

今回は複雑なグラフを描画することは目的ではないので、グラフ描画コードは seaborn のサンプルから拝借しましょう。

処理の最後で、描画したグラフをファイルに保存するように修正しています。

plot.py

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_theme(style="ticks")

# seabornのサンプルデータセットを読み込む
df = sns.load_dataset("anscombe")

# グラフを描画する
sns.lmplot(
    data=df, x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset",
    col_wrap=2, palette="muted", ci=None,
    height=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}
)

# 描画したグラフをファイルに保存する
plt.savefig("sample.png")

これを実行してみます。

terminal

# ライブラリをインストール
pipenv install seaborn==0.12.1 matplotlib==3.6.2

# 実行
pipenv run python plot.py

同一ディレクトリに下記のグラフ画像ファイルが生成されました。

sample.png

Lambda を作成する

先ほどのコードを元に、Lambda のコードを作成します。

今回は、コンテナイメージの Lambda とします。

作成したグラフ画像は S3 にアップロードするようにしています。

Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9

RUN pip install pipenv

COPY Pipfile Pipfile.lock ./

RUN pipenv install --system

COPY . .

CMD [ "handler.main" ]

Pipfile

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]
seaborn = "==0.12.1"
matplotlib = "==3.6.2"
boto3 = "==1.26.14"

[dev-packages]

[requires]
python_version = "3.9"

handler.py

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import boto3
import os
from pathlib import PurePath


def main(event, context):
    file_path = "/tmp/sample.png"

    plot_and_save_to_file(file_path)

    upload_file_to_s3(file_path)


def plot_and_save_to_file(file_path: str):
    sns.set_theme(style="ticks")

    df = sns.load_dataset("anscombe")

    sns.lmplot(
        data=df,
        x="x",
        y="y",
        col="dataset",
        hue="dataset",
        col_wrap=2,
        palette="muted",
        ci=None,
        height=4,
        scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1},
    )

    plt.savefig(file_path)


def upload_file_to_s3(file_path: str):
    S3_BUCKET_NAME = os.environ["S3_BUCKET_NAME"]

    s3 = boto3.resource("s3")

    obj = s3.Object(S3_BUCKET_NAME, PurePath(file_path).name)

    obj.upload_file(file_path)

AWS リソースを作成する

今回は、AWS CDK を用いて、必要な AWS リソースを定義します。

terminal

# CDKのコードをセットアップ（言語はTypeScript）
npx cdk init app --language typescript

cdk-stack.tsを下記のように修正します。

cdk-stack.ts

import { Construct } from "constructs";
import { join } from "path";
import {
  StackProps,
  Stack,
  RemovalPolicy,
  SecretValue,
  Duration,
} from "aws-cdk-lib";
import * as iam from "aws-cdk-lib/aws-iam";
import * as lambda from "aws-cdk-lib/aws-lambda";
import * as s3 from "aws-cdk-lib/aws-s3";
import * as s3deploy from "aws-cdk-lib/aws-s3-deployment";
import * as cloudfront from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront";
import * as cloudfront_origins from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront-origins";

export class CdkStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string, props: StackProps) {
    super(scope, id, props);

    // ファイルを保存&公開するためのCloudFront&S3を定義

    const cloudfrontOAI = new cloudfront.OriginAccessIdentity(
      this,
      "cloudfront-OAI"
    );

    const assetBucket = new s3.Bucket(this, "AssetBucket", {
      removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
      autoDeleteObjects: true,
    });

    assetBucket.addToResourcePolicy(
      new iam.PolicyStatement({
        actions: ["s3:GetObject"],
        resources: [assetBucket.arnForObjects("*")],
        principals: [
          new iam.CanonicalUserPrincipal(
            cloudfrontOAI.cloudFrontOriginAccessIdentityS3CanonicalUserId
          ),
        ],
      })
    );

    const distribution = new cloudfront.Distribution(
      this,
      "AssetDistribution",
      {
        minimumProtocolVersion: cloudfront.SecurityPolicyProtocol.TLS_V1_2_2021,
        defaultBehavior: {
          origin: new cloudfront_origins.S3Origin(assetBucket, {
            originAccessIdentity: cloudfrontOAI,
          }),
          compress: true,
          allowedMethods: cloudfront.AllowedMethods.ALLOW_GET_HEAD_OPTIONS,
          viewerProtocolPolicy:
            cloudfront.ViewerProtocolPolicy.REDIRECT_TO_HTTPS,
        },
      }
    );

    const { deployedBucket } = new s3deploy.BucketDeployment(
      this,
      "AssetDeployment",
      {
        sources: [],
        destinationBucket: assetBucket,
        distribution,
        distributionPaths: ["/*"],
      }
    );

    // グラフを描画するLambda
    const plotLambda = new lambda.Function(this, "PlotLambda", {
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
      code: lambda.Code.fromAssetImage(join(__dirname, "../../lambda/plot")),
      environment: {
        S3_BUCKET_NAME: deployedBucket.bucketName,
      },
      timeout: Duration.minutes(3),
    });

    // LambdaからS3バケットにアップロードできるように許可
    deployedBucket.grantPut(plotLambda);
  }
}

CDK で定義したリソースをデプロイします。

terminal

npm run cdk bootstrap aws://<アカウント番号>/<リージョン>

npm run cdk deploy

Lambda を実行する

動作確認のため、Lambda を実行してみます。

S3 バケットにグラフ画像ファイルが保存されました。

Slack へのメッセージ送信

Python で Slack にメッセージを送る

メッセージの送信先となる Slack アプリを作成します。

Slack アプリの App Manifest は下記になります。

display_information:
  name: seaborn-lambda-slack-sample
features:
  bot_user:
    display_name: seaborn-lambda-slack-sample
    always_online: false
oauth_config:
  scopes:
    bot:
      - chat:write # ここで権限を付与。それ以外のパラメータは自由に設定可。
settings:
  org_deploy_enabled: false
  socket_mode_enabled: false
  token_rotation_enabled: false

From an app manifest で作成する場合は、上記の YML をペーストすれば、必要な権限が設定されます。

もしくは、手動で Bot Token Scopes の chat:write を付与してください。

Slack アプリを、ワークスペースにインストールします。

その後、アプリを任意のチャンネルに追加します。

メッセージを送信する Python コードを作成します。

notification.py

from slack_sdk import WebClient
import os

slack_token = os.environ["SLACK_BOT_TOKEN"]
channel = os.environ["SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY"]

client = WebClient(token=slack_token)

client.chat_postMessage(
    channel=channel,
    blocks=[
        {
            "type": "section",
            "text": {
                "type": "mrkdwn",
                "text": "ダミーメッセージ"
            },
            "accessory": {
                "type": "image",
                "image_url": "https://media.giphy.com/media/SVZGEcYt7brkFUyU90/giphy.gif",
                "alt_text": "ダミーテキスト"
            }
        }
    ]
)

実行してみます。

terminal

# ライブラリをインストール
pipenv install slack-sdk==3.19.4

# 環境変数を設定
export SLACK_BOT_TOKEN=<SlackアプリのBOTトークン>
export SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY=<Slackアプリを招待したチャンネルID>

# 実行
pipenv run python notification.py

Slack に通知が来ました。

Lambda を作成する

先ほどのコードを元に、Lambda のコードを作成します。

Slack アプリの BOT トークンなどは AWS Secrets Manager で管理するようにしました。

Dockerfile

FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.9

RUN pip install pipenv

COPY Pipfile Pipfile.lock ./

RUN pipenv install --system

COPY . .

CMD [ "handler.main" ]

Pipfile

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]
boto3 = "==1.26.14"
slack-sdk = "==3.19.4"

[dev-packages]

[requires]
python_version = "3.9"

handler.py

from slack_sdk import WebClient
import boto3
import os
import json


def main(event, context):
    file_name = "dummy_file_name"

    notify_slack(file_name, "ファイルがアップロードされました")


def notify_slack(file_name: str, message: str):
    secretsmanager_client = boto3.client("secretsmanager")

    secret_id = os.environ["SLACK_CREDENTIALS_SECRET_ID"]

    secret_value = secretsmanager_client.get_secret_value(SecretId=secret_id)
    secret = json.loads(secret_value["SecretString"])

    slack_token = secret["SLACK_BOT_TOKEN"]
    channel = secret["SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY"]

    client = WebClient(token=slack_token)

    image_url = os.environ["CLOUD_FRONT_DISTRIBUTION_URL"] + "/" + file_name

    client.chat_postMessage(
        channel=channel,
        blocks=[
            {
                "type": "section",
                "text": {"type": "mrkdwn", "text": message},
                "accessory": {
                    "type": "image",
                    "image_url": image_url,
                    "alt_text": file_name,
                },
            }
        ],
    )

AWS リソースを変更する

CDK のコードを編集して、Slack へのメッセージ送信に関するリソースを作成します。

cdk-stack.tsの追加内容

// Slackにアクセスするためのシークレット
const secret = new secretsmanager.Secret(this, "Secret", {
  removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
  // デプロイ後に実際の値を手動で設定すること
  secretObjectValue: {
    SLACK_BOT_TOKEN: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
    SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
  },
});

// Slackへメッセージを送信するLambda
const notificationLambda = new lambda.Function(this, "NotificationLambda", {
  runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
  handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
  // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
  code: lambda.Code.fromAssetImage(
    join(__dirname, "../../lambda/notification")
  ),
  environment: {
    SLACK_CREDENTIALS_SECRET_ID: secret.secretName,
    CLOUD_FRONT_DISTRIBUTION_URL:
      "https://" + distribution.distributionDomainName,
  },
});

// Lambdaがシークレットを取得できるように許可
secret.grantRead(notificationLambda);

更新後の cdk-stack.ts

cdk-stack.ts

import { Construct } from "constructs";
import { join } from "path";
import {
  StackProps,
  Stack,
  RemovalPolicy,
  SecretValue,
  Duration,
} from "aws-cdk-lib";
import * as iam from "aws-cdk-lib/aws-iam";
import * as lambda from "aws-cdk-lib/aws-lambda";
import * as s3 from "aws-cdk-lib/aws-s3";
import * as s3deploy from "aws-cdk-lib/aws-s3-deployment";
import * as cloudfront from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront";
import * as cloudfront_origins from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront-origins";
import * as secretsmanager from "aws-cdk-lib/aws-secretsmanager";

export class CdkStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string, props: StackProps) {
    super(scope, id, props);

    // ファイルを保存&公開するためのCloudFront&S3を定義

    const cloudfrontOAI = new cloudfront.OriginAccessIdentity(
      this,
      "cloudfront-OAI"
    );

    const assetBucket = new s3.Bucket(this, "AssetBucket", {
      removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
      autoDeleteObjects: true,
    });

    assetBucket.addToResourcePolicy(
      new iam.PolicyStatement({
        actions: ["s3:GetObject"],
        resources: [assetBucket.arnForObjects("*")],
        principals: [
          new iam.CanonicalUserPrincipal(
            cloudfrontOAI.cloudFrontOriginAccessIdentityS3CanonicalUserId
          ),
        ],
      })
    );

    const distribution = new cloudfront.Distribution(
      this,
      "AssetDistribution",
      {
        minimumProtocolVersion: cloudfront.SecurityPolicyProtocol.TLS_V1_2_2021,
        defaultBehavior: {
          origin: new cloudfront_origins.S3Origin(assetBucket, {
            originAccessIdentity: cloudfrontOAI,
          }),
          compress: true,
          allowedMethods: cloudfront.AllowedMethods.ALLOW_GET_HEAD_OPTIONS,
          viewerProtocolPolicy:
            cloudfront.ViewerProtocolPolicy.REDIRECT_TO_HTTPS,
        },
      }
    );

    const { deployedBucket } = new s3deploy.BucketDeployment(
      this,
      "AssetDeployment",
      {
        sources: [],
        destinationBucket: assetBucket,
        distribution,
        distributionPaths: ["/*"],
      }
    );

    // グラフを描画するLambda
    const plotLambda = new lambda.Function(this, "PlotLambda", {
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
      code: lambda.Code.fromAssetImage(join(__dirname, "../../lambda/plot")),
      environment: {
        S3_BUCKET_NAME: deployedBucket.bucketName,
      },
      timeout: Duration.minutes(3),
    });

    deployedBucket.grantPut(plotLambda);

    // Slackにアクセスするためのシークレット
    const secret = new secretsmanager.Secret(this, "Secret", {
      removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
      // デプロイ後に実際の値を手動で設定すること
      secretObjectValue: {
        SLACK_BOT_TOKEN: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
        SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
      },
    });

    const  = new lambda.Function(this, "NotificationLambda", {
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
      code: lambda.Code.fromAssetImage(
        join(__dirname, "../../lambda/notification")
      ),
      environment: {
        SLACK_CREDENTIALS_SECRET_ID: secret.secretName,
        CLOUD_FRONT_DISTRIBUTION_URL:
          "https://" + distribution.distributionDomainName,
      },
    });

    secret.grantRead(notificationLambda);
  }
}

シークレットをコンソールから手動で設定します。

Lambda を実行する

動作確認のため、Lambda を実行してみます。

Slack に通知が来ました。

2 つの Lambda を Step Functions を使って連続で実行する

では、仕上げにグラフ作成の Lambda と Slack へのメッセージ送信の Lambda を連続で実行できるようにしてみます。今回は AWS Step Functions を使って実現します。

Lambda を変更する

1 つ目の Lambda から 2 つ目の Lambda にファイル名を送るように変更します

plot/handler.py

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import boto3
import os
from pathlib import PurePath


def main(event, context):
    file_path = "/tmp/sample.png"

    plot_and_save_to_file(file_path)

    upload_file_to_s3(file_path)

+   return {"file_name": PurePath(file_path).name}


def plot_and_save_to_file(file_path: str):
    sns.set_theme(style="ticks")

    df = sns.load_dataset("anscombe")

    sns.lmplot(
        data=df,
        x="x",
        y="y",
        col="dataset",
        hue="dataset",
        col_wrap=2,
        palette="muted",
        ci=None,
        height=4,
        scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1},
    )

    plt.savefig(file_path)


def upload_file_to_s3(file_path: str):
    S3_BUCKET_NAME = os.environ["S3_BUCKET_NAME"]

    s3 = boto3.resource("s3")

    obj = s3.Object(S3_BUCKET_NAME, PurePath(file_path).name)

    obj.upload_file(file_path)

nofitication/handler.py

from slack_sdk import WebClient
import boto3
import os
import json


def main(event, context):
-   file_name = "dummy_file_name"
+   file_name = event["Payload"]["file_name"]

    notify_slack(file_name, "ファイルがアップロードされました")


def notify_slack(file_name: str, message: str):
    secretsmanager_client = boto3.client("secretsmanager")

    secret_id = os.environ["SLACK_CREDENTIALS_SECRET_ID"]

    secret_value = secretsmanager_client.get_secret_value(SecretId=secret_id)
    secret = json.loads(secret_value["SecretString"])

    slack_token = secret["SLACK_BOT_TOKEN"]
    channel = secret["SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY"]

    client = WebClient(token=slack_token)

    image_url = os.environ["CLOUD_FRONT_DISTRIBUTION_URL"] + "/" + file_name

    client.chat_postMessage(
        channel=channel,
        blocks=[
            {
                "type": "section",
                "text": {"type": "mrkdwn", "text": message},
                "accessory": {
                    "type": "image",
                    "image_url": image_url,
                    "alt_text": file_name,
                },
            }
        ],
    )

AWS リソースを変更する

CDK のコードを編集して、Step Functions に関するリソースを作成します。

cdk-stack.tsの追加内容

const plotLambdaTask = new stepfunctions_tasks.LambdaInvoke(
  this,
  "PlotLambdaTask",
  {
    lambdaFunction: plotLambda,
  }
);

const notificationLambdaTask = new stepfunctions_tasks.LambdaInvoke(
  this,
  "NotificationLambdaTask",
  { lambdaFunction: notificationLambda }
);

const definition = plotLambdaTask.next(notificationLambdaTask);

new stepfunctions.StateMachine(this, "StateMachine", { definition });

更新後の cdk-stack.ts

cdk-stack.ts

import { Construct } from "constructs";
import { join } from "path";
import {
  StackProps,
  Stack,
  RemovalPolicy,
  SecretValue,
  Duration,
} from "aws-cdk-lib";
import * as iam from "aws-cdk-lib/aws-iam";
import * as lambda from "aws-cdk-lib/aws-lambda";
import * as s3 from "aws-cdk-lib/aws-s3";
import * as s3deploy from "aws-cdk-lib/aws-s3-deployment";
import * as cloudfront from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront";
import * as cloudfront_origins from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront-origins";
import * as secretsmanager from "aws-cdk-lib/aws-secretsmanager";
import * as stepfunctions from "aws-cdk-lib/aws-stepfunctions";
import * as stepfunctions_tasks from "aws-cdk-lib/aws-stepfunctions-tasks";

export class CdkStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string, props: StackProps) {
    super(scope, id, props);

    // ファイルを保存&公開するためのCloudFront&S3を定義

    const cloudfrontOAI = new cloudfront.OriginAccessIdentity(
      this,
      "cloudfront-OAI"
    );

    const assetBucket = new s3.Bucket(this, "AssetBucket", {
      removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
      autoDeleteObjects: true,
    });

    assetBucket.addToResourcePolicy(
      new iam.PolicyStatement({
        actions: ["s3:GetObject"],
        resources: [assetBucket.arnForObjects("*")],
        principals: [
          new iam.CanonicalUserPrincipal(
            cloudfrontOAI.cloudFrontOriginAccessIdentityS3CanonicalUserId
          ),
        ],
      })
    );

    const distribution = new cloudfront.Distribution(
      this,
      "AssetDistribution",
      {
        minimumProtocolVersion: cloudfront.SecurityPolicyProtocol.TLS_V1_2_2021,
        defaultBehavior: {
          origin: new cloudfront_origins.S3Origin(assetBucket, {
            originAccessIdentity: cloudfrontOAI,
          }),
          compress: true,
          allowedMethods: cloudfront.AllowedMethods.ALLOW_GET_HEAD_OPTIONS,
          viewerProtocolPolicy:
            cloudfront.ViewerProtocolPolicy.REDIRECT_TO_HTTPS,
        },
      }
    );

    const { deployedBucket } = new s3deploy.BucketDeployment(
      this,
      "AssetDeployment",
      {
        sources: [],
        destinationBucket: assetBucket,
        distribution,
        distributionPaths: ["/*"],
      }
    );

    // グラフを描画するLambda
    const plotLambda = new lambda.Function(this, "PlotLambda", {
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
      code: lambda.Code.fromAssetImage(join(__dirname, "../../lambda/plot")),
      environment: {
        S3_BUCKET_NAME: deployedBucket.bucketName,
      },
      timeout: Duration.minutes(3),
    });

    deployedBucket.grantPut(plotLambda);

    // Slackにアクセスするためのシークレット
    const secret = new secretsmanager.Secret(this, "Secret", {
      removalPolicy: RemovalPolicy.DESTROY,
      // デプロイ後に実際の値を手動で設定すること
      secretObjectValue: {
        SLACK_BOT_TOKEN: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
        SLACK_CHANNEL_TO_NOTIFY: SecretValue.unsafePlainText("dummy"),
      },
    });

    // Slackへメッセージを送信するLambda
    const notificationLambda = new lambda.Function(this, "NotificationLambda", {
      runtime: lambda.Runtime.FROM_IMAGE,
      handler: lambda.Handler.FROM_IMAGE,
      // Lambdaコードが存在するディレクトリを指定
      code: lambda.Code.fromAssetImage(
        join(__dirname, "../../lambda/notification")
      ),
      environment: {
        SLACK_CREDENTIALS_SECRET_ID: secret.secretName,
        CLOUD_FRONT_DISTRIBUTION_URL:
          "https://" + distribution.distributionDomainName,
      },
    });

    secret.grantRead(notificationLambda);

    const plotLambdaTask = new stepfunctions_tasks.LambdaInvoke(
      this,
      "PlotLambdaTask",
      {
        lambdaFunction: plotLambda,
      }
    );

    const notificationLambdaTask = new stepfunctions_tasks.LambdaInvoke(
      this,
      "NotificationLambdaTask",
      { lambdaFunction: notificationLambda }
    );

    const definition = plotLambdaTask.next(notificationLambdaTask);

    new stepfunctions.StateMachine(this, "StateMachine", { definition });
  }
}

Step Functions を実行する

Step Functions を実行してみます。

実行が完了しました。

Slack に通知が来ました。

最後に

今回は Step Functions を手動実行しましたが、定期実行するように設定すれば、毎日 DB から値を取得してレポート用のグラフを作成する、のようなことに応用が効くと思います。

はじめに

コードに関する情報

実行環境

ディレクトリ構成

リポジトリ

グラフ作成

Python でグラフ画像を生成する

Lambda を作成する

AWS リソースを作成する

Lambda を実行する

Slack へのメッセージ送信

Python で Slack にメッセージを送る

Lambda を作成する

AWS リソースを変更する

Lambda を実行する

2 つの Lambda を Step Functions を使って連続で実行する

Lambda を変更する

AWS リソースを変更する

Step Functions を実行する

最後に

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