Migrer DNS des enregistrements en masse vers une zone hébergée privée Amazon Route 53

Créez un fichier Excel pour vos dossiers.

Utilisez les enregistrements que vous avez exportés depuis votre système actuel pour créer une feuille de calcul Excel contenant les colonnes requises pour un enregistrement, telles que le nom de domaine complet (FQDN), le type d'enregistrement, la durée de vie (TTL) et la valeur. Pour les SRV enregistrements NAPTR et les enregistrements, la valeur est une combinaison de plusieurs propriétés. Utilisez donc la concat méthode d'Excel pour combiner ces propriétés.

Vérifiez l'environnement de travail.

Dans le AWS Cloud9IDE, créez un fichier Python pour convertir la feuille de calcul d'entrée Excel au format. JSON (Au lieu de AWS Cloud9, vous pouvez également utiliser un SageMaker bloc-notes Amazon pour travailler avec du code Python.)

Vérifiez que la version de Python que vous utilisez est la version 3.7 ou ultérieure.

 python3 --version

Installez le package pandas.

 pip3 install pandas --user

Convertissez les données de la feuille de calcul Excel en. JSON

Créez un fichier Python contenant le code suivant pour convertir Excel enJSON.

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

où Book1 est le nom de la feuille de calcul Excel et my.json le nom du JSON fichier de sortie.

Téléchargez le JSON fichier dans un compartiment S3.

Chargez le fichier my.json dans un compartiment S3. Pour plus d'informations, consultez la section Création d'un compartiment dans la documentation Amazon S3.

Créez une zone hébergée privée.

Utilisez le create_hosted_zone API et l'exemple de code Python suivant pour créer une zone hébergée privée. Remplacez les paramètres hostedZoneNamevpcRegion, et vpcId par vos propres valeurs.

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)

Vous pouvez également utiliser un outil d'infrastructure en tant que code (IaC) AWS CloudFormation pour remplacer ces étapes par un modèle qui crée une pile avec les ressources et les propriétés appropriées.

Récupérez les détails sous forme de dictionnaire depuis Amazon S3.

Utilisez le code suivant pour lire le contenu du compartiment S3 et obtenir les JSON valeurs sous forme de dictionnaire 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)

où json_content contient le dictionnaire Python.

Nettoyez les valeurs de données pour les espaces et les caractères Unicode.

Par mesure de sécurité afin de garantir l'exactitude des données, utilisez le code suivant pour effectuer une opération de découpage sur les valeurs saisies. json_content Ce code supprime les espaces au début et à la fin de chaque chaîne. Il utilise également la replace méthode pour supprimer les espaces durs (non cassants) (les \xa0 caractères).

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()
                }

Insérez des enregistrements.

Utilisez le code suivant dans le cadre de la for boucle précédente.

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
                        }
                    }
                ]
            }
    )

Où se xxxxxxx trouve l'identifiant de la zone hébergée dès la première étape de cette épopée.