SageMakerノートブックインスタンスを定期/自動停止したい

import boto3
import json
import os
import logging
from datetime import datetime, timezone, timedelta


# 環境変数を読み込む
TAG_KEY = os.environ['TAG_KEY']    # 'auto_stop'
STOP_HOUR = int(os.environ['STOP_HOUR'])    # 6
TOPIC_ARN = os.environ['TOPIC_ARN']


def lambda_handler(event, context):
    # Loggerの設定
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel("INFO")
    
    # 環境変数を出力しておく
    logger.info('## ENVIRONMENT VARIABLES ##')
    logger.info(os.environ['TAG_KEY'])
    logger.info(os.environ['STOP_HOUR'])

    # 連続稼働の上限(秒)
    limit_time = 60 * 60 * STOP_HOUR
    # limit_time = 60    # テスト用1分で停止対象…！？
    jst = timezone(timedelta(hours=9), 'JST')

    # Client
    client = boto3.client('sagemaker')    # SageMaker
    cw_logs_client = boto3.client('logs')    # CloudWatch
    sns_client = boto3.client('sns')    # 

    # --------------------------------------------------------------------
    # 1. 全てのノートブックインスタンスのリストを取得する
    # 初期リクエスト
    response = client.list_notebook_instances()
    notebook_instances = response.get('NotebookInstances', [])
    # NextTokenが存在する限り、追加のノートブックインスタンスを取得
    while 'NextToken' in response:
        response = client.list_notebook_instances(NextToken=response['NextToken'])
        notebook_instances.extend(response.get('NotebookInstances', []))
    logger.info(f"ノートブックインスタンスの総数: {len(notebook_instances)}")

    # --------------------------------------------------------------------
    # 2. 全てのノートブックインスタンスのアイドル時間をチェックする
    in_operation_longtime = []    # アイドル時間の上限を超えたインスタンスのリスト
    notebook_counter = 0
    for idx, notebook_instance in enumerate(notebook_instances):
        instance_name = notebook_instance['NotebookInstanceName']
        last_modified_time = notebook_instance['LastModifiedTime']
        if not notebook_instance['NotebookInstanceStatus'] == 'InService':
            continue
        else:
            notebook_counter += 1
        try:
            logs = cw_logs_client.get_log_events(
                logGroupName="/aws/sagemaker/NotebookInstances",
                logStreamName=f"{instance_name}/jupyter.log",
                limit=10,
                startFromHead=False,
                startTime=int(last_modified_time.timestamp()) * 1000,
                endTime=int(datetime.now().timestamp()) * 1000,
            )['events']
            logger.info(f"[debug]インスタンス名:{instance_name} logs:{logs}")
        except:
            logger.error(f"ログ取得ERROR インスタンス名:{instance_name}")
            continue
        if len(logs) == 0:
            timestamp = last_modified_time.timestamp()
        else:
            target_logs = logs[-1]
            timestamp = int(str(target_logs['timestamp'])[:10])
        diff = datetime.now() - datetime.fromtimestamp(timestamp)
        logger.info(f"[debug]経過時間: {diff}")

        tags = client.list_tags(ResourceArn=notebook_instance['NotebookInstanceArn'])['Tags']
        logger.info(f"[debug]タグ情報: {tags}")
        # logger.info(f"[debug]diff:{diff.seconds} <-> limit:{limit_time}")
        if diff.seconds >= limit_time:
            # Tag情報があれば記録する
            # tags = client.list_tags(ResourceArn=notebook_instance['NotebookInstanceArn'])['Tags']
            # logger.info(f"[debug] tags: {tags}")
            if len(tags):
                # logger.info(f"[debug]タグのデータ型 [tags type] key:{type(tags[0]['Key'])} value:{type(tags[0]['Value'])}")
                if (tags[0]['Key'] == TAG_KEY) & (tags[0]['Value'] == "False"):
                    tag_value = False
                else:
                    tag_value = True
            else:
                tag_value = True
            in_operation_longtime.append({
                "idx": idx,
                "instance_name": instance_name,
                "last_modified_time": (last_modified_time.astimezone(tz=jst)).strftime("%Y-%m-%d %H:%I:%S"),
                "seconds": diff.seconds,
                "auto_stop_flag": tag_value
            })
            logger.info(f"{instance_name}が{STOP_HOUR}時間以上(約{int(diff.total_seconds() // (60 * 60))}時間)起動中です >>> 停止フラグ:{tag_value}")
    logger.info(f"起動中のノートブックインスタンスの数は{notebook_counter}です")
    logger.info(f"[debug]長時間起動しているノートブックインスタンス：{in_operation_longtime}")

    # --------------------------------------------------------------------
    # 3. 停止対象のノートブックインスタンスを停止する
    for target_instance in in_operation_longtime:
        idx = target_instance['idx']
        instance_name = target_instance['instance_name']
        notebook_instance = notebook_instances[idx]
        if target_instance['auto_stop_flag']:
            logger.info(f"{idx}> {instance_name}を停止します")
            response = client.stop_notebook_instance(NotebookInstanceName=instance_name)
            logger.info(response)
        else:
            logger.info(f"{idx}> {instance_name}はタグ判定で停止外です")

    # --------------------------------------------------------------------
    # 4. 実行結果をメール通知する
    instances_str = "\n".join([str(instance) for instance in in_operation_longtime])    # 本文用に文字を成形
    SUBJECT = "ノートブックインスタンス自動停止処理通知"
    MESSAGE = f"AWS SageMakerノートブックインスタンスについて、長時間アイドル状態のインスタンスを停止させる処理を実行しました。\n\n"\
                f"＜実行結果＞\n起動中のノートブックインスタンスの数は{notebook_counter}です\n"\
                f"停止対象のノートブックインスタンス：\n{instances_str}\n※`auto_stop_flag == False`のインスタンスは除きます"
    # SNSトピックにメッセージを公開
    response = sns_client.publish(
        TopicArn=TOPIC_ARN,
        Message=MESSAGE,
        Subject=SUBJECT
    )
    logger.info(f"通知メールの送信結果: {response}")

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