こんにちは、最近歯医者に行くたびに虫歯が見つかる♯です。
歯医者は定期的に行きましょう…。
AWSを使ったシステムの保守プロジェクトがいわゆる一つの区切りを迎え、
色々情報を整理していたらAWS CLIのコマンドメモがたくさん出てきたので、
コマンドチートシートシリーズ第3回はAWS CLIです。
実際の作業で使っていたコマンドなのですごくニッチですが、誰かのお役に立ったらうれしいです。
EC2
EC2インスタンスの情報を表示する
aws ec2 describe-instances --output json
そのアカウント・リージョンで起動しているEC2インスタンスの情報がjson形式で全部出てきます。
特定のインスタンスだけ見たい場合はフィルタリングしましょう。
aws ec2 describe-instances --output json --filter "Name=tag:Name,Values=web"\
上記のオプションをつけると、インスタンス名が「web」のものだけを表示できます。
さらに情報を絞り込みたい場合は、queryオプションを使います。
aws ec2 describe-instances --output json --filter "Name=tag:Name,Values=web"\ --query 'Reservations[].Instances[].[InstanceId]'
このqueryオプションは
JMESPath を使っています。
コマンド実行しているサーバに
jqコマンドが入っていれば、jqでもフィルタリングができます。
aws ec2 describe-instances --output json --filter "Name=tag:Name,Values=web" |jq -r '.Reservations[].Instances[].InstanceId'
力尽きたので以降はざっくり情報だけです。
詳細は
AWS CLI Command Referenceを確認してください。
AMIからインスタンスを起動
インスタンスの起動もCLIを使えばコマンド一発で実行できます。
aws ec2 run-instances --image-id ＜AMI ID＞\
--instance-type ＜インスタンスタイプ＞\
--key-name ＜キーペア名＞\
--security-group-ids ＜セキュリティグループID＞\
--subnet-id ＜サブネットID＞\
--iam-instance-profile "Name=＜IAMロール名＞"\
--tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=＜インスタンス名＞}]'\
'ResourceType=volume,Tags=[{Key=Name,Value=＜インスタンス名＞}]'
他にもオプションがありますが、上記が必要最低限なのではないかと思います。
セキュリティグループ作成
aws ec2 create-security-group --description "allow SSH from bitstar" --group-name "fromBitstar" --vpc-id ＜VPC ID＞
セキュリティグループにインバウンドルールを追加
上のコマンドでセキュリティグループを作ったらルールを追加しましょう。
セキュリティグループIDは作成時のコマンド実行結果から拾います。
aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-id ＜セキュリティグループID＞\
--ip-permissions '[{"FromPort": 80, "ToPort": 80, "IpProtocol": "tcp", "IpRanges": [{"CidrIp": "1.2.3.4/32", "Description": "bitstar"}]}]'\
はカンマ区切りで複数指定できます。
S3
S3バケット作成
s3コマンドはオブジェクトの操作、S3自体の操作は
s3apiを使うようです。
aws s3api create-bucket --bucket "hogehogefugafuga" --create-bucket-configuration LocationConstraint=ap-northeast-1
RDS
RDSインスタンスのARNを表示
aws rds describe-db-instances |jq -r '.DBInstances[].DBInstanceArn'
RDSインスタンスのタグを表示
aws rds list-tags-for-resource --resource-name ＜ARN＞
RDSインスタンスのタグを追加・変更
aws --profile s-hata rds add-tags-to-resource\
--tags Key=env,Value=production Key=service,Value=web\
--resource-name ＜ARN＞
RDSのインスタンスタイプを変更する
aws --profile s-hata rds modify-db-instance\
--db-instance-identifier ＜RDSインスタンス名＞\
--db-instance-class ＜インスタンスクラス＞\
--apply-immediately
CloudFront
既存のCloudFrontからconfigを生成
aws cloudfront get-distribution --id ＜CloudFrontのID＞ | jq -r ".Distribution | { DistributionConfig: .DistributionConfig } | .DistributionConfig.CallerReference = `date '+%s'`" > cloudfront.json
上記コマンドで生成したconfigを使って新規CloudFrontディストリビューションを作成
aws cloudfront create-distribution --cli-input-json file://cloudfront.json
なんでこんなことをするかって？
本番環境用に作ったディストリビューションと全く同じものをステージング環境用に作りたくなったりするからです。
Autoscaling Group
autoscalingから起動したインスタンスのID一覧
aws autoscaling describe-auto-scaling-instances --query 'AutoScalingInstances[].InstanceId'
autoscalingグループごとにインスタンスIDと起動設定を一覧にする
aws autoscaling describe-auto-scaling-instances\
--query 'AutoScalingInstances[?AutoScalingGroupName==`＜AutoScalingグループ名＞`].[InstanceId,LaunchConfigurationName]'\
--output text
手動でヘルスステータスを変更する
ヘルスステータスをunhealthyに変更すると、インスタンスの入替えが発生します。
aws autoscaling set-instance-health --instance-id ＜インスタンスID＞ --health-status Unhealthy
ライフサイクルフックにSNS通知とIAMロール追加
aws autoscaling put-lifecycle-hook\
--lifecycle-hook-name ＜ライフサイクルフック名＞\
--auto-scaling-group-name ＜AutoScalingグループ名＞\
--notification-target-arn ＜SNSのARN＞\
--role-arn ＜IAMロールのARN＞
ライフサイクルフックの設定を表示
aws autoscaling describe-lifecycle-hooks\
--auto-scaling-group-name ＜AutoScalingグループ名＞\
--lifecycle-hook-names ＜ライフサイクルフック名＞
AutoScalingグループの最小・最大・希望を変更する
aws autoscaling update-auto-scaling-group\
--auto-scaling-group-name ＜AutoScalingグループ名＞\
--desired-capacity ＜台数＞ --min-size ＜台数＞ --max-size ＜台数＞
AutoScalingグループの名前と紐づく起動設定を一覧表示
aws autoscaling describe-auto-scaling-groups --query "AutoScalingGroups[].[AutoScalingGroupName,LaunchConfigurationName]"
これだけあれば1つくらい誰かの役に立つコマンドがあるでしょう…。
最後に昨年のクリスマスに撮ったクラリネット族楽器大集合写真を載せて終わります。
またお会いしましょう。
♯
駅では、降りたお客さんが撮影タイム。
ホームの端では特製おべんとうも販売されておりました。
列車はすぐに折り返すのですが、乗ってきた人が場所取りしないように荷物は持って降りなければいけません。
折り返し列車の乗車率は７割程度。
帰りは新夕張までがあっという間でした。
新夕張で列車を見送った後は、途中駅を車で巡っていきました。
どこの駅もとてもきれいに清掃されていました。
南清水沢駅では、委託販売をしているおばちゃんとしばし談笑。
とてもよくしていただきました。
ファッション通り踏切といいます。踏切には「通り」が略され「ファッション」と書かれています。
なぜ、こんな名前になったのか。
それはこのあたりに夕張ドレスメーカー女学院をはじめとした和洋裁学校がいくつも点在していたからとのことです。
あとひと月半ほどで廃止になりますが、最後はものすごい人になるのでしょうね。
ちょっとした列車の旅もまたいいものです。
みなさんも気分転換にお出かけしてみてはいかがでしょうか。
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