(Toy Project) Notice Bot with GCP Container Serverless

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Apr 16, 2024

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GCP 내 각종 서비스를 활용한 Serverless 공지 봇 개발 토이 프로젝트

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Oct 1, 2025 06:23 AM

Index

• Introduction

• Why? How?

• Hands-on

• Conclusion

Introduction

Why? How?

1. Scraping 및 Message 기능을 수행할 Application과, 해당 Application을 구동할 환경(Docker Image) layer를 구분

2. 학교 대부분이 Client Side Rendering이 아닌 Server Side Rendering 페이지이기 때문에, Application은 그냥 “request module GET → html element 뜯어내기”로 Scraping 수행. 최근 공지만 저장하고 비교하는 방식.

3. Message 전달 대상 Platform은 우선 Slack으로 수행 (동아리 원이 많았기 때문에)

4. Docker Image로 패키징 후 Cloud의 Container Image Storage에 저장

5. Event Trigging으로 조건에 따라 해당 Container Life Cycle 동작

6. 최근 공지는 Cloud의 Storage 서비스에 저장

Cloud Run

Cloud Run

완전 관리형 플랫폼에서 원하는 언어(예: Go, Python, Java, Node.js, .NET, Ruby)로 작성된 확장 가능하고 컨테이너화된 앱을 빌드하고 배포하세요.

https://cloud.google.com/run?hl=ko

Cloud Storage

Cloud Storage

Cloud Storage를 사용하면 거의 모든 위치에 다양한 중복성 옵션을 활용하여 데이터를 저장할 수 있습니다.

https://cloud.google.com/storage?hl=ko

Cloud Scheduler

Cloud Scheduler  |  Google Cloud

자동 재시도를 포함하여 일괄 및 빅데이터 작업, 클라우드 인프라 작업 등 거의 모든 작업을 예약할 수 있는 완전 관리형 크론 서비스입니다.

https://cloud.google.com/scheduler?hl=ko

Artifact Storage(구 Container Storage)

Artifact Registry  |  Google Cloud

차세대 Container Registry로 빌드 아티팩트를 저장, 관리, 보호하세요.

https://cloud.google.com/artifact-registry?hl=ko

Slack API

Unlock your productivity potential with Slack Platform

Connect, simplify, and automate work.

https://api.slack.com/

Hands-On

Application

# library
import requests
import json
from bs4 import BeautifulSoup


class CreateAttachment():
    def __init__(self, target_link):
    
        self.target_link = target_link
        self.scrape_result = self.scrape_site()
    
    def scrape_site(self):
        html_text = requests.get(self.target_link, verify=False).text
        soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
        latest_notification = soup.select_one('#sub > div > div.board_container > table > tbody > tr:nth-child(1)')
        return latest_notification

    def attachment(self):
        new_noti_number = (self.scrape_result.find(class_="body_col_number dn1").text).strip()
        new_noti_title = (self.scrape_result.find('a').text).strip()
        new_noti_link = (self.scrape_result.find('a'))['href']
        new_noti_date = (self.scrape_result.find(class_="body_col_regdate dn5").text).strip()
        
        attach_dict = {
            'color' : '#ff0000',
            'author_name' : 'Slack Bot Notice',
            'title' : new_noti_title,
            'title_link' : self.target_link+new_noti_link,
            'date' : new_noti_date,
        }
        return attach_dict

def notice_message(token, channel, text, attachments):
    attachments = json.dumps(attachments)
    response = requests.post("https://slack.com/api/chat.postMessage",
        headers={"Authorization": "Bearer "+token},
        data={"channel": channel, "text": text ,"attachments": attachments})

Docker Image

# Python image to use.
FROM python:3.9-alpine

# Set the working directory to /app
WORKDIR /app

COPY . .
# copy the requirements file used for dependencies

WORKDIR /app/project


# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt

# Run app.py when the container launches
ENTRYPOINT ["/bin/sh", "entrypoint.sh"]

Cloud Setting

Service Account

Artifact Registry

이미지 내보내기 및 가져오기  |  Artifact Registry 문서  |  Google Cloud

이 페이지에서는 Docker를 사용하여 컨테이너 이미지를 가져오고 내보내는 방법을 설명합니다. 또한 Google Kubernetes Engine에서 문제를 해결하는 경우 crictl 도구를 사용하여 이미지를 가져오는 방법도 설명합니다.

https://cloud.google.com/artifact-registry/docs/docker/pushing-and-pulling?hl=ko

Cloud Run & Cloud Scheduler

작업 실행  |  Cloud Run 문서  |  Google Cloud

이 페이지에서는 Cloud Run 작업 실행 방법을 설명합니다. 작업을 실행하면 작업 실행 성공을 위해 모든 태스크가 완료될 때까지 성공적으로 실행되어야 하는 작업 실행이 생성됩니다. 작업 실행은 로그를 Cloud Logging에 기록하고 모니터링 데이터를 Cloud Monitoring에 전송합니다.

https://cloud.google.com/run/docs/execute/jobs?hl=ko#rest-api

Conclusion