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DynamoDB テーブルへのクロスアカウントおよびクロスリージョンでのアクセス

AWS Glue ETL ジョブでは、DynamoDB テーブルに対する、クロスリージョンならびにクロスアカウントでのアクセスを供にサポートしています。AWS GlueETL ジョブは、別の AWS アカウントの DynamoDB テーブルからのデータ読み取り、および別の AWS アカウントの DynamoDB テーブルへのデータ書き込みをサポートしています。加えて AWS Glue では、別のリージョンの DynamoDB テーブルからの読み取りと、別のリージョンの DynamoDB テーブルへの書き込みもサポートしています。このセクションでは、このアクセスを設定する手順と、スクリプトの例を示します。

このセクションに示す手順では、IAM のチュートリアルに則り、IAM ロールを作成しそのロールにアクセス許可を付与しています。このチュートリアルでは、ロールの引き受けについても解説されていますが、今回はその代わりに、AWS Glue でのロールの引き受けにはジョブ・スクリプトを使用します。また、このチュートリアルでは、クロスアカウントに関連した一般的な作業についても説明しています。詳しくは、IAM ユーザーガイドの「チュートリアル: IAMロールを使用した AWS アカウント間のアクセス権の委譲」を参照してください。

ロールを作成する

チュートリアルのステップ 1 に従い、アカウント A に IAM ロールを作成します。ロールのアクセス許可を定義する際に、AmazonDynamoDBReadOnlyAccess または AmazonDynamoDBFullAccess など既存のポリシーをアタッチして、ロールに対し DynamoDB の読み取り/書き込みを許可します。次の例に、アクセス許可ポリシー AmazonDynamoDBFullAccess を使用する、DynamoDBCrossAccessRole という名前のロールを作成する方法を示します。

ロールにアクセス許可を付与する

IAM ユーザーガイドにあるチュートリアルのステップ 2 に従い、アカウント B が新しく作成されたロールに切り替えることを許可します。次の例では、ここで示されるステートメントを使用して新しいポリシーを作成しています。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": {
        "Effect": "Allow",
        "Action": "sts:AssumeRole",
        "Resource": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
}

次に、DynamoDB へのアクセスに使用するグループ/ロール/ユーザーに、このポリシーをアタッチします。

AWS Glue Job スクリプトの中でロールを引き受ける

この段階で、アカウント B にログインして、AWS Glue ジョブを作成できるようになっています。ジョブを作成するには、AWS Glue で Spark ジョブに関するジョブプロパティの構成 にある手順を参照してください。

ジョブスクリプト内で DynamoDBCrossAccessRole ロールを引き受けるには、dynamodb.sts.roleArn パラメーターを使用する必要があります。このロールを引き受けることで、アカウント B の DynamoDB にアクセスするために必要な、一時的な認証情報を取得できます。このためのサンプルスクリプトを示します。

リージョン間でのクロスアカウント読み取りの場合 (ETL コネクタ):

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions

args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)

dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
    "dynamodb.region": "us-east-1",
    "dynamodb.input.tableName": "test_source",
    "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
dyf.show()
job.commit()

リージョン間でのクロスアカウント読み取りの場合 (ETL コネクタ):

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions

args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)

dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.export": "ddb",
        "dynamodb.tableArn": "<test_source ARN>",
        "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
dyf.show()
job.commit()

リージョンにまたがるクロスアカウント読み取りおよび書き込みの場合:

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions
 
args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)
 
dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.region": "us-east-1",
        "dynamodb.input.tableName": "test_source"
    }
)
dyf.show()
 
glue_context.write_dynamic_frame_from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.region": "us-west-2",
        "dynamodb.output.tableName": "test_sink",
        "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
 
job.commit()