Migrasikan data DNS secara massal ke zona host pribadi Amazon Route 53

Buat file Excel untuk catatan Anda.

Gunakan catatan yang Anda ekspor dari sistem Anda saat ini untuk membuat lembar kerja Excel yang memiliki kolom yang diperlukan untuk catatan, seperti nama domain yang sepenuhnya memenuhi syarat (FQDN), jenis rekaman, Waktu untuk Hidup (TTL), dan nilai. Untuk catatan NAPTR dan SRV, nilainya adalah kombinasi dari beberapa properti, jadi gunakan concat metode Excel untuk menggabungkan properti ini.

Verifikasi lingkungan kerja.

Di IDE Anda, buat file Python untuk mengonversi lembar kerja input Excel ke format JSON. (Alih-alih IDE, Anda juga dapat menggunakan SageMaker notebook Amazon untuk bekerja dengan kode Python.)

Verifikasi bahwa versi Python yang Anda gunakan adalah versi 3.7 atau yang lebih baru.

 python3 --version

Instal paket panda.

 pip3 install pandas --user

Ubah data lembar kerja Excel ke JSON.

Buat file Python yang berisi kode berikut untuk dikonversi dari Excel ke JSON.

import pandas as pd
data=pd.read_excel('./Book1.xls')
data.to_json(path_or_buf='my.json',orient='records')

di mana Book1 adalah nama lembar kerja Excel dan my.json merupakan nama file JSON keluaran.

Unggah file JSON ke bucket S3.

Unggah my.json file ke bucket S3. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat bucket di dokumentasi Amazon S3.

Buat zona host pribadi.

Gunakan create_hosted_zone API dan kode contoh Python berikut untuk membuat zona host pribadi. Ganti parameterhostedZoneName,vpcRegion, dan vpcId dengan nilai Anda sendiri.

import boto3
import random
hostedZoneName ="xxx"
vpcRegion = "us-east-1"
vpcId="vpc-xxxx"
route53_client = boto3.client('route53')
response = route53_client.create_hosted_zone(
        Name= hostedZoneName,
        VPC={
            'VPCRegion: vpcRegion,
            'VPCId': vpcId
        },
        CallerReference=str(random.random()*100000),
        HostedZoneConfig={
            'Comment': "private hosted zone created by automation",
            'PrivateZone': True
        }
    )
 print(response)

Anda juga dapat menggunakan alat infrastruktur sebagai kode (IAc) seperti AWS CloudFormation untuk mengganti langkah-langkah ini dengan templat yang membuat tumpukan dengan sumber daya dan properti yang sesuai.

Ambil detail sebagai kamus dari Amazon S3.

Gunakan kode berikut untuk membaca dari bucket S3 dan untuk mendapatkan nilai JSON sebagai kamus Python. 

fileobj = s3_client.get_object(
        Bucket=bucket_name,
        Key='my.json'
        )
    filedata = fileobj['Body'].read()
    contents = filedata.decode('utf-8')
    json_content=json.loads(contents)
    print(json_content)

dimana json_content berisi kamus Python.

Bersihkan nilai data untuk spasi dan karakter Unicode.

Sebagai langkah pengamanan untuk memastikan kebenaran data, gunakan kode berikut untuk melakukan operasi strip pada nilai dijson_content. Kode ini menghapus karakter spasi di bagian depan dan akhir setiap string. Hal ini juga menggunakan replace metode untuk menghapus hard (non-breaking) spasi (\xa0karakter).

for item in json_content:
    fqn_name = unicodedata.normalize("NFKD",item["FqdnName"].replace("u'", "'").replace('\xa0', '').strip())
    rec_type = item["RecordType"].replace('\xa0', '').strip()
    res_rec = {
                 'Value': item["Value"].replace('\xa0', '').strip()
                }

Sisipkan catatan.

Gunakan kode berikut sebagai bagian dari for loop sebelumnya.

change_response = route53_client.change_resource_record_sets(
            HostedZoneId="xxxxxxxx",
            ChangeBatch={
                'Comment': 'Created by automation',
                'Changes': [
                    {
                        'Action': 'UPSERT',
                        'ResourceRecordSet': {
                            'Name': fqn_name,
                            'Type': rec_type,
                            'TTL': item["TTL"],
                            'ResourceRecords': res_rec
                        }
                    }
                ]
            }
    )

Di xxxxxxx mana ID zona yang dihosting dari langkah pertama epik ini.