2.6. 为 Athena 启用帐户访问

流程

1. 在 AWS S3 控制台中，导航到您创建的过滤存储桶并下载 crawler-cfn.yml 文件。
2. 从 AWS 控制台中的 Cloudformation 中，创建一个新堆栈。
3. 将 Template 选择为 Ready。
4. 上传您之前下载的 crawler-cfn.yml 文件。这应该会立即加载。
5. 点击 Next。
6. 输入名称并点 Next。
7. 点 I 确认 AWS Cloudformation 可能会创建 IAM 资源，然后点 Submit。

流程

1. 在 AWS 控制台中进入到 Lambda，然后点 Create function。
2. 点 Author from scratch。
3. 输入您的功能的名称。
4. 在 Runtime 下拉菜单中选择 python 3.7。
5. 选择 x86_64 作为 Architecture。
6. 在 Permissions 下，选择您创建的 Athena 角色。
7. 点 Create function。

8. 将以下代码粘贴到功能中：

   import boto3
   import uuid
   import json
   from datetime import datetime
   
   now = datetime.now()
   year = now.strftime("%Y")
   month = now.strftime("%m")
   day = now.strftime("%d")
   
   # Vars to Change!
   integration_uuid = <your_integration_uuid>                            # integration_uuid
   bucket = <your_S3_Bucket_Name>                              # Bucket created for query results
   database = 'athenacurcfn_athena_cost_and_usage'             # Database to execute athena queries
   output=f's3://{bucket}/{year}/{month}/{day}/{uuid.uuid4()}' # Output location for query results
   
   # Athena query
   query = f"SELECT * FROM {database}.koku_athena WHERE ((bill_billing_entity = 'AWS Marketplace' AND line_item_legal_entity like '%Red Hat%') OR (line_item_legal_entity like '%Amazon Web Services%' AND line_item_line_item_description like '%Red Hat%') OR (line_item_legal_entity like '%Amazon Web Services%' AND line_item_line_item_description like '%RHEL%') OR (line_item_legal_entity like '%AWS%' AND line_item_line_item_description like '%Red Hat%') OR (line_item_legal_entity like '%AWS%' AND line_item_line_item_description like '%RHEL%') OR (line_item_legal_entity like '%AWS%' AND product_product_name like '%Red Hat%') OR (line_item_legal_entity like '%Amazon Web Services%' AND product_product_name like '%Red Hat%')) AND year = '{year}' AND month = '{month}'"
   
   def lambda_handler(event, context):
       # Initiate Boto3 athena Client
       athena_client = boto3.client('athena')
   
       # Trigger athena query
       response = athena_client.start_query_execution(
           QueryString=query,
           QueryExecutionContext={
               'Database': database
           },
           ResultConfiguration={
               'OutputLocation': output
           }
       )
   
       # Save query execution to s3 object
       s3 = boto3.client('s3')
       json_object = {"integration_uuid": integration_uuid, "bill_year": year, "bill_month": month, "query_execution_id": response.get("QueryExecutionId"), "result_prefix": output}
       s3.put_object(
           Body=json.dumps(json_object),
           Bucket=bucket,
           Key='query-data.json'
       )
   
       return json_object

   将 <your_integration_uuid > 替换为您在 console.redhat.com 上创建的集成中的 UUID。将 <your_S3_Bucket_Name> 替换为您为存储报告创建的 S3 存储桶的名称。

9. 点 Deploy 来测试该功能。

流程

1. 在 AWS 控制台中进入到 Lambda，然后点 Create function。
2. 点 Author from scratch
3. 输入您的功能的名称
4. 在 Runtime 下拉菜单中选择 python 3.7。
5. 选择 x86_64 作为 Architecture。
6. 在 Permissions 下，选择您创建的 Athena 角色。
7. 点 Create function。

8. 将以下代码粘贴到功能中：

   import boto3
   import json
   import requests
   from botocore.exceptions import ClientError
   
   
   def get_credentials(secret_name, region_name):
       session = boto3.session.Session()
       client = session.client(
           service_name='secretsmanager',
           region_name=region_name
       )
       try:
           get_secret_value_response = client.get_secret_value(
               SecretId=secret_name
           )
       except ClientError as e:
           raise e
       secret = get_secret_value_response['SecretString']
       return secret
   
   secret_name = "CHANGEME"
   region_name = "us-east-1"
   secret = get_credentials(secret_name, region_name)
   json_creds = json.loads(secret)
   
   USER = json_creds.get("<your_username>")      # console.redhat.com Username
   PASS = json_creds.get("<your_password>")      # console.redhat.com  Password
   bucket = "<your_S3_Bucket_Name>"              # Bucket for athena query results
   
   
   def lambda_handler(event, context):
       # Initiate Boto3 s3 and fetch query file
       s3_resource = boto3.resource('s3')
       json_content = json.loads(s3_resource.Object(bucket, 'query-data.json').get()['Body'].read().decode('utf-8'))
   
       # Initiate Boto3 athena Client and attempt to fetch athena results
       athena_client = boto3.client('athena')
       try:
           athena_results = athena_client.get_query_execution(QueryExecutionId=json_content["query_execution_id"])
       except Exception as e:
           return f"Error fetching athena query results: {e} \n Consider increasing the time between running and fetching results"
   
       reports_list = []
       prefix = json_content["result_prefix"].split(f'{bucket}/')[-1]
   
       # Initiate Boto3 s3 client
       s3_client = boto3.client('s3')
       result_data = s3_client.list_objects(Bucket=bucket, Prefix=prefix)
       for item in result_data.get("Contents"):
           if item.get("Key").endswith(".csv"):
               reports_list.append(item.get("Key"))
   
       # Post results to console.redhat.com API
       url = "https://console.redhat.com/api/cost-management/v1/ingress/reports/"
       json_data = {"source": json_content["integration_uuid"], "reports_list": reports_list, "bill_year": json_content["bill_year"], "bill_month": json_content["bill_month"]}
       resp = requests.post(url, json=json_data, auth=(USER, PASS))
   
       return resp

   将 <your_username> 替换为您的 console.redhat.com 的用户名。将 <your_password> 替换为您的 console.redhat.com 的密码。将 <your_S3_Bucket_Name > 替换为您为存储报告的 S3 存储桶的名称。

9. 点 Deploy 来测试该功能。