이번 사례

이번 경우는 학습한 Amazon Forecast를 AWS Lambda에서 지정 시간이 되면 S3에 CSV 파일을 출력하는 것입니다.
이 기사에서는 그 방법을 설명합니다.

전제

예측자(Predictor 작성) 작성, 모델(Forecast) 작성이 끝났다고 가정합니다.

흐름

Lambda에게 권한을 부여합니다.

Lambda에 코드 작성

트리거 설정

실행될 때까지 기다리기

라는 흐름입니다.

람다 기능

execution_forecast

import json
import boto3
# リージョンを指定する
session = boto3.Session(region_name='us-east-2') 
forecast = session.client(service_name='forecast') 
forecastquery = session.client(service_name='forecastquery')

def lambda_handler(event, context):

    forecastArn = 'モデル(forecast)のArnを記入する'
    forecastResponse = forecastquery.query_forecast(
    ForecastArn=forecastArn,
    # item_idのIDを指定する。
    Filters={"item_id":"0001"}
)
    formatted = json.dumps(forecastResponse, indent=4, sort_keys=True, separators=(',', ': '))
    # バケット名を記入する
    s3_bucket = "forecastbucket"
    # S3のフォルダ構造を記入する
    s3_key_prefix = "projects/0001/models/0001/predictedData/"
    # ファイルの名前を書く
    filename = 'predict0926.json'
    s3_client = boto3.client('s3')
    s3_client.put_object(
        Bucket=s3_bucket,
        Key = s3_key_prefix + filename,
        Body = formatted
    )

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Success')
    }

boto3과 json은 처음부터 Forecast 내에 있기 때문에 직접 가져올 필요가 없습니다.

실행할 권한을 부여

이미지 5개 추가
서비스 => IAM 입력 => 역할 => 정책 연결


lambda 대시보드에서 CloudWatch 이벤트를 클릭합니다.


예를 들어 매주 17시에 실행하려면 다음을 입력합니다.
※이것은 UTC(협정 세계시) 시간으로 설정할 필요가 있습니다.


이번 케이스의 형식은

分(mm) 時刻(yy) * 繰り返したい曜日の範囲 * 

되어 있습니다.

이들을 입력하고 시간이 되면 지정한 폴더에 예측 결과의 CSV가 출력됩니다.