• O AWS Systems Manager CloudWatch Dashboard não estará mais disponível a partir de 30 de abril de 2026. Os clientes podem continuar usando o console do Amazon CloudWatch para visualizar, criar e gerenciar os painéis do Amazon CloudWatch exatamente como fazem hoje. Para obter mais informações, consulte a [documentação do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html).
# Atualização de AMIs para grupos do Auto Scaling
O seguinte exemplo atualiza um grupo do Auto Scaling com uma AMI com patch recém-aplicado. Essa abordagem garante que as novas imagens sejam automaticamente disponibilizadas para diferentes ambientes de computação que usam grupos do Auto Scaling.
A etapa final da automação neste exemplo usa uma função do Python para criar um novo modelo de execução que usa a AMI que acabou de receber patch. Em seguida, o grupo do Auto Scaling é atualizado para usar o novo modelo de execução. Neste tipo de cenário de Auto Scaling, os usuários podem encerrar instâncias existentes no grupo do Auto Scaling para forçar a execução de uma nova instância que usa a nova imagem. Como alternativa, os usuários podem aguardar e permitir que eventos de aumento ou redução de escala aconteçam para executar instâncias mais recentes.
**Antes de começar**
Conclua as seguintes tarefas antes de começar este exemplo.
+ Configure perfis do IAM para o Automation, uma ferramenta do AWS Systems Manager. O Systems Manager requer uma função de perfil da instância e um ARN da função de serviço para processar automações. Para obter mais informações, consulte [Configurar a automação](automation-setup.md).
## Criar o runbook **PatchAMIAndUpdateASG**
Use o procedimento a seguir para criar o runbook **PatchAMIAndUpdateASG**, que aplica patch à AMI que você especifica para o parâmetro **SourceAMI**. O runbook também atualiza o grupo do Auto Scaling para usar a AMI que recebeu o patch mais recente.
**Para criar e executar o runbook**
1. Abra o console AWS Systems Manager em [https://console.aws.amazon.com/systems-manager/](https://console.aws.amazon.com/systems-manager/).
1. No painel de navegação, escolha **Documents**.
1. Na lista suspensa **Create document** (Criar documento), escolha **Automation** (Automação).
1. No campo **Name** (Nome), insira **PatchAMIAndUpdateASG**.
1. Escolha a guia **Editor** e escolha **Edit** (Editar).
1. Escolha **OK** quando solicitado e exclua o conteúdo do espaço reservado no campo **Document editor** (Editor de documentos).
1. No campo **Document editor** (Editor de documentos), cole o seguinte conteúdo do runbook de exemplo YAML:
```
---
description: Systems Manager Automation Demo - Patch AMI and Update ASG
schemaVersion: '0.3'
assumeRole: '{{ AutomationAssumeRole }}'
parameters:
AutomationAssumeRole:
type: String
description: '(Required) The ARN of the role that allows Automation to perform the actions on your behalf. If no role is specified, Systems Manager Automation uses your IAM permissions to execute this document.'
default: ''
SourceAMI:
type: String
description: '(Required) The ID of the AMI you want to patch.'
SubnetId:
type: String
description: '(Required) The ID of the subnet where the instance from the SourceAMI parameter is launched.'
SecurityGroupIds:
type: StringList
description: '(Required) The IDs of the security groups to associate with the instance launched from the SourceAMI parameter.'
NewAMI:
type: String
description: '(Optional) The name of of newly patched AMI.'
default: 'patchedAMI-{{global:DATE_TIME}}'
TargetASG:
type: String
description: '(Required) The name of the Auto Scaling group you want to update.'
InstanceProfile:
type: String
description: '(Required) The name of the IAM instance profile you want the source instance to use.'
SnapshotId:
type: String
description: (Optional) The snapshot ID to use to retrieve a patch baseline snapshot.
default: ''
RebootOption:
type: String
description: '(Optional) Reboot behavior after a patch Install operation. If you choose NoReboot and patches are installed, the instance is marked as non-compliant until a subsequent reboot and scan.'
allowedValues:
- NoReboot
- RebootIfNeeded
default: RebootIfNeeded
Operation:
type: String
description: (Optional) The update or configuration to perform on the instance. The system checks if patches specified in the patch baseline are installed on the instance. The install operation installs patches missing from the baseline.
allowedValues:
- Install
- Scan
default: Install
mainSteps:
- name: startInstances
action: 'aws:runInstances'
timeoutSeconds: 1200
maxAttempts: 1
onFailure: Abort
inputs:
ImageId: '{{ SourceAMI }}'
InstanceType: m5.large
MinInstanceCount: 1
MaxInstanceCount: 1
IamInstanceProfileName: '{{ InstanceProfile }}'
SubnetId: '{{ SubnetId }}'
SecurityGroupIds: '{{ SecurityGroupIds }}'
- name: verifyInstanceManaged
action: 'aws:waitForAwsResourceProperty'
timeoutSeconds: 600
inputs:
Service: ssm
Api: DescribeInstanceInformation
InstanceInformationFilterList:
- key: InstanceIds
valueSet:
- '{{ startInstances.InstanceIds }}'
PropertySelector: '$.InstanceInformationList[0].PingStatus'
DesiredValues:
- Online
onFailure: 'step:terminateInstance'
- name: installPatches
action: 'aws:runCommand'
timeoutSeconds: 7200
onFailure: Abort
inputs:
DocumentName: AWS-RunPatchBaseline
Parameters:
SnapshotId: '{{SnapshotId}}'
RebootOption: '{{RebootOption}}'
Operation: '{{Operation}}'
InstanceIds:
- '{{ startInstances.InstanceIds }}'
- name: stopInstance
action: 'aws:changeInstanceState'
maxAttempts: 1
onFailure: Continue
inputs:
InstanceIds:
- '{{ startInstances.InstanceIds }}'
DesiredState: stopped
- name: createImage
action: 'aws:createImage'
maxAttempts: 1
onFailure: Continue
inputs:
InstanceId: '{{ startInstances.InstanceIds }}'
ImageName: '{{ NewAMI }}'
NoReboot: false
ImageDescription: Patched AMI created by Automation
- name: terminateInstance
action: 'aws:changeInstanceState'
maxAttempts: 1
onFailure: Continue
inputs:
InstanceIds:
- '{{ startInstances.InstanceIds }}'
DesiredState: terminated
- name: updateASG
action: 'aws:executeScript'
timeoutSeconds: 300
maxAttempts: 1
onFailure: Abort
inputs:
Runtime: python3.11
Handler: update_asg
InputPayload:
TargetASG: '{{TargetASG}}'
NewAMI: '{{createImage.ImageId}}'
Script: |-
from __future__ import print_function
import datetime
import json
import time
import boto3
# create auto scaling and ec2 client
asg = boto3.client('autoscaling')
ec2 = boto3.client('ec2')
def update_asg(event, context):
print("Received event: " + json.dumps(event, indent=2))
target_asg = event['TargetASG']
new_ami = event['NewAMI']
# get object for the ASG we're going to update, filter by name of target ASG
asg_query = asg.describe_auto_scaling_groups(AutoScalingGroupNames=[target_asg])
if 'AutoScalingGroups' not in asg_query or not asg_query['AutoScalingGroups']:
return 'No ASG found matching the value you specified.'
# gets details of an instance from the ASG that we'll use to model the new launch template after
source_instance_id = asg_query.get('AutoScalingGroups')[0]['Instances'][0]['InstanceId']
instance_properties = ec2.describe_instances(
InstanceIds=[source_instance_id]
)
source_instance = instance_properties['Reservations'][0]['Instances'][0]
# create list of security group IDs
security_groups = []
for group in source_instance['SecurityGroups']:
security_groups.append(group['GroupId'])
# create a list of dictionary objects for block device mappings
mappings = []
for block in source_instance['BlockDeviceMappings']:
volume_query = ec2.describe_volumes(
VolumeIds=[block['Ebs']['VolumeId']]
)
volume_details = volume_query['Volumes']
device_name = block['DeviceName']
volume_size = volume_details[0]['Size']
volume_type = volume_details[0]['VolumeType']
device = {'DeviceName': device_name, 'Ebs': {'VolumeSize': volume_size, 'VolumeType': volume_type}}
mappings.append(device)
# create new launch template using details returned from instance in the ASG and specify the newly patched AMI
time_stamp = time.time()
time_stamp_string = datetime.datetime.fromtimestamp(time_stamp).strftime('%m-%d-%Y_%H-%M-%S')
new_template_name = f'{new_ami}_{time_stamp_string}'
try:
ec2.create_launch_template(
LaunchTemplateName=new_template_name,
LaunchTemplateData={
'BlockDeviceMappings': mappings,
'ImageId': new_ami,
'InstanceType': source_instance['InstanceType'],
'IamInstanceProfile': {
'Arn': source_instance['IamInstanceProfile']['Arn']
},
'KeyName': source_instance['KeyName'],
'SecurityGroupIds': security_groups
}
)
except Exception as e:
return f'Exception caught: {str(e)}'
else:
# update ASG to use new launch template
asg.update_auto_scaling_group(
AutoScalingGroupName=target_asg,
LaunchTemplate={
'LaunchTemplateName': new_template_name
}
)
return f'Updated ASG {target_asg} with new launch template {new_template_name} which uses AMI {new_ami}.'
outputs:
- createImage.ImageId
```
1. Escolha **Criar automação**.
1. No painel de navegação, selecione **Automation** e **Execute automation (Executar automação)**.
1. Na página **Choose document** (Escolher documento), escolha a guia **Owned by me** (Pertencem a mim).
1. Procure o runbook **PatchAMIAndUpdateASG** e selecione o botão no cartão **PatchAMIAndUpdateASG**.
1. Escolha **Próximo**.
1. Escolha **Simple execution (Execução simples)**.
1. Especificar valores para os parâmetro de entrada. Verifique se o `SubnetId` e o `SecurityGroupIds` especificados permitem acesso aos endpoints públicos do Systems Manager ou aos seus endpoints de interface para o Systems Manager.
1. Clique em **Executar**.
1. Após a conclusão da automação, no console do Amazon EC2, escolha **Auto Scaling** e depois escolha **Launch Templates** (Modelos de execução). Verifique se você vê o novo modelo de execução e se ele usa a nova AMI.
1. Selecione **Auto Scaling** e, depois, escolha**Auto Scaling Groups** (Grupos Auto Scaling). Verifique se o grupo do Auto Scaling usa o novo modelo de execução.
1. Encerre uma ou mais instâncias no grupo de Auto Scaling. As instâncias de substituição serão executadas usando a nova AMI.