Migre DNS registros de forma masiva a una zona alojada privada de Amazon Route 53

Cree un archivo de Excel para sus registros.

Utilice los registros que exportó de su sistema actual para crear una hoja de cálculo de Excel que contenga las columnas necesarias para un registro, como el nombre de dominio completo (FQDN), el tipo de registro, el tiempo de vida (TTL) y el valor. Para SRV los registros NAPTR y, el valor es una combinación de varias propiedades, así que utilice el concat método de Excel para combinar estas propiedades.

Verifique el entorno de trabajo.

En suIDE, cree un archivo Python para convertir la hoja de trabajo de entrada de Excel en JSON formato. (En lugar de unaIDE, también puedes usar una SageMaker libreta de Amazon para trabajar con código Python).

Compruebe que la versión de Python que está utilizando sea la 3.7 o posterior.

 python3 --version

Instale el paquete pandas.

 pip3 install pandas --user

Convierta los datos de la hoja de cálculo de Excel enJSON.

Cree un archivo Python que contenga el siguiente código para convertirlo de Excel aJSON.

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

donde Book1 es el nombre de la hoja de cálculo de Excel y my.json el nombre del JSON archivo de salida.

Cargue el archivo JSON en un bucket de S3.

Cargue el archivo my.json en un bucket de S3. Para obtener más información, consulte Creación de un bucket en la documentación de Amazon S3.

Crear una zona alojada privada.

Usa create_hosted_zone API y el siguiente código de ejemplo de Python para crear una zona alojada privada. Sustituya los parámetros hostedZoneName, vpcRegion y vpcId por sus propios valores.

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)

También puedes usar una herramienta de infraestructura como código (IaC), por ejemplo, AWS CloudFormation para reemplazar estos pasos por una plantilla que cree una pila con los recursos y propiedades adecuados.

Recupere detalles en formato de diccionario de Amazon S3.

Usa el siguiente código para leer el bucket de S3 y obtener los JSON valores como un diccionario de 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)

donde json_content contiene el diccionario de Python.

Limpie los valores de datos para los espacios y caracteres Unicode.

Como medida de seguridad para garantizar la exactitud de los datos, utilice el siguiente código para realizar una operación de extracción de los valores incluidos en json_content. Este código elimina los caracteres de espacio al principio y al final de cada cadena. También utiliza el método replace para eliminar los espacios duros (que no se rompan) (los caracteres \xa0).

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()
                }

Insertar registros.

Use el siguiente código como parte del bucle for anterior.

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
                        }
                    }
                ]
            }
    )

Dónde xxxxxxx es el ID de la zona alojada del primer paso de esta épica.