DNS レコードを Amazon Route 53 プライベートホストゾーンに一括移行する

レコード用の Excel ファイルを作成します。

現在のシステムからエクスポートしたレコードを使用して、完全修飾ドメイン名 (FQDN）、レコードタイプ、存続期間 (TTL）、値など、レコードに必要な列を含む Excel ワークシートを作成します。NAPTR および SRVレコードの場合、値は複数のプロパティの組み合わせであるため、Excel の concatメソッドを使用してこれらのプロパティを結合します。

作業環境を確認します。

AWS Cloud9 でIDE、Python ファイルを作成して Excel 入力ワークシートをJSON形式に変換します。（AWSCloud9 の代わりに、Amazon SageMaker ノートブックを使用して Python コードを使用することもできます）。

Python のバージョン 3.7 以降を使用していることを確認してください。

 python3 --version

pandas パッケージをインストールします。

 pip3 install pandas --user

Excel ワークシートデータを に変換しますJSON。

Excel から に変換する次のコードを含む Python ファイルを作成しますJSON。

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

ここで、 Book1は Excel ワークシートの名前、 my.jsonは出力JSONファイルの名前です。

JSON ファイルを S3 バケットにアップロードします。

S3 バケットに my.json ファイルをアップロードします。詳細については、Amazon S3 ドキュメントの「バケットの作成」を参照してください。

プライベートホストゾーンを作成します。

create_hosted_zone APIと次の Python サンプルコードを使用して、プライベートホストゾーンを作成します。パラメータ hostedZoneName、vpcRegion、および vpcId をユーザー自身の値に置き換えてください。

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)

などの Infrastructure as Code (IaC) ツールを使用して、これらのステップAWS CloudFormation を、適切なリソースとプロパティを持つスタックを作成するテンプレートに置き換えることもできます。

Amazon S3 から詳細をディクショナリとして取得します。

次のコードを使用して S3 バケットから読み取り、JSON値を Python ディクショナリとして取得します。 

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)

json_content には、Pythonディクショナリが含まれます。

スペースと Unicode 文字のデータ値を消去します。

データが正しいことを確認するための安全対策として、json_content コードを使用して値を削除してください。このコードでは、各文字列の先頭と末尾のスペース文字が削除されます。　 また、replace メソッドを使用して (改行しない) ハードスペース (\xa0 文字) を削除します。

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()
                }

レコードを挿入します

for ループの一部として次のコードを使用します。

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
                        }
                    }
                ]
            }
    )

ここで xxxxxxx は、このエピックの最初のステップであるホストゾーン ID です。