SORACOMの通信量をAWS LambdaでElasticsearchに取り込む

quiver

2015.12.16

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IoT向けデータ通信サービスSORACOMを使っていると、SIM単位や昼間・夜間、アップロード・ダウンロードなど様々な角度から通信量が気になります。 SORACOM 管理画面ではSIM単位でこれら情報が可視化されています。

これだけでは物足りないというユーザー向けに、各種データは管理画面からダウンロードできたり、SORACOM API で取得できるため、利用者の用途に合わせて分析できるようになっています。

今回は AWS Lambda を使ってSORACOM に通信量を問い合わせ、Elasticsearch に取り込む方法を紹介します。

SORACOM API について

SORACOM API では、ユーザー認証後にAPIキーとトークンを取得し、以後のAPIリクエストではこれらの値を用いて呼び出します。

API リファレンス https://dev.soracom.io/jp/docs/api

APIサーバとのユーザー認証

API auth を利用して SORACOM API と認証します。アカウント登録したメールアドレスとパスワードを渡します。

curl では次のコマンドに該当します。

$ export [email protected]
$ export SORACOM_PASSWORD=YOUR_PASSWORD
$ curl -X POST -s \
  --header "Accept: application/json" \
  --header "Content-type: application/json" \
  -d "{ \"email\": \"$SORACOM_EMAIL\", \"password\": \"$SORACOM_PASSWORD\" }" \
  https://api.soracom.io/v1/auth

{
  "apiKey": "dummy",
  "operatorId": "dummy",
  "token": "dummy"
}

通信量の取得

API /stats/air/subscribers を利用して SORACOM Air の通信量を取得します。

リクエストヘッダーとして

X-Soracom-API-Key に API キー
X-Soracom-Token にトークン

を渡します。

また、URL やパラメーターとして、データ取得対象や期間等に関する以下の情報を渡します。

imsi : 通信量を取得したい SIM の IMSI 番号
from : 開始日時(UNIX タイム)
to : 終了日時(UNIX タイム)
period : 集計単位(month, day, minutes)

curl では次のコマンドに該当します。

$ curl -X GET \
  --header "Accept: application/json" \
  --header "X-Soracom-API-Key: dummy-api-key" \
  --header "X-Soracom-Token: dummy-token" \
  "https://api.soracom.io/v1/stats/air/subscribers/{IMSI_NUMBER}?from=1449976310&to=1449978310&period=minutes"

[
  {
    "date": "2015-12-13T03:11:50.792",
    "unixtime": 1449976310,
    "dataTrafficStatsMap": {
      "s1.standard": {
        "uploadByteSizeTotal": 114,
        "downloadByteSizeTotal": 88,
        "uploadPacketSizeTotal": 1,
        "downloadPacketSizeTotal": 1
      }
    }
  },
  ...
]

これらの処理を Python で書いたのが以下のコードです。

1時間に1度定期実行して1時間前の通信量を取得するようになっており、たとえば 13:30 に実行されれば 12:00-13:00の間の通信量を取得します。

# API https://dev.soracom.io/jp/docs/api/#!/Stats/get_stats_air_subscriber

import datetime
import json
import requests

def get_truncated_time():
    # truncate minutes, seconds
    # e.g. 2015/05/12 11:22:33 => 2015/05/12 11:00:00
    return datetime.datetime.now().replace(minute=0, second=0, microsecond=0)

def soracom_stats(email, password, imsi):
    # get SORACOM traffic stats
    headers = {
      "Accept": "application/json",
      "Content-type": "application/json",
    }
    payload = {
      "email": email, 
      "password": password,
    }
    result = requests.post(
      "https://api.soracom.io/v1/auth",
      headers = headers,
      data = json.dumps(payload)
    )

    print "result of auth: [%d]%s" % (result.status_code, result.reason)
    auth = json.loads(result.text)

    headers = {
      "Accept": "application/json",
      "X-Soracom-Api-Key": auth["apiKey"],
      "X-Soracom-Token": auth["token"],
    }

    payload = {
      "from" : (get_truncated_time() - datetime.timedelta(hours = 1)).strftime("%s"),
      "to" : get_truncated_time().strftime("%s"),
      "period" : "minutes",
    }
    result = requests.get(
      "https://api.soracom.io/v1/stats/air/subscribers/%s"%imsi,
      headers = headers,
      params = payload,
    )
    print "result of stats/air/subscribers: [%d]%s" % (result.status_code, result.reason)
    stats = json.loads(result.text)
    return stats

def test():
    stats = soracom_stats(
      "[email protected]",
      "dummy",
      "123456789012345"
    )
    from pprint import pprint
    pprint(stats)

if __name__ == '__main__':
    test()

Elasticsearch について

最終的に Kibana で可視化したいため、データストアとして Elasticsearch のマネージドサービスである AWS Elasticsearch Service を利用します。管理画面から Elasticsearch を起動し、ステータスが Active になるまで待ちます。

Activeになった後は、soracom という名前のインデックス配下に通信量用のマッピング(スキーマ) stats を定義します。

$ curl -XPUT 'http://DUMMY.ap-northeast-1.es.amazonaws.com/soracom' -d '
{
  "mappings": {
    "stats": {
      "properties": {
        "date": {
          "type": "date",
          "format": "dateOptionalTime"
        },
        "unixtime": {
          "type": "long"
        },
        "imsi": {
          "type": "string"
        },
        "plan": {
          "type": "string"
        },
        "downloadByteSizeTotal": {
          "type": "long"
        },
        "downloadPacketSizeTotal": {
          "type": "long"
        },
        "uploadByteSizeTotal": {
          "type": "long"
        },
        "uploadPacketSizeTotal": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}
'

後はこのマッピングに対してレコードを投入してきます。

データ投入は curl では次のコマンドに該当します。

$ curl -XPOST 'http://DUMMY.ap-northeast-1.es.amazonaws.com/soracom/stats' -d '
{
    "imsi": "asdf-123456789",
    "date": "2015-12-13T03:11:50.792",
    "unixtime": 1449976310,
    "uploadByteSizeTotal": 114,
    "downloadByteSizeTotal": 88,
    "uploadPacketSizeTotal": 1,
    "downloadPacketSizeTotal": 1,
    "plan": "s1.standard"
}'

Elasticsearch 側で ID 採番するため、PUT ではなく POST を使っています。

データ投入用リクエストを Python で書いたのが以下のコードです。

# POST traffic stats to Elasticsearch
for record in stats:
    for plan, stats_map in record['dataTrafficStatsMap'].items():
        payload = {
            "imsi": IMSI,
            "date": record['date'],
            "unixtime": record['unixtime'],
            "plan": plan,
        }
        payload.update(stats_map)

        result = requests.post(
          "http://DUMMY.ap-northeast-1.es.amazonaws.com/soracom/stats",
          data = json.dumps(payload)
        )

AWS Lambda スケジュール化

1 プログラムにまとめる

SORACOM API からのデータ取得
Elasticsearch へのデータ保存

をまとめて1ファイル(lambda.py)の AWS Lambda 関数化したのが以下です。

AWS Lambda 関数としてパッケージ化する

AWS Lambda から呼び出せるように ZIP ファイル化します。

# workaround for Homebrew Python
$ cat setup.cfg
[install]
prefix=

$ pip install requests -t  `pwd`
...
$ ls -1
lambda.py
requests
requests-2.8.1.dist-info
setup.cfg
$ zip -r lambda.zip .