将 DNS 记录批量迁移至 Amazon Route 53 私有托管区

创建一个 Excel 文件作为记录。

使用从当前系统导出的记录创建一个 Excel 工作表，其中包含记录所需列，例如完全限定域名 (FQDN)、记录类型、生存时间 (TTL) 和值。对于 NAPTR 和 SRV 记录，该值是多个属性的组合，因此请使用 Excel concat 方法来组合这些属性。

验证工作环境。

在 AWS Cloud9 IDE 中，创建一个 Python 文件以将 Excel 输入工作表转换为 JSON 格式。（你也可以使用亚马逊 SageMaker 笔记本来处理 Python 代码，而不是 AWS Cloud9。）

确认您使用的 Python 版本是 3.7 或更高版本。

 python3 --version

安装 pandas 程序包。

 pip3 install pandas --user

将 Excel 工作表数据转换为 JSON。

创建一个包含以下代码的 Python 文件，以将 Excel 转换为 JSON。

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

其中 Book1 是 Excel 工作表的名称，my.json 是输出 JSON 文件的名称。

将 JSON 文件上传到 S3 存储桶。

将 my.json文件上传到 S3 存储桶。有关更多信息，请参阅 Amazon S3 文档中的创建存储桶。

创建私有托管区

使用 create_hosted_zone API 及以下 Python 示例代码创建私有托管区。将 hostedZoneName、vpcRegion 和 vpcId 参数值替换为您自己的值。

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)

您也可以使用诸如 AWS 之类的基础设施即代码 (IaC) 工具， CloudFormation 将这些步骤替换为使用适当资源和属性的堆栈创建堆栈的模板。

从 Amazon S3 以字典形式检索详细信息。

使用以下代码从 S3 存储桶中读取数据并获取 Python 字典形式的 JSON 值。 

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)

其中 json_content 包含 Python 字典。

清理空格和 Unicode 字符数据值。

作为确保数据正确性的安全措施，请使用以下代码对 json_content 中的值执行剥离操作。此代码删除每个字符串前面和末尾的空格字符。它还使用 replace 方法来删除硬的（不间断的）空格（\xa0 字符）。

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()
                }

插入记录。

使用以下代码作为上一个 for 循环的一部分。

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
                        }
                    }
                ]
            }
    )

xxxxxxx 是本操作说明第一步所述的托管区 ID。