Azure Functions 서비스는 지난 3월 말 Build 2016 행사에서 처음으로 소개되었다. 스스로를 AWS Lambda 서비스(이하 람다)의 경쟁자로 포지셔닝하는 만큼 기능들이 거의 비슷하다. 다만 후발주자로서 더 많은 언어들을 지원하고 조금 더 손쉽게 만들 수 있어서 여러모로 편리하다. 때마침 @totuworld님께서 Azure Functions로 Slack Bot 만들기 포스트를 작성해 주셨기 때문에 따라하는 차원에서 다시금 슬랙봇을 깃헙과 연동시켜 본다.
지난 포스트에서는 람다를 이용해서 Slack과 GitHub을 연동시키는 방법에 대해 알아 보았다. 이 포스트에서는 이를 Azure Functions로 구현해 보도록 한다.
이 포스트에서는 아래와 같은 내용을 다루고자 한다:
- Slack 수신 웹훅 생성
- azure-functions에 펑션 생성
- GitHub 송신 웹훅 연결
관련 소스 코드는 Azure Functions & AWS Lambda Sample에서 찾을 수 있다.
Slack 수신 웹훅
이전 포스트의 Slack 수신 웹훅 섹션을 참고한다. 방법은 동일하다.
Azure Functions 펑션 생성
먼저 아래와 같이 사용하고자 하는 언어를 선택한다. 현재 Azure Functions에서 지원하는 언어의 종류는 자바스크립트, C#, F#, 파이썬, PHP이고, 이에 더하여 배치파일, Bash 스크립트, 파워셸 스크립트도 지원한다. 훨씬 더 많은 종류의 언어를 제공하는 것이 Azure Functions 서비스의 장점들 중 하나라고 할 수 있다.
node.js를 사용하기로 하고, 아래 그림과 같이 HTTP Trigger 템플릿을 선택한다.
펑션의 이름을 SlackBotIncomingWebhook으로 하고 인가 수준을 펑션 레벨로 설정한 후 생성한다.
그렇게 생성된 펑션은 기본 자바스크립트 코드를 아래와 같은 형태로 갖고 있다.
| module.exports = function(context, req) { | |
| context.log('Node.js HTTP trigger function processed a request. RequestUri=%s', req.originalUrl); | |
| if (req.query.name || (req.body && req.body.name)) { | |
| context.res = { | |
| // status: 200, /* Defaults to 200 */ | |
| body: "Hello " + (req.query.name || req.body.name) | |
| }; | |
| } | |
| else { | |
| context.res = { | |
| status: 400, | |
| body: "Please pass a name on the query string or in the request body" | |
| }; | |
| } | |
| context.done(); | |
| }; |
이것을 직접 사용할 수는 없으므로 아래와 같이 약간의 수정을 하도록 한다.
| 'use strict'; | |
| let https = require('https'); | |
| module.exports = function(context, req) { | |
| context.log('Node.js HTTP trigger function processed a request. RequestUri=%s', req.originalUrl); | |
| context.log(JSON.stringify(req, null, 2)); | |
| if (req.query.name || (req.body/* && req.body.name*/)) { | |
| // Sets request options | |
| var options = { | |
| host: 'hooks.slack.com', | |
| port: '443', | |
| path: '/services/[WEBHOOK_KEY_GOES_HERE]', | |
| method: 'POST', | |
| headers: { | |
| 'Content-Type': 'application/json' | |
| } | |
| }; | |
| // Sets the request body | |
| var data = { | |
| "text": "Hello World from Azure Functions" | |
| }; | |
| const request = https.request(options, (res) => { | |
| let body = ''; | |
| context.log('Status:', res.statusCode); | |
| context.log('Headers:', JSON.stringify(res.headers)); | |
| res.setEncoding('utf8'); | |
| res.on('data', (chunk) => body += chunk); | |
| res.on('end', () => { | |
| context.log('Successfully processed HTTPS response'); | |
| // If we know it's JSON, parse it | |
| if (res.headers['content-type'] === 'application/json') { | |
| body = JSON.parse(body); | |
| } | |
| }); | |
| }); | |
| request.on('error', (ex) => { | |
| context.log(ex); | |
| }); | |
| request.write(JSON.stringify(data)); | |
| request.end(); | |
| context.res = { | |
| // status: 200, /* Defaults to 200 */ | |
| body: "Hello World"// + (req.query.name || req.body.name) | |
| }; | |
| } | |
| else { | |
| context.res = { | |
| status: 400, | |
| body: "Please pass a name on the query string or in the request body" | |
| }; | |
| } | |
| context.done(); | |
| }; |
펑션 내에서 슬랙으로 HTTP 요청을 보내야 하므로 options와 data JSON 객체를 생성하고 이를 https 객체에 담아 요청을 보낸다는 내용이다. 이렇게 코드를 수정한 후 화면 하단의 Run 섹션에서 Run 버튼을 누르면 곧바로 이 펑션이 작동되고, 그 로그가 바로 위에 있는 Logs 섹션에 저장되는 것을 볼 수 있다.
이제 Azure Functions 서비스에 펑션을 추가하는 작업이 끝났다. 음? 벌써? 이제 깃헙에 웹훅을 만들어 연결시켜 보도록 한다.
GitHub 송신 웹훅 연결
웹훅의 생성 및 설정 방법은 지난 포스트와 동일하다. 다만 아래와 같이 Payload URL 값이 Azure Functions에 생성한 펑션으로 지정되어야 한다는 점만 달라질 뿐이다.
이렇게 펑션을 생성한 후 실제 작동을 확인하기 위해 테스트 커밋을 푸시해 본다. 아래와 같이 메시지가 전달되는 것을 확인할 수 있다.
메시지를 조금 더 의미있게 만들기 위해 아래와 같이 data의 메시지 문구를 살짝 수정한다.
| var data = { | |
| "text": "New push has come up by " + req.body.head_commit.author.name + " with commit Id of " + req.body.head_commit.id | |
| }; |
그리고 다시 코드를 푸시해 보자. 그러면 아래와 같이 슬랙봇이 새롭게 의미있는 메시지를 채널에 뿌리는 것을 확인할 수 있다.
지금까지 우리는 Azure Functions 서비스를 사용해서 슬랙과 깃헙을 통합시키는 방법에 대해 알아보았다. 이전 포스트에서 사용한 람다와 비교해 봤을 때 굉장히 간결해졌다. 몇가지 단계가 줄어들어서 훨씬 더 빠르게 서비스를 생성할 수 있다는 것이 Azure Functions의 최대 장점이라고 할 수 있다.
지금까지 모두 node.js를 사용했다면, 다음에 이어질 포스트에서는 양 서비스에서 모두 C# 코드를 사용해 보도록 하자.