最佳化 AWS 成本：使用 Lambda 自動清理未使用的 EBS 快照

建置和部署用於 EBS 快照管理的節省成本的 Lambda 函數的逐步指南

？介紹

歡迎來到 DevOps 的世界！今天，我們將深入研究一個令人興奮的成本優化項目，該項目解決 AWS 用戶面臨的常見挑戰——管理不必要的 EBS 快照。在這個專案中，我們將建立一個自動清理的 Python 程式：

• 未附加到任何磁碟區的快照。
• 不再處於運作狀態的實例的快照。

這個實作專案不僅是降低 AWS 儲存成本的好方法，也是加強您對 AWS 資源利用率的理解的機會。在此過程中，我們將探索 boto3（適用於 Python 的 AWS 開發工具包），以與 AWS 資源互動並操作它們以滿足我們的需求。

讓我們開始這段自動化成本節約措施並增強您的 DevOps 技能的旅程！

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？先決條件

在我們開始建立成本最佳化專案之前，讓我們確保您擁有必要的工具和知識。這是您需要的：

• Python：確保您的系統上安裝了 Python。推薦3.7或以上版本。
• Python基礎：熟悉Python基礎將有助於您有效理解和實作腳本。
• AWS 帳戶：您需要存取 AWS 帳戶才能與 EC​​2 和 EBS 快照等資源進行互動。
• 對 EC2 的基本了解：由於我們將使用 EC2 儀表板和快照，因此對 EC2 執行個體有基本的了解至關重要。
• AWS CLI：使用以下命令在您的系統上安裝和設定 AWS CLI：

aws configure

此步驟將設定您的存取金鑰、區域和輸出格式，以實現與 AWS 服務的無縫通訊。

一旦您勾選了這些先決條件，您就可以準備繼續該專案了！

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？啟動專案

這個專案的原始碼可以在我的 GitHub 儲存庫中找到：

？ GitHub 儲存庫：AWS 雲端成本最佳化

請依照下列步驟建立並設定您的 Lambda 函數：

建立 Lambda 函數：

• 導覽至您的 AWS 帳戶中的 Lambda 控制台。
• 點選「建立函數」並選擇「從頭開始創作」選項。
• 提供函數名稱，例如 ebs-volume-check，並選擇 Python 3.12 作為運行時。

新增程式碼：

• 在 AWS 控制台的程式碼編輯器中，開啟 lambda_function.py 檔案。
• 將 GitHub 儲存庫中 sc​​ript.py 的內容複製並貼上到編輯器中。這是供參考的程式碼片段：

aws configure

部署程式碼：

• 點選「部署」按鈕儲存並套用變更。

增加超時：

• 預設情況下，Lambda 函數的逾時時間為 3 秒，這對於此操作來說是不夠的。
• 轉到“配置”選項卡，選擇“常規配置”，然後將超時時間增加到 10 秒。

測試功能：

• 使用虛擬資料建立測試事件並呼叫函數。
• 測試過程中您會遇到UnauthorizedOperation錯誤。

出現此錯誤是因為 Lambda 函數缺乏所需的權限，我們將在下一步中解決該問題。

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？新增所需的權限

為了讓Lambda函數能夠與EC2資源交互，我們需要為其服務角色新增特定權限。我們將遵循最小權限原則來確保函數僅具有其所需的權限，而不是授予完全存取權限。請依照以下步驟操作：

找到服務角色：

• 導覽至 Lambda 函數的「配置」標籤。
• 在「權限」部分下，找到與該功能關聯的服務角色。角色名稱將顯示在那裡。

在 IAM 中開啟服務角色：

• 點選服務角色名稱，它會將您重新導向至 IAM 控制台。

建立內嵌策略：

• 在 IAM 控制台的權限標籤下，按一下新增權限並選擇建立內聯策略。
• 設定策略如下：
• 服務：選擇EC2。
• 操作：僅選擇以下權限：
• 描述快照
• 描述實例
• 描述體積
• 刪除快照
• 資源：為簡單起見，設定適用於所有資源的權限。如果您需要更嚴格的控制，請指定資源 ARN。

檢視並指派策略：

• 按一下「下一步」並查看策略詳細資訊。
• 為策略指派一個名稱，例如 ebs-permissions。
• 點選「建立策略」將其套用到服務角色。

ebs 權限策略將如下所示：

新增此內嵌策略後，Lambda 函數將擁有有效描述和刪除快照、磁碟區和實例所需的所有權限。

權限到位後，我們下一步再次測試該功能！

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？測試 Lambda 函數

權限到位後，是時候使用真實場景測試我們的 Lambda 函數了。請依照以下步驟查看該函數的執行情況：

1。第一個用例：清理已刪除實例的快照

建立 EC2 執行個體：

• 啟動一個 t2.micro 實例並將其命名為 test-ebs.
• 使用預設 AMI 並確保執行個體具有根磁碟區。

建立快照：

• 前往 EC2 儀表板並從附加到 test-ebs 的捲建立快照。
• 等待快照建立完成。

刪除實例：
快照準備就緒後，終止 test-ebs 實例。這留下了一個不存在的實例的快照，該快照現在是多餘的。

運行 Lambda 函數：

• 導覽至 AWS 控制台中的 Lambda 函數並測試函數。
• 函數將偵測快照未附加到正在執行的實例並將其刪除。

在 EC2 儀表板的快照部分驗證刪除。

2。第二個用例：清理已刪除磁碟區的快照

建立 EBS 磁碟區：

• 建立一個 1 GB gp3 EBS 磁碟區並將其命名為 ebs-volume。

建立快照：

• 導航到 EBS 磁碟區部分並從 ebs-volume 建立快照。
• 等待快照建立。

刪除磁碟區：
快照準備就緒後，刪除 ebs-volume。這會留下未附加到任何磁碟區的快照。

運行 Lambda 函數：

• 再次測試 Lambda 函數。
• 該函數將識別快照未連結到任何磁碟區並將其刪除。
• 在 EC2 儀表板的快照部分確認刪除。

透過成功處理這兩種場景，Lambda 函數展示了其識別和清理冗餘 EBS 快照、節省成本並簡化資源管理的能力。

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？結論

恭喜！ ？您剛剛使用 Python 和 Lambda 在 AWS 上建立了成本最佳化解決方案。在這個專案中，我們探索如何識別和清理不再有用的冗餘 EBS 快照，幫助您節省雲端成本，同時改善資源管理。

以下是我們所取得成就的快速回顧：

• 學習如何從頭開始建立和配置 Lambda 函數。 利用 AWS 的 boto3 函式庫以程式設計方式與 EC2 資源互動。
• 遵循最小權限原則，確保安全存取AWS服務。
• 測試了真實場景，以驗證我們的函數在清理未附加快照方面的效率。

此專案強調了雲端環境中資源最佳化的重要性，並為您提供使用 Python 自動執行 AWS 任務的實務經驗。

您可以隨意進一步自訂和增強此功能。例如，您可以設定 CloudWatch 規則來定期觸發該函數或擴展邏輯以處理其他清理場景。

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到此為止，祝您學習愉快！ ？

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