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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。

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。

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。

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。

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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 - AWS, ProjectManagement ,

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