Backlogの実績工数をAmazon QuickSightでの可視化 – 仕組み編
Backlogの実績工数をAmazon QuickSightで可視化してわかったことに書きましたように、Backlogの実績工数を作業種別か期日別に集計してAmazon QuickSightで円グラフ、棒グラフで見えるようにしました。
次のような設計です。
それぞれの設定内容を書き留めておきます。
目次
SQSキューの作成
backlog_s3と、backlog_teamsという2つのSQS標準キューとそれぞれのデッドレターキュー用のキューを作成しました。
メッセージの保持期間を14日として、再処理ポリシーで最大受信数を10としてデッドレターキューを指定したくらいで他はデフォルトのまま作りました。
可視性タイムアウトも処理としては30秒あれば充分と思うのでデフォルトの30秒のままにしてます。
SNSトピックの作成
BacklogというSNSトピックを作成して、サブスクライバーにbacklog_s3と、backlog_teamsの2つのSQSキューを指定しました。
Backlogから更新情報をうけとって、SNSトピックへ通知するLambda関数
最初のLambdaはBacklogからWebhookで送信されたデータを受け取って、SNSトピックへメッセージとして送信しています。
API Gatewayをトリガーにして(これはAPI Gatewayを作るときに設定しました)、SNSとログを書き出すためにCloudWatch Logsへの権限をIAMロールにアタッチするIAMポリシーで定義しています。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 |
import logging import boto3 import traceback import json logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) def lambda_handler(event, context): try: sns = boto3.client('sns') topic_name = 'Backlog' snsTopicArn = [t['TopicArn'] for t in sns.list_topics()['Topics'] if t['TopicArn'].endswith(':' + topic_name)][0] sns.publish( TopicArn=snsTopicArn, Message=json.dumps(event), Subject='backlog' ) except: logger.error(traceback.format_exc()) |
Backlogでチケットが更新されたときに、このLambdaに更新データを渡したいので、BacklogのWebhookを受けて、Lambdaにイベントデータを渡すAPI Gatewayを設定します。
BacklogのWebhookを受けるAPI Gateway
POSTにLambdaを指定してデプロイしただけです。
デプロイしてできたステージのURL呼び出しのAPIエンドポイントをBacklogのWebhookに設定します。
Backlog側の設定
次にBacklogでWebhookの設定をします。
プロジェクト管理者権限が必要です。
[プロジェクト設定] – [インテグレーション]でWebhookを設定して、作成済のAPI GatewayエンドポイントをWebHook URLに指定します。
Webhook名と説明は任意で、見て分かるものにしておきます。
これで、Backlogでチケットが追加/更新されるごとに、SQSキューまでメッセージが届きます。
SQSのメッセージを受信してS3にデータを格納するLambda
コードはこちらです。
Lambdaで環境変数はS3のバケット名を設定しています。
Backlogのデータから必要なデータだけを取得してS3にjsonで書き出してます。
そのままでも良かったのですがデータ容量を抑えようというのと、扱いやすくするためです。
1 2 3 4 5 |
object_key = '{projectKey}-{key_id}.json'.format( projectKey=projectKey, key_id=key_id ) |
S3のオブジェクトキーは、BacklogのプロジェクトIDと課題チケットのキーにしてます。
こうすることで更新時に新しいデータを作るのではなく、S3側も更新してます。
いつ誰が何を更新したかという履歴は、今回はAWS側では要らないとしてます。
追加、更新された課題チケットのjsonデータはS3に格納されていきます。
S3のライフサイクルルールでは、頻繁に見ても直近月か先月ぐらいまでだろうなあということで、70日経過した課題を1ゾーンIAストレージに移動してます。
なぜ、標準IA(低頻度アクセス)ストレージではなく、1ゾーンIAにしているかというと、元データはBacklogにあるので、万が一S3に置いているデータにアクセスできなくなったとしても、Backlog側から復旧ができるからです。
1ゾーンな分コストも下がります。
これでS3バケットにデータが溜まっていくようになりました。
次は可視化です。
S3バケットのデータをAthenaでテーブル構造に
AthenaのCREATE TABLE文はこちらです。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS backlog.ticket ( `milestone` string, `estimatedHours` double, `actualHours` double, `status` string, `assignee` string, `issueType` string, `startDate` string, `dueDate` string, `summary` string ) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'serialization.format' = '1' ) LOCATION 's3://trainocate-bl-data/' TBLPROPERTIES ('has_encrypted_data'='false'); |
これは、ゼロから書かなくても、マネジメントコンソールのAthenaで create tableメニューから、GUIで設定すれば、このCREATE TABLE文が生成されます。
途中でもしも、カラムとかをポチポチやってるのが辛くなったら、途中まで設定してCREATE TABLE文を生成して、続きを書いてもいいと思います。
できたテーブルのレコードを確認してみます。
SELECTが実行できました。
次はいよいよ最後の手順の可視化です。
QuickSightでAthenaデータセットを可視化する
New Datasetで、Athenaを選択しました。
今回はSPICEは使わずにダイレクト検索にしました。
理由は後述します。
ビジュアライズを作っていきますが、ここはドラッグ & ドロップで直感的に作成できます。
フィルターでは、日付と担当者のフィルターを追加しました。
この日付ですが、S3バケットでも、Athenaでも文字列として扱っていたのですね。
このままではQuickSightで文字列になってしまうので、範囲や大小で比較検索ができないです。
Athenaでビューを作って日付に変換してそれをQuickSightでデータセットにしても良さそうです。
今回はQuickSight側でCalculation Fieldを使いました。
このCalculation Fieldの関数がSPICEでは使えないものがあって、今回のparseDateがそうです。
ですので、ダイレクト検索にしています。
文字列の日付を parseDate(日付フィールド, ‘フォーマット’)で変換しています。
これで可視化ができました〜。
分析して仕事の効率化を進めます!
(長くなりましたのでTeamsへの通知は別エントリに書きます)
最後までお読みいただきましてありがとうございました!
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開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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