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lab10.md

File metadata and controls

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Lab 10 - 応用編 - secretの使い方

このラボを始める前にlab5からコピーを作成しましょう。

$ cp -r lab5 lab10 \
   && cd lab10

Lab 5 では issue-bot がGitHubの Personal Access Token を環境変数（ auth_token ）から取得する方法についてみました。違う方法として secret を使って機密性の高い情報を扱うやり方があります。

Dockerのドキュメントでは：

.. a secret is a blob of data, such as a password, SSH private key, SSL certificate, or another piece of data that should not be transmitted over a network or stored unencrypted in a Dockerfile or in your application’s source code.

と書かれているように、機密性の高いデータを平文で扱いたくない場合に環境変数の代替として secret を使うことができます。環境変数は簡単に使えるのですが、機密性の低いデータを使う場合だけに使用されるべきです。 auth_token の値はといえば、 secret で保護するべきデータになります。

secretの作成

secretの名前にアンダースコア（_）を使用することは非推奨です。Docker SwarmからKubernetesへの移行もスムーズに行えるように使用は控えましょう。

ターミナルで次のコマンドを実行します（ auth_token には実際のトークンの値を入れてください）：

$ echo -n <auth_token> | docker secret create auth-token -

secretが作られたことを確認します：

$ docker secret inspect auth-token

注：functionを（ローカル環境ではなく）リモートのgatewayにデプロイする場合は、そのリモートの環境にsecretを作ってください。

secretが作られてfunctionにマウントされると /var/openfaas/secrets/auth-token というファイルになります。これを handler.py で読み込んでGitHubの Personal Access Token を取得することができます。

issue-bot.ymlを更新

env.yml を参照していた箇所をやめて、以下のように auth-token というsecretがfunctionで使える設定に変更します：

provider:
  name: openfaas
  gateway: http://127.0.0.1:8080

functions:
  issue-bot:
    lang: python3
    handler: ./issue-bot
    image: <Docker Hubのユーザー名>/issue-bot
    environment:
      write_debug: true
      gateway_hostname: "gateway"
      positive_threshold: 0.25
    secrets:
      - auth-token

issue-bot functionの更新

functionのハンドラも auth-token というsecretを使うようにロジックを変更する必要があります。これは簡単で、次の1行を変更するだけです：

g = Github(os.getenv("auth_token"))

を以下に置き換えます：

with open("/var/openfaas/secrets/auth-token","r") as authToken:  
    g = Github(authToken.read())

完全なソースコードは issue-bot-secrets/bot-handler/handler.py で確認することができます。

  • build、push、deployしましょう
$ faas-cli up -f issue-bot.yml

それでは 目次 に戻りましょう。