개요 사용자 지정 사전 요구 사항 글로벌 사용자 지정 적용 계정 사용자 지정 적용 사용자 지정 항목 다시 호출 AFT 계정 사용자 지정 요청 추적을 통한 문제 해결

계정 사용자 지정

AFT는 프로비저닝된 계정에 표준 또는 사용자 지정 구성을 배포할 수 있습니다. AFT 관리 계정에서 AFT는 계정당 하나의 파이프라인을 제공합니다. 이 파이프라인을 사용하면 모든 계정, 계정 집합 또는 개별 계정에서 사용자 지정을 구현할 수 있습니다. Python 스크립트, bash 스크립트 및 Terraform 구성을 실행하거나 계정 사용자 지정 단계의 일부로 AWS CLI와 상호 작용할 수 있습니다.

개요

글로벌 사용자 지정을 저장하거나 계정 사용자 지정을 저장하는 git 리포지토리에서 사용자 지정을 지정한 후 AFT 파이프라인에 의해 계정 사용자 지정 단계가 자동으로 완료됩니다. 계정을 소급하여 사용자 지정하려면 을 참조하십시오. 사용자 지정 항목 다시 호출

글로벌 사용자 지정 (선택 사항)

AFT에서 제공하는 모든 계정에 특정 사용자 지정을 적용하도록 선택할 수 있습니다. 예를 들어 특정 IAM 역할을 생성하거나 모든 계정에 사용자 지정 컨트롤을 배포해야 하는 경우 AFT 파이프라인의 글로벌 사용자 지정 단계를 통해 자동으로 배포할 수 있습니다.

계정 사용자 지정 (선택 사항)

다른 AFT 프로비저닝 계정과 다르게 개별 계정 또는 계정 세트를 사용자 지정하려면 AFT 파이프라인의 계정 사용자 지정 부분을 활용하여 계정별 구성을 구현할 수 있습니다. 예를 들어 특정 계정에만 인터넷 게이트웨이 액세스 권한이 필요할 수 있습니다.

사용자 지정 사전 요구 사항

계정을 사용자 지정하기 전에 이러한 사전 요구 사항이 제대로 갖추어져 있는지 확인하세요.

완전히 배포된 AFT. 배포 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오Terraform용 AWS Control Tower Account Factory를 구성하고 실행하세요.
사용자 환경의 글로벌 사용자 지정 및 계정 사용자 지정을 위해 미리 채워진 git 리포지토리. 자세한 내용은 3단계: 각 리포지토리 채우기를 참조하십시오. 배포 후 단계

글로벌 사용자 지정 적용

글로벌 사용자 지정을 적용하려면 선택한 저장소에 특정 폴더 구조를 푸시해야 합니다.

사용자 정의 구성이 Python 프로그램 또는 스크립트 형태인 경우 저장소의 api_helpers/python 폴더에 배치하십시오.
사용자 지정 구성이 Bash 스크립트 형식인 경우 저장소의 api_helpers 폴더에 배치하십시오.
사용자 지정 구성이 Terraform 형식인 경우 저장소의 terraform 폴더 아래에 배치하십시오.
사용자 지정 구성 생성에 대한 자세한 내용은 글로벌 사용자 지정 README 파일을 참조하십시오.

참고

글로벌 커스터마이징은 AFT 파이프라인의 AFT 계정 프로비저닝 프레임워크 단계 이후에 자동으로 적용됩니다.

계정 사용자 지정 적용

선택한 저장소에 특정 폴더 구조를 푸시하여 계정 사용자 지정을 적용할 수 있습니다. 계정 사용자 지정은 AFT 파이프라인에서 그리고 글로벌 사용자 지정 단계 이후에 자동으로 적용됩니다. 또한 계정 사용자 지정 리포지토리에서 다양한 계정 사용자 지정을 포함하는 여러 폴더를 만들 수 있습니다. 필요한 각 계정 사용자 지정에 대해 다음 단계를 사용하십시오.

계정 사용자 지정을 적용하려면

1단계: 계정 사용자 지정을 위한 폴더 만들기

선택한 저장소에서 AFT가 제공하는 ACCOUNT_TEMPLATE 폴더를 새 폴더에 복사합니다. 새 폴더의 이름은 계정 요청에 입력한 이름과 일치해야 합니다. account_customizations_name
특정 계정 사용자 지정 폴더에 구성을 추가합니다.

구성 형식에 따라 계정 사용자 지정 폴더에 구성을 추가할 수 있습니다.
- 사용자 정의 구성이 Python 프로그램 또는 스크립트 형태인 경우 저장소에 있는 [account_customations_name] /api_helpers/python 폴더에 배치하십시오.
- 사용자 정의 구성이 Bash 스크립트 형태인 경우 저장소에 있는 [account_customations_name] /api_helpers 폴더에 배치하십시오.
- 사용자 지정 구성이 Terraform 형식인 경우 리포지토리에 있는 [account_customations_name] /terraform 폴더에 배치하십시오.
사용자 지정 구성 생성에 대한 자세한 내용은 계정 사용자 지정 README 파일을 참조하십시오.
계정 요청 파일의 특정 account_customizations_name 매개변수를 참조하십시오.

AFT 계정 요청 파일에는 입력 매개변수가 포함되어 account_customizations_name 있습니다. 계정 사용자 지정 이름을 이 매개변수의 값으로 입력합니다.

참고

사용자 환경의 계정에 대해 여러 계정 요청을 제출할 수 있습니다. 다르거나 유사한 계정 사용자 지정을 적용하려면 계정 요청의 account_customizations_name 입력 매개변수를 사용하여 계정 사용자 지정을 지정하십시오. 자세한 내용은 복수 계정 요청 제출을 참조하십시오.

사용자 지정 항목 다시 호출

AFT는 AFT 파이프라인에서 사용자 지정을 다시 호출하는 방법을 제공합니다. 이 방법은 새 사용자 지정 단계를 추가했거나 기존 사용자 지정을 변경할 때 유용합니다. 다시 호출하면 AFT는 사용자 지정 파이프라인을 시작하여 AFT 프로비저닝 계정을 변경합니다. event-source-based 재호출을 통해 개별 계정, 모든 계정, OU에 따른 계정 또는 태그에 따라 선택한 계정에 사용자 지정을 적용할 수 있습니다.

다음 세 단계에 따라 AFT에서 제공하는 계정의 사용자 지정을 다시 호출하십시오.

1단계: 글로벌 또는 계정 사용자 지정 리포지토리에 변경 내용 푸시 git

필요에 따라 글로벌 및 계정 사용자 지정을 업데이트하고 변경 사항을 리포지토리로 다시 푸시할 수 있습니다. git 이 시점에서는 아무 일도 일어나지 않습니다. 다음 두 단계에 설명된 대로 사용자 지정 파이프라인은 이벤트 소스에서 호출해야 합니다.

2단계: 사용자 지정 재호출을 위한 AWS Step 함수 실행 시작

AFT는 AFT 관리 aft-invoke-customizations 계정에서 호출되는 AWS Step 함수를 제공합니다. 이 함수의 목적은 AFT로 프로비저닝된 계정의 사용자 지정 파이프라인을 다시 호출하는 것입니다.

다음은 입력을 aft-invoke-customizations AWS Step Function에 전달하기 위해 생성할 수 있는 이벤트 스키마 (JSON 형식) 의 예입니다.



{
  "include": [
    {
      "type": "all"
    },
    {
      "type": "ous",
      "target_value": [ "ou1","ou2"]
    },
    {
      "type": "tags",
      "target_value": [ {"key1": "value1"}, {"key2": "value2"}]
    },
    {
      "type": "accounts",
      "target_value": [ "acc1_ID","acc2_ID"]
    }
  ],

  "exclude": [
    {
      "type": "ous",
      "target_value": [ "ou1","ou2"]
    },
    {
      "type": "tags",
      "target_value": [ {"key1": "value1"}, {"key2": "value2"}]
    },
    {
      "type": "accounts",
      "target_value": [ "acc1_ID","acc2_ID"]
    }
  ]
}

예제 이벤트 스키마는 재호출 프로세스에 포함하거나 제외할 계정을 선택할 수 있음을 보여줍니다. 조직 단위 (OU), 계정 태그 및 계정 ID별로 필터링할 수 있습니다. 필터를 적용하지 않고 명령문을 "type":"all" 포함하면 AFT에서 제공하는 모든 계정의 사용자 지정이 다시 호출됩니다.

참고

사용 중인 AWS Control Tower 버전이 1.6.5 이상인 경우, 중첩된 OU를 OU Name (ou-id-1234 구문으로 타깃팅할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 주제를 참조하십시오. GitHub

이벤트 파라미터를 채우면 Step Functions가 실행되어 해당 사용자 지정을 호출합니다. AFT는 한 번에 최대 5개의 사용자 지정을 호출할 수 있습니다. Step Functions는 이벤트 기준과 일치하는 모든 계정이 완료될 때까지 기다렸다가 반복합니다.

3단계: AWS 단계 함수 출력을 모니터링하고 AWS가 CodePipeline 실행되는 모습을 관찰합니다.

결과 Step Function 출력에는 Step Function 입력 이벤트 소스와 일치하는 계정 ID가 포함됩니다.
개발자 CodePipeline 도구에서 AWS로 이동하여 계정 ID에 해당하는 사용자 지정 파이프라인을 확인하십시오.

AFT 계정 사용자 지정 요청 추적을 통한 문제 해결

대상 계정 및 사용자 지정 요청 ID가 포함된 AWS Lambda 방출 로그를 기반으로 하는 계정 사용자 지정 워크플로. AFT를 사용하면 대상 계정 또는 사용자 지정 요청 ID를 기준으로 사용자 지정 요청과 관련된 CloudWatch CloudWatch 로그를 필터링하는 데 사용할 수 있는 Logs Insights 쿼리를 제공하여 Amazon CloudWatch Logs로 사용자 지정 요청을 추적하고 문제를 해결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon CloudWatch Logs 사용 설명서의 Amazon Logs를 사용한 CloudWatch 로그 데이터 분석을 참조하십시오.

AFT용 CloudWatch 로그 인사이트를 사용하려면

https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/ 에서 CloudWatch 콘솔을 엽니다.
탐색 창에서 로그를 선택한 다음 로그 통계를 선택합니다.
쿼리를 선택합니다.
샘플 쿼리에서 Terraform용 Account Factory를 선택하고 다음 쿼리 중 하나를 선택합니다.
- 계정 ID별 사용자 지정 로그
  
  참고
  “YOUR-ACCOUNT-ID”를 대상 계정 ID로 바꿔야 합니다.
```
fields @timestamp, log_message.account_id as target_account_id, log_message.customization_request_id as customization_request_id, log_message.detail as detail, @logStream
| sort @timestamp desc
| filter log_message.account_id == "YOUR-ACCOUNT-ID" and @message like /customization_request_id/
```
- 사용자 지정 요청 ID별 사용자 지정 로그
  
  참고
  “사용자 지정 요청 ID”를 사용자 지정 요청 ID로 바꿔야 합니다. 사용자 지정 요청 ID는 AFT 계정 프로비저닝 프레임워크 상태 머신의 출력에서 찾을 수 있습니다. AWS Step Functions AFT 계정 프로비저닝 프레임워크에 대한 자세한 내용은 AFT 계정 프로비저닝 파이프라인을 참조하십시오.
```
fields @timestamp, log_message.account_id as target_account_id, log_message.customization_request_id as customization_request_id, log_message.detail as detail, @logStream
| sort @timestamp desc
| filter log_message.customization_request_id == "YOUR-CUSTOMIZATION-REQUEST-ID"
```
쿼리를 선택한 후 시간 간격을 선택한 다음 쿼리 실행을 선택합니다.

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문서 규칙

AFT 계정 프로비저닝 파이프라인

대안 VCS