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Firebase FunctionsとCloud Tasksを組み合わせたタスクスケジューリングの実装ガイド
湯　鵬飛
湯　鵬飛
2024-04-22
この記事では、Firebase FunctionsとGoogle Cloud Tasksを組み合わせて、外部APIを非同期に呼び出す方法を詳細に解説します。エラー処理やタスクのスケジューリング、キューの存在確認からタスクの追加、削除方法までを一貫して説明し、実用的なサンプルコードも提供しています。

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ChatGPT 4

User

You

firebase function2ndで開発しています。

Cloud Taskに1つのタスクを追加したい。
どうすればいいですか

ChatGPT

ChatGPT

Firebase Function と Cloud Tasks を組み合わせて使用する際、まず Firebase で Cloud Functions を設定し、その中から Cloud Tasks にタスクを送信する処理を行うことになります。以下に基本的な手順を示します。

1. 必要なライブラリをインストール

Firebase Function で Cloud Tasks を利用するために、@google-cloud/tasks ライブラリをインストールする必要があります。これは、Firebase Functions のディレクトリ内で以下のコマンドを実行することで行えます。



bashCopy code

npm install @google-cloud/tasks

2. Cloud Tasks API を有効にする

Google Cloud Console で Cloud Tasks API を有効にする必要があります。これは、Google Cloud Console の API & Services > Dashboard から有効にできます。

3. サービスアカウントの設定

Firebase Function が Cloud Tasks を呼び出すには適切な権限が必要です。これは IAM & Admin で適切なサービスアカウントに Cloud Tasks Enqueuer のロールを付与することで実現できます。

4. タスクの追加

Firebase Function から Cloud Tasks にタスクを追加するには、次のような関数を作成します。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
    
 exports.addTask = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const project = 'your-project-id';   
     const queue = 'your-queue-name';   
     const location = 'your-location'; // 例：us-central1   
     const url = 'https://your-function-url';   
     const payload = { key: 'value' };   
    
     const task = {   
         httpRequest: {   
             httpMethod: 'POST',   
             url,   
             body: Buffer.from(JSON.stringify(payload)).toString('base64'),   
             headers: {   
                 'Content-Type': 'application/json',   
             },   
         },   
     };   
    
     const request = {   
         parent: client.queuePath(project, location, queue),   
         task,   
     };   
    
     try {   
         const [response] = await client.createTask(request);   
         res.send(Task created: ${response.name});   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to create task');   
     }   
 };

この関数は、特定の URL に対して POST リクエストを行うタスクを Cloud Tasks に追加します。payload には任意のデータを JSON 形式で含めることができ、このデータは Cloud Task によって対象のエンドポイントに送信されます。

5. テストとデプロイ

作成した関数をテストし、問題がなければ Firebase にデプロイします。Firebase CLI を使用して、ローカルでのテストとデプロイが可能です。

以上の手順で Cloud Tasks へのタスク追加が行えます。Firebase Functions と Cloud Tasks の組み合わせにより、非同期的にバックグラウンドでタスクを処理する強力なシステムを構築できます。この構成は、スケーラブルなアプリケーションの開発に非常に有効です。

湯さんのプロジェクトでの実装にお役立ていただければ幸いです。何か他にご質問がありましたら、お知らせください。

User

You

そのCloud Taskの内容は、
\https://step2xxxation-3334xfiq-an.a.run.app?docid=${allroutcation.id}\というAPIを実行したいです。

ChatGPT

ChatGPT

湯さんが指定されたAPI https://step2xxxation-3334xfiq-an.a.run.app?docid=${allroutcation.id} を Cloud Tasks を使って実行するための Firebase Function の設定は以下のように行えます。ここでは、タスクが特定のドキュメントIDをパラメータとしてAPIに渡すように設定します。

Cloud Function の更新

前に述べた例を基に、URL とパラメータを指定した API コールを Cloud Task に追加するための Firebase Function を設定します。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
    
 exports.scheduleApiCall = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const project = 'your-project-id';   
     const queue = 'your-queue-name';   
     const location = 'your-location'; // 例：us-central1   
     const docId = req.body.docId; // リクエストボディからドキュメントIDを取得   
    
     const url = https://step2xxxation-3334xfiq-an.a.run.app?docid=${docId};   
    
     const task = {   
         httpRequest: {   
             httpMethod: 'GET', // API が GET リクエストを受ける場合   
             url,   
             headers: {   
                 'Content-Type': 'application/json',   
             },   
         },   
     };   
    
     const request = {   
         parent: client.queuePath(project, location, queue),   
         task,   
     };   
    
     try {   
         const [response] = await client.createTask(request);   
         res.send(Task created: ${response.name});   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to create task');   
     }   
 };

ポイント

  • httpMethod はこの例では GET としていますが、API の要求に応じて POST に変更してください。
  • docId はリクエストボディから取得しています。この部分はタスクをスケジュールする際に API に渡す値に応じて適宜調整が必要です。
  • headers では Content-Type を application/json に設定していますが、API の要求に合わせて変更することができます。

この関数をデプロイ後、ドキュメントIDを含むリクエストをこの関数に送信すると、指定した API が Cloud Tasks によって非同期的に呼び出されます。

これで湯さんの要求に沿った Cloud Task の設定が完成します。もし追加の設定や他の質問がありましたら、お気軽にお尋ねください。

User

You

そのタスクを後ほど、もしかして削除したいです。
そのため、タスクidのようなものを獲得したい。
どうすればいいですか？

ChatGPT

ChatGPT

Cloud Tasks にタスクを追加する際に生成されるタスクIDは、後でそのタスクを管理（例えば削除）する際に重要です。以下に、タスクIDを取得し保存する方法と、そのIDを使ってタスクを削除する方法を示します。

タスクIDの取得と保存

前述した Firebase Function のコードに少し変更を加えて、作成されたタスクのIDを取得してレスポンスとして返すようにします。これにより、APIの利用者は必要に応じてこのIDを使用してタスクを管理できます。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
    
 exports.scheduleApiCall = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const project = 'your-project-id';   
     const queue = 'your-queue-name';   
     const location = 'your-location';   
     const docId = req.body.docId;   
    
     const url = https://step2xxxation-3334xfiq-an.a.run.app?docid=${docId};   
    
     const task = {   
         httpRequest: {   
             httpMethod: 'GET',   
             url,   
             headers: {   
                 'Content-Type': 'application/json',   
             },   
         },   
     };   
    
     const request = {   
         parent: client.queuePath(project, location, queue),   
         task,   
     };   
    
     try {   
         const [response] = await client.createTask(request);   
         console.log(Task created: ${response.name});   
         res.send({ taskId: response.name, message: 'Task created successfully.' });   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to create task');   
     }   
 };

このコードでは response.name がタスクの完全な識別子であり、タスクを特定し操作する際に使用します。

タスクの削除

タスクIDが分かっている場合、以下のように Cloud Tasks API を使用して特定のタスクを削除することができます。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
    
 exports.deleteTask = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const taskName = req.body.taskName;  // リクエストからタスクnameを受け取る    
    
     try {   
         await client.deleteTask({ name: taskName });
         res.send('Task deleted successfully.');   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to delete task');   
     }   
 };

この関数は、指定されたタスクIDのタスクを削除します。API を通じて、または他の適切な方法でタスクIDを受け取り、それを使ってタスクを削除することが可能です。

湯さんがこれらのスクリプトを使って Cloud Tasks の管理が行えるようになれば幸いです。他にも質問や懸念があれば、どうぞお知らせください。

User

You

"Task.payload_type is not set."
上記のエラーが発生

ChatGPT

ChatGPT

「Task.payload_type is not set.」というエラーが発生する場合、Cloud Tasks APIに渡すタスクオブジェクトが必要な情報をすべて含んでいないことが原因かもしれません。このエラーは、タスクを作成する際にHTTPリクエストのペイロードタイプが明示的に設定されていない場合に発生します。

Cloud TasksにHTTPリクエストタスクを送信する際、リクエストの body を使用する場合は、 payload_type を適切に設定する必要があります。以下のコード例は、POSTリクエストでJSONペイロードを含むタスクを設定する方法を示しています。

タスクの設定の更新

以下のコード例では、httpMethod を POST に設定し、JSON形式のペイロードを含むようにしています。また、ペイロードが正しくエンコードされるように、Base64エンコーディングを使用しています。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
    
 exports.scheduleApiCall = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const project = 'your-project-id';   
     const queue = 'your-queue-name';   
     const location = 'your-location';   
     const docId = req.body.docId;   
    
     const url = https://step2xxxation-3334xfiq-an.a.run.app?docid=${docId};   
     const payload = JSON.stringify({ docId });   
    
     const task = {   
         httpRequest: {   
             httpMethod: 'POST',   
             url,   
             headers: {   
                 'Content-Type': 'application/json',   
             },   
             body: Buffer.from(payload).toString('base64'),   
             oidcToken: {   
                 serviceAccountEmail: 'your-service-account@email.com'   
             }   
         },   
     };   
    
     const request = {   
         parent: client.queuePath(project, location, queue),   
         task,   
     };   
    
     try {   
         const [response] = await client.createTask(request);   
         console.log(Task created: ${response.name});   
         res.send({ taskId: response.name, message: 'Task created successfully.' });   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to create task');   
     }   
 };

重要な点

  • httpMethod: この例では POST を使用していますが、APIの要件に基づいて GET や POST などを適切に選択してください。
  • body: Base64エンコーディングを用いてペイロードを適切にエンコードしています。
  • headers: Content-Type を application/json に設定しています。

この変更により、HTTPリクエストタスクに必要なペイロード情報が正しく設定され、エラーが解消されるはずです。何か他に不明な点があれば、お知らせください。

User

You

"Queue does not exist."
上記のエラーが発生

ChatGPT

ChatGPT

「Queue does not exist.」というエラーは、指定されたキューが存在しないか、または正しく指定されていない場合に発生します。この問題を解決するために、以下のステップを確認してください。

1. キューが正しく作成されているか確認する

まず、Google Cloud Consoleを使用して、Cloud Tasksにキューが存在するかどうかを確認します。キューが存在しない場合は、新しいキューを作成する必要があります。

キューの作成方法

  1. Google Cloud Consoleにログインします。
  2. ナビゲーションメニューから「Cloud Tasks」を選択します。
  3. 「キューを作成」ボタンをクリックし、キューの詳細を設定します。

キューを作成する際には、適切なロケーションを選択することが重要です。キューのロケーションは、他のリソース（たとえば、呼び出される関数がデプロイされている場所）と同じである必要があります。

2. キューの名前とロケーションを正しく指定しているか確認する

キューが存在することを確認できたら、Firebase Function のコードでキューの名前とロケーションが正確に指定されているかを再確認します。以下のコードスニペットはキューへの正しいパスを指定する方法を示しています。



javascriptCopy code

const client = new CloudTasksClient();   
 const project = 'your-project-id'; // あなたのプロジェクトID   
 const queue = 'your-queue-name'; // キューの名前   
 const location = 'your-location'; // キューが存在するロケーション, 例えば 'us-central1'   
    
 const parent = client.queuePath(project, location, queue);

3. 権限の確認

Firebase Function がキューにアクセスするための適切な権限があることを確認してください。Firebase Functionが使用しているサービスアカウントに「Cloud Tasks Enqueuer」ロールが付与されている必要があります。

これらのステップを通じて、指定されたエラー「Queue does not exist.」の解決が可能です。それでも問題が解決しない場合、キューの設定やプロジェクト設定に誤りがないか再確認してください。さらにサポートが必要であれば、お知らせください。

User

You

CloudTaskの実行時間を指定したいです。
どうすればいいですか？

ChatGPT

ChatGPT

Cloud Tasksでタスクの実行時間を指定する場合、scheduleTime プロパティを使用して、タスクが実行されるべき正確な時刻を設定します。このプロパティは、タスクの作成時に task オブジェクトに追加することができます。

タスクのスケジュール設定方法

以下は、特定の時間にタスクをスケジュールする方法を示す例です。この例では、JavaScriptの Date オブジェクトを使用して、未来の実行時刻を設定し、それを Cloud Tasks の scheduleTime プロパティに適用しています。



javascriptCopy code

const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');   
 const { google } = require('googleapis');   
    
 exports.scheduleApiCall = async (req, res) => {   
     const client = new CloudTasksClient();   
     const project = 'your-project-id';   
     const queue = 'your-queue-name';   
     const location = 'your-location';   
     const url = 'https://your-endpoint-url';   
    
     // タスクを実行したい未来の時刻を設定   
     const scheduleTime = new Date();   
     scheduleTime.setMinutes(scheduleTime.getMinutes() + 30);  // 現在から30分後に設定   
    
     const task = {   
         httpRequest: {   
             httpMethod: 'POST',   
             url,   
             headers: {   
                 'Content-Type': 'application/json',   
             },   
             body: Buffer.from(JSON.stringify({ key: 'value' })).toString('base64'),   
         },   
         scheduleTime: {   
             seconds: scheduleTime.getTime() / 1000,   
         }   
     };   
    
     const request = {   
         parent: client.queuePath(project, location, queue),   
         task,   
     };   
    
     try {   
         const [response] = await client.createTask(request);   
         res.send(Task scheduled: ${response.name});   
     } catch (err) {   
         console.error(err);   
         res.status(500).send('Failed to create task');   
     }   
 };

重要なポイント

  • scheduleTime は Google Cloud Tasks API が使用する Timestamp プロトコルバッファ形式であるため、JavaScript の Date オブジェクトから秒単位のタイムスタンプに変換する必要があります。
  • scheduleTime に設定する時刻は UTC 時間であることに注意してください。ローカル時間から UTC 時間に変換する場合は、適切に調整が必要です。

この方法で、Cloud Tasksにおいてタスクの実行時刻を正確にスケジュールすることができます。この機能を利用して、必要に応じてタスクの実行を遅延させることが可能です。他にご質問があれば、お気軽にどうぞ。

User

You

scheduleTimeのsecondsは、数字ですか？
何桁の数字ですか？
「1714075800000」が正しいですか？

ChatGPT

ChatGPT

scheduleTimeのsecondsプロパティは、UNIXタイムスタンプ（エポック時間からの秒数）を整数値で表したものです。UNIXタイムスタンプは1970年1月1日からの経過秒数を示します。したがって、seconds は整数であり、通常は10桁の数字です。

ご質問の「1714075800000」という数字は、ミリ秒単位で表されているようです。UNIXタイムスタンプを秒単位に変換する場合は、1000で割る必要があります。ですので、正しくは次のように変換します：



javascriptCopy code

const milliseconds = 1714075800000;   
 const seconds = milliseconds / 1000;  // 秒単位のUNIXタイムスタンプに変換

この計算を行うと、秒単位のUNIXタイムスタンプは10桁の数字になります。具体的に変換してみましょう。

変換結果は 1714075800 秒です。これが秒単位のUNIXタイムスタンプで、10桁の数字となっています。この値を scheduleTime.seconds に設定すれば正しい時刻を指定できます。具体的には、このタイムスタンプを Cloud Tasks の scheduleTime プロパティに設定することで、特定の時刻にタスクを実行することができます。 ​​

User

You

「32400000」マイクロ秒は何時間？

ChatGPT

ChatGPT

「32400000」マイクロ秒は約0.009時間です。これは約9秒に相当します。 ​​

User

You

Google CloudのCloud Taskの画面上
「ETA」は発動時間ですか？
でしたら、それは、locationと同じtimezomeの時間ですか？

ChatGPT

ChatGPT

Google Cloud の Cloud Tasks の管理画面に表示される「ETA」（Estimated Time of Arrival）は、そのタスクが実行される予定の時間です。これは、タスクがスケジュールされた時に指定された時間に基づいています。

通常、Cloud Tasksの「ETA」は、**UTC（協定世界時）**で表示されます。したがって、この時間はロケーションのタイムゾーンとは直接関係がなく、グローバルな標準時であるUTCで表示されることが一般的です。

もしローカルタイムゾーンの時間で「ETA」を確認したい場合は、UTCからローカルタイムゾーンへの変換を行う必要があります。多くのプログラミング環境やツールでは、このような変換をサポートしています。

湯さんがタスクの「ETA」を自分の

ロケーションやタイムゾーンに応じて解釈する際は、表示されるUTCの時間を自身のタイムゾーンに変換して利用することが重要です。たとえば、日本の場合はUTC+9時間ですので、UTC時間に9時間を加えることで、日本時間での実行予定時刻を把握できます。

この変換を自動的に行うツールやライブラリを使うと便利です。例えば、PythonのpytzやJavaScriptのmoment-timezoneなどがあります。これらを活用することで、プログラム上からも正確なローカルタイムでのスケジュール管理が可能になります。

User

You

日本のtimezoneの「1714043100000」は正しいETA時間にしたい場合、どうすればいいですか？

ChatGPT

ChatGPT

日本のタイムゾーン（JST、UTC+9）におけるミリ秒単位のUNIXタイムスタンプ「1714043100000」をUTCのタイムスタンプに変換し、それを Cloud Tasks の scheduleTime で使用するためには、9時間分の時間を引かなければなりません。具体的には、以下の手順で変換します。

  1. ミリ秒単位のUNIXタイムスタンプから秒単位に変換。
  2. 9時間分（32400秒）を引く。

この変換を行ってみましょう。

変換した結果、UTCでのタイムスタンプは「1714010700」秒となります。この値を Cloud Tasks の scheduleTime の seconds プロパティに設定することで、正しいUTC時間にタスクがスケジュールされます。



javascriptCopy code

const task = {   
     httpRequest: {   
         httpMethod: 'POST',   
         url: 'https://your-endpoint-url',   
         headers: {   
             'Content-Type': 'application/json',   
         },   
         body: Buffer.from(JSON.stringify({ key: 'value' })).toString('base64'),   
     },   
     scheduleTime: {   
         seconds: 1714010700   
     }   
 };

このように設定することで、Cloud Tasksは指定したUTCの時刻にタスクを実行します。これが日本時間においても正しいETAとして機能するようになります。 ​​

User

You

いろいろためしてみたら、わざわざ9時間減らせなくてもよい。
Google Cloud ConsoleのCloud Taskの画面上は日本語なら、、ETA表示は日本時間です。

ChatGPT

ChatGPT

ありがとうございます、その情報を教えていただき、助かります。Google Cloud Consoleがユーザーのローカルタイムゾーンに合わせて ETA を表示するのであれば、特に時間を変換する必要はないことになります。これは使い勝手を考えると非常に便利ですね。

Cloud Tasksの設定や管理を行う際に、Consoleが自動的にタイムゾーンを調整してくれるので、ユーザーはより直感的にタスクのスケジュールを設定しやすくなります。この挙動を理解しておくことで、今後のタスクスケジューリングがさらにスムーズに行えるでしょう。

他にもCloud Tasksや他のGoogle Cloudのサービスに関して質問があれば、お気軽にお尋ねください。

User

You

今までのすべての会話を整理したいです。日本語でマインドマップの形で下記のステップでまとめてください。 1.まず「マインドマップ:」という文字列を先頭に入れてください。2.そして改行を入れてください。3.マインドマップの内容を作ってください。必ずmarkdownの記述方式で出力してください。

ChatGPT

ChatGPT

マインドマップ:

  • Firebase Function と Cloud Tasks の統合

    • 必要なライブラリのインストール
      • @google-cloud/tasks をインストールする。
    • Cloud Tasks API の有効化
      • Google Cloud Console で API を有効にする。
    • サービスアカウントの設定
      • Cloud Tasks Enqueuer のロールをサービスアカウントに付与。
    • タスクの追加
      • タスクを Cloud Tasks に追加するコードの記述。
      • httpRequest メソッドを使ってタスクを設定する。
    • タスクIDの取得と削除
      • 作成されたタスクのID (response.name) を保存し、レスポンスとして返す。
      • タスクIDを使用してタスクを削除する関数の実装。

  • エラー処理

    • 「Task.payload_type is not set.」
      • httpRequest の body と headers を適切に設定。
    • 「Queue does not exist.」
      • キューの存在を確認し、存在しない場合は作成。
      • キューの名前とロケーションを正確に設定。

  • タスクのスケジューリング

    • 実行時間の設定
      • scheduleTime プロパティを使用して、未来の実行時刻を指定。
    • タイムスタンプの変換
      • JSTからUTCへの変換方法とその逆変換。
    • ETAの表示
      • Google Cloud Console がローカルタイムゾーンに基づいて ETA を表示。
User

You

今までのすべての会話をブログに作りたい。マインドマップ作成の内容を除いて、 タイトルと集約文、そしてSEO対応のため、キーワードを「,」区切りでまとめてください。出力文のフォーマットは「タイトル:」「集約文:」「キーワード:」の形でお願いいたします。「タイトル:」「集約文:」「キーワード:」は改行2回で区切りしてください。そして「タイトル」「集約文」「キーワード」以外の説明がいりません。そして日本語で出力してください。最後、「キーワード」作るとき、意味が重複な単語をしないで、そして10キーワードを超えないようにお願いします。

ChatGPT

ChatGPT

タイトル: Firebase FunctionsとCloud Tasksを組み合わせたタスクスケジューリングの実装ガイド

集約文: この記事では、Firebase FunctionsとGoogle Cloud Tasksを組み合わせて、外部APIを非同期に呼び出す方法を詳細に解説します。エラー処理やタスクのスケジューリング、キューの存在確認からタスクの追加、削除方法までを一貫して説明し、実用的なサンプルコードも提供しています。

キーワード: Firebase,Cloud Tasks,Firebase Functions,API,非同期処理,タスクスケジューリング,Google Cloud,サービスアカウント,エラー処理,UNIXタイムスタンプ

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ChatGPT can make mistakes. Consider checking important information.

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