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Lavorare con i CloudFormation modelli
Un AWS CloudFormation modello definisce le AWS risorse che desideri creare, aggiornare o eliminare come parte di uno stack. Consiste in diverse sezioni, ma l’unica sezione richiesta è la sezione Resources, che deve dichiarare almeno una risorsa.
Puoi creare dei modelli utilizzando i metodi seguenti:
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Template studio: modifica i modelli e visualizza le relative risorse in un diagramma visivo.
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Editor di testo: per scrivere modelli direttamente nella sintassi JSON o YAML.
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Generatore IaC: genera modelli a partire dalle risorse fornite nel tuo account che attualmente non sono gestite da. CloudFormation Il generatore di IaC funziona con un’ampia gamma di tipi di risorse supportati da Cloud Control API nella tua Regione.
Questa sezione fornisce una guida completa su come utilizzare le diverse sezioni di un CloudFormation modello e su come iniziare a creare modelli di stack. Comprende i seguenti argomenti:
Dove vengono archiviati i modelli
Bucket Amazon S3
Puoi archiviare CloudFormation i modelli in un bucket Amazon S3. Quando crei o aggiorni uno stack, puoi specificare l’URL S3 del modello anziché caricarlo direttamente.
Se carichi i modelli direttamente tramite la sala Console di gestione AWS operatoria AWS CLI, viene creato automaticamente un bucket S3. Per ulteriori informazioni, consulta Crea uno stack dalla console CloudFormation.
Repository Git
Con la sincronizzazione Git, puoi archiviare i modelli in un repository Git. Quando crei o aggiorni uno stack, puoi specificare la posizione del repository Git e il ramo contenente il modello invece di caricarlo direttamente o fare riferimento a un URL S3. CloudFormation monitora automaticamente il repository e il ramo specificati per rilevare eventuali modifiche al modello. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di uno stack dal codice sorgente del repository con la sincronizzazione Git.
Convalida dei modelli
Convalida i tuoi modelli prima della distribuzione in modo da poter individuare e risolvere i problemi prima. Il CloudFormation servizio e gli strumenti di questa sezione controllano le diverse parti di un modello. Puoi usarli insieme.
È possibile verificare se un modello utilizza JSON o YAML validi con il comando validate-templateCLI o specificando il modello in. Console di gestione AWS La console esegue questo controllo automaticamente. Questi controlli sul lato dei servizi non eseguono i controlli aggiuntivi relativi alle proprietà, alla sicurezza o alle best practice forniti dai seguenti strumenti:
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CloudFormation Server linguistico— Ottieni suggerimenti, documentazione e feedback di convalida mentre scrivi modelli in un editor.
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CloudFormation Linter— Controlla le proprietà delle risorse, i valori consentiti e i problemi più comuni dalla riga di comando, da un editor o da una build automatizzata.
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CloudFormation Convalida— Esegui controlli locali e offline dalla riga di comando o da una libreria e aggiungi regole personalizzate in Common Expression Language (CEL), Rego o Guard. AWS CDK utilizza questo validatore automaticamente dopo aver sintetizzato i modelli.
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CloudFormation Guard— Scrivi regole politiche e verifica i modelli in base ai requisiti di sicurezza, conformità e governance dell'organizzazione.
Utilizzalo con agenti di codifica AI
Gli agenti di codifica AI possono aiutarti a creare, convalidare e risolvere i problemi dei CloudFormation modelli utilizzando le aws-cloudformation competenze di Agent Toolkit for on. AWS
Comprendi l'ambito della convalida
Gli strumenti locali controllano il modello e le regole che fornisci loro. Non possono garantire che l'implementazione abbia successo con le risorse, le autorizzazioni e le quote correnti in un Account AWS colpo solo. Regione AWS Prima della distribuzione, esamina un set di modifiche e risolvi eventuali problemi segnalati dal CloudFormation servizio.
Nozioni di base sui modelli
Per iniziare a creare un CloudFormation modello, segui questi passaggi:
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Scegli le risorse: identifica le AWS risorse che desideri includere nel tuo stack, come istanze EC2, VPC, gruppi di sicurezza e altro ancora.
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Scrivi il modello: scrivi il modello in formato JSON o YAML definendo le risorse e le relative proprietà.
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Salva il modello: salva il modello localmente con un’estensione di file come
.json,.yamlo.txt. -
Convalida il modello: convalida il modello utilizzando i metodi descritti nella sezione Convalida dei modelli.
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Crea uno stack: crea uno stack utilizzando il modello convalidato.
Pianifica di utilizzare il modello di riferimento CloudFormation
Mentre scrivi i modelli, puoi trovare la documentazione sulla sintassi dettagliata per i diversi tipi di risorse nella documentazione di riferimento ai tipi di risorse e proprietàAWS.
Spesso, i modelli di stack richiedono funzioni intrinseche per assegnare valori di proprietà che non sono disponibili fino al runtime e attributi speciali per controllare il comportamento delle risorse. Durante la scrittura del modello, consulta le seguenti risorse come guida:
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Documentazione di riferimento sulla funzione intrinseca: tra le funzioni intrinseche di uso comune ci sono:
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Ref: recupera il valore di un parametro o l’ID fisico di una risorsa. -
Sub: sostituisce i segnaposto nelle stringhe con valori effettivi. -
GetAtt: restituisce il valore di un attributo da una risorsa nel modello. -
Join: unisce un set di valori in un’unica stringa.
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Documentazione di riferimento sugli attributi della risorsa: tra gli attributi speciali di uso comune ci sono:
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DependsOn: per specificare che una risorsa deve essere creata dopo un’altra. -
DeletionPolicy— Utilizzate questo attributo per CloudFormation specificare come gestire l'eliminazione di una risorsa.
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Modelli di esempio
CloudFormation fornisce modelli di stack open source che è possibile utilizzare per iniziare. Per ulteriori informazioni, consulta Modelli di CloudFormation esempio
Tieni presente che questi modelli non sono pensati per essere pronti per la produzione. Prenditi il tempo necessario per imparare come funzionano, adattarli alle tue esigenze e assicurarti che soddisfino gli standard di conformità della tua azienda.
Ogni modello in questo repository supera i controlli CloudFormation Linter
