1. Lời nói đầu
AI đang cướp việc làm của chúng ta. Vâng tôi công nhận là như vậy, nó khiến cho những lập trình viên lười biếng không chịu học hỏi khốn đốn. Còn với những lập trình viên liên tục học thì nhờ có AI, chúng ta có thể rút ngắn thời gian học xuống 2-5 lần so với phương pháp truyền thống.
Bài viết này tôi dành cho các bạn sinh viên và các giảng viên CNTT gợi ý các câu hỏi mà bạn có thể hỏi ChatGPT yêu cầu nó tổng hợp kiến thức về dịch vụ S3 trong AWS. Tôi mất khoảng 20 phút để hoàn thành bài viết này. Sau đó cần khoảng 120 -180 phút để thực hành chạy thử các đoạn code.
2. Hãy tóm tắt cho tôi về dịch vụ S3 của AWS
Dịch vụ S3 của Amazon Web Services (AWS) là một dịch vụ lưu trữ đám mây (cloud storage) được thiết kế để lưu trữ và quản lý dữ liệu trên internet. Đây là một phần quan trọng của các dịch vụ điện toán đám mây của AWS.
Dưới đây là một số điểm chính về dịch vụ S3:
Lưu trữ đám mây đa mục tiêu: S3 cho phép lưu trữ nhiều loại dữ liệu, bao gồm hình ảnh, video, tệp tin và nhiều loại tài liệu khác. Nó cũng hỗ trợ lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng web, sao lưu, lưu trữ dữ liệu trực tuyến và nhiều tác vụ khác.
Mở rộng linh hoạt: S3 có khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép bạn lưu trữ bất kỳ lượng dữ liệu nào mà bạn cần. Điều này giúp các tổ chức có thể thích ứng với sự thay đổi của quy mô dữ liệu của mình.
Độ tin cậy cao: S3 được thiết kế để đảm bảo độ tin cậy và độ bền cao. Nó sử dụng các kỹ thuật như sao lưu dữ liệu tự động và phân tán để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn luôn sẵn sàng và an toàn.
Quản lý truy cập và bảo mật: S3 cung cấp nhiều tùy chọn để quản lý quyền truy cập vào dữ liệu của bạn. Bạn có thể cấu hình quyền hạn cho người dùng và nhóm người dùng, điều này giúp đảm bảo rằng chỉ những người được phép mới có thể truy cập vào dữ liệu.
Tích hợp với các dịch vụ AWS khác: S3 hoạt động tốt với nhiều dịch vụ khác của AWS như EC2, Lambda, Redshift và nhiều dịch vụ khác. Điều này giúp bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng và dịch vụ phức tạp sử dụng dữ liệu được lưu trữ trên S3.
Giá cả linh hoạt: S3 cung cấp nhiều tùy chọn giá cả khác nhau, cho phép bạn chọn mức giá phù hợp với nhu cầu của bạn. Có cả các tùy chọn giá cả cho việc lưu trữ tiêu chuẩn và lưu trữ dữ liệu dự phòng.
3. S3 tương đương với dịch vụ nào trước đây trên Internet?
Trước khi dịch vụ S3 của AWS ra đời, việc lưu trữ và quản lý dữ liệu trực tuyến thường được thực hiện thông qua các dịch vụ lưu trữ tệp (file hosting services) hoặc các dịch vụ lưu trữ đám mây khác.
Một số dịch vụ lưu trữ tệp phổ biến trước khi S3 ra đời bao gồm:
FTP (File Transfer Protocol): FTP cho phép người dùng tải lên và tải xuống tệp tin từ máy tính cá nhân lên máy chủ từ xa. Đây không phải là một dịch vụ lưu trữ đám mây, mà là một giao thức để truyền tệp tin qua mạng.
NFS (Network File System): NFS là một giao thức cho phép chia sẻ tệp tin và thư mục giữa các máy tính trong một mạng. Đây cũng không phải là một dịch vụ lưu trữ đám mây, mà là một giao thức để chia sẻ tệp tin trong mạng nội bộ.
Google Drive và Dropbox (ra đời sau S3): Đây là các dịch vụ lưu trữ đám mây phổ biến mà người dùng có thể sử dụng để lưu trữ và chia sẻ tệp tin trực tuyến.
Dịch vụ S3 của AWS đã mang lại một sự tiến bộ lớn trong việc lưu trữ và quản lý dữ liệu trực tuyến bằng cách cung cấp một nền tảng lưu trữ đám mây mạnh mẽ, mở rộng và đáng tin cậy, giúp cho các tổ chức có thể quản lý lượng dữ liệu lớn một cách hiệu quả và đảm bảo rằng dữ liệu của họ luôn sẵn sàng và an toàn.
4. Chi phí và cách tính chi phí khi sử dụng dịch vụ S3
Chi phí khi sử dụng dịch vụ Amazon S3 (Simple Storage Service) của AWS phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm:
Lưu trữ dữ liệu: Chi phí dựa trên lượng dữ liệu bạn lưu trữ trong S3. Đây có thể bao gồm cả lưu trữ chuẩn (Standard Storage) và các lựa chọn lưu trữ khác như lưu trữ học (S3 Intelligent-Tiering), lưu trữ dự phòng (S3 Glacier), v.v.
Số lần truy cập và truyền tải dữ liệu: Chi phí có thể tăng lên dựa trên số lần truy cập vào và tải xuống dữ liệu từ S3. Điều này bao gồm cả GET, PUT, COPY, POST, SELECT và các yêu cầu khác.
Phân vùng và lưu trữ tiếp cận nhanh (Requester Pays): Nếu bạn cấu hình S3 để sử dụng phân vùng và lưu trữ tiếp cận nhanh, bạn có thể chịu chi phí cho các yêu cầu truy cập từ người dùng ngoài tổ chức của bạn.
Chuyển dữ liệu ra ngoài mạng (Data Transfer Out): Chi phí này liên quan đến việc truy cập dữ liệu từ S3 thông qua mạng công cộng, nghĩa là khi dữ liệu được tải xuống từ S3 ra khỏi mạng AWS.
Chuyển dữ liệu vào mạng (Data Transfer In): Chi phí này áp dụng khi bạn tải lên dữ liệu vào S3 từ bên ngoài mạng AWS.
Sử dụng các tính năng bổ sung (Optional Features): Có thể có các tính năng bổ sung như quản lý dữ liệu, đăng ký sự kiện, quy tắc tự động và các tính năng khác có thể tạo ra các chi phí phụ thuộc vào cách bạn sử dụng chúng.
Để tính toán và ước tính chi phí cụ thể, bạn có thể sử dụng AWS Pricing Calculator, công cụ trực tuyến mà AWS cung cấp.
Lưu ý rằng giá cả và cách tính chi phí có thể thay đổi theo thời gian và có thể bị ảnh hưởng bởi các chương trình giảm giá hoặc thay đổi trong chính sách giá của AWS.
5. S3 có thể dùng để phục vụ video xem trực tuyến kiểu streaming được không?
Có, dịch vụ S3 của AWS có thể được sử dụng để phục vụ video xem trực tuyến thông qua một số phương pháp. Dưới đây là hai cách phổ biến để triển khai streaming video sử dụng S3:
Sử dụng S3 như một nguồn lưu trữ cho video: Bạn có thể lưu trữ các tệp video (ví dụ: MP4) trực tiếp trong S3. Khi đó, bạn có thể cung cấp URL của tệp video từ S3 để người dùng có thể truy cập và xem video. Tuy nhiên, phương pháp này không hỗ trợ tính năng streaming tối ưu, nghĩa là video có thể được tải xuống trực tiếp thay vì đang phát nhanh hơn qua giao thức streaming.
Sử dụng Amazon CloudFront kết hợp với S3: Amazon CloudFront là dịch vụ CDN (Content Delivery Network) của AWS. Bạn có thể cấu hình CloudFront để kết hợp với S3, tạo ra một môi trường streaming video hiệu quả. Khi sử dụng CloudFront, bạn có thể cung cấp video dưới dạng “progressive download” hoặc sử dụng các phương thức streaming như HLS (HTTP Live Streaming) hoặc DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) để đảm bảo rằng video được phát nhanh và tối ưu hóa cho từng thiết bị và mạng.
Việc sử dụng CloudFront cung cấp lợi ích bao gồm giảm độ trễ, tối ưu hóa hiệu suất và cung cấp bảo mật cấp cao cho việc phục vụ nội dung.
6. Các đối tượng quan trọng trong dịch vụ S3 là gì?
Trong dịch vụ S3 của Amazon Web Services (AWS), có một số đối tượng quan trọng mà bạn cần nắm vững:
Bucket: Bucket là một thùng chứa lưu trữ dữ liệu trên S3. Mỗi bucket phải có một tên duy nhất trên toàn hệ thống S3 và nằm trong một khu vực địa lý của AWS. Bucket là nơi bạn lưu trữ các đối tượng (objects) như tệp tin, hình ảnh, video, v.v.
Object: Đối tượng (object) là các đơn vị cơ bản của dữ liệu được lưu trữ trong S3. Chúng có thể là các tệp tin, hình ảnh, video hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào khác. Mỗi object trong S3 được gắn kết với một khoá (key) duy nhất trong bucket.
Key: Khoá (key) là đường dẫn hoặc tên của một object trong bucket. Nó định danh một cách duy nhất một object trong bucket. Ví dụ, nếu bạn có một object là “example.txt” trong bucket “my-bucket”, thì key của object đó sẽ là “example.txt”.
Metadata: Metadata là các thông tin bổ sung liên quan đến một object, nhưng không phải là nội dung thực sự của object. Điều này có thể bao gồm các thông tin như loại nội dung, ngày tạo, ngày chỉnh sửa, v.v.
Versioning: Versioning là tính năng cho phép bạn theo dõi và quản lý các phiên bản khác nhau của các object trong một bucket. Khi versioning được kích hoạt, mỗi lần bạn cập nhật một object, phiên bản mới sẽ được tạo ra.
ACL (Access Control List): ACL là danh sách điều khiển truy cập được áp dụng lên các object và bucket. Nó quy định ai có quyền truy cập, đọc, ghi và xoá các object trong bucket.
Policy: AWS cung cấp các chính sách (policies) để quản lý quyền truy cập đến các bucket và object. Chính sách này có thể được áp dụng cho toàn bộ bucket hoặc cho từng object cụ thể.
Lifecycle Rules: Lifecycle rules là các quy tắc tự động quản lý việc lưu trữ và xóa các object trong bucket dựa trên các điều kiện như thời gian, tuổi đời của object, v.v.
Những đối tượng này đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và lưu trữ dữ liệu trên S3.
7. Các hành động một lập trình viên có thể làm với S3
Có nhiều hành động mà một lập trình viên có thể thực hiện với dịch vụ S3 của AWS, bao gồm:
Tạo, Xoá và Quản lý Bucket: Lập trình viên có thể sử dụng SDK hoặc API của AWS để tạo mới, xoá và quản lý các bucket trên S3.
Tải lên và Tải xuống Tệp tin: Lập trình viên có thể sử dụng API hoặc thư viện AWS để tải lên và tải xuống các tệp tin từ và lên S3.
Xem danh sách các đối tượng trong Bucket: Lập trình viên có thể liệt kê các đối tượng (objects) có trong một bucket cụ thể.
Đọc và Ghi Metadata của Object: Lập trình viên có thể đọc và ghi các thông tin metadata của một object trên S3.
Sử dụng Versioning: Lập trình viên có thể bật và quản lý versioning cho các object trong một bucket.
Thực hiện các thao tác trên Object như Xoá, Sao chép, Di chuyển: Lập trình viên có thể thực hiện các thao tác như xoá, sao chép, di chuyển các object trong một bucket.
Quản lý quyền truy cập với ACL và Chính sách (Policies): Lập trình viên có thể sử dụng ACL hoặc chính sách để quản lý quyền truy cập đến các object và bucket.
Xây dựng ứng dụng Streaming Video: Lập trình viên có thể sử dụng S3 để lưu trữ và phục vụ video dưới dạng streaming.
Quản lý sự kiện và Trigger (S3 Events): Lập trình viên có thể cấu hình các trigger sự kiện trên S3 để tự động kích hoạt các hành động khi có thay đổi trên các object.
Sử dụng các tính năng bổ sung như Transfer Acceleration, Multipart Upload, v.v.: Lập trình viên có thể tận dụng các tính năng bổ sung được cung cấp bởi S3 để tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm thời gian.
Điều quan trọng là lập trình viên cần nắm vững các API, SDK và các thư viện hỗ trợ của AWS để có thể triển khai các hành động này một cách hiệu quả.
8. Hãy vẽ network diagram mình hoạ một EC2 instance kết nối vào S3
Rất tiếc, nhưng tôi không thể vẽ hình ảnh hoặc biểu đồ trực tiếp trong chế độ văn bản. Tuy nhiên, tôi có thể mô tả cho bạn cách kết nối EC2 instance vào S3 bằng văn bản.
EC2 instance và S3 bucket không kết nối trực tiếp với nhau thông qua mạng nội bộ, mà thay vào đó, chúng giao tiếp thông qua Internet.
Một cách để EC2 instance truy cập vào S3 là sử dụng các thông tin xác thực của AWS (Access Key và Secret Key) được gắn kết với EC2 instance hoặc sử dụng IAM Role được gán cho EC2 instance. Những thông tin này sẽ được sử dụng để tạo các yêu cầu gọi API đến S3 từ EC2.
Cụ thể, quá trình sẽ diễn ra như sau:
EC2 instance sẽ sử dụng thông tin xác thực (Access Key và Secret Key hoặc IAM Role) để gọi API của AWS.
EC2 instance sẽ gửi yêu cầu đến S3 thông qua API, ví dụ: để tải xuống hoặc tải lên tệp tin.
S3 sẽ xử lý yêu cầu và trả lại kết quả cho EC2 instance thông qua Internet.
Như vậy, dữ liệu sẽ truyền đi và trở về qua Internet và không có mạng nội bộ giữa EC2 instance và S3.
Nếu bạn cần vẽ biểu đồ, bạn có thể sử dụng các công cụ vẽ biểu đồ trực tuyến như Lucidchart, draw.io hoặc sử dụng các phần mềm vẽ biểu đồ thông dụng như Microsoft Visio hoặc các công cụ vẽ khác.
9. Bạn có thể sinh mã mermaid để tạo diagram mô tả tương tác giữa EC2 instance và S3 bucket
Tất nhiên! Dưới đây là một đoạn mã Mermaid để tạo một biểu đồ mô tả tương tác giữa EC2 instance và S3 bucket:
10. Bạn có thể sinh mã mermaid để tạo graph diagram mô tả các hành động có thể làm với dịch vụ S3
Dưới đây là một đoạn mã Mermaid để tạo biểu đồ mô tả các hành động mà có thể được thực hiện với dịch vụ S3:
Đoạn mã trên sẽ tạo ra một biểu đồ mô tả các hành động mà có thể được thực hiện với dịch vụ S3 bao gồm: tải lên, tải xuống, xoá, liệt kê, sửa đổi metadata, tạo bucket, xoá bucket, cấp quyền truy cập và tạo liên kết.
Lưu ý rằng bạn cần một trình duyệt web hỗ trợ Mermaid để hiển thị biểu đồ này một cách đúng đắn.
11. Code mẫu
11. 1Hãy ví dụ code Python upload file lên S3
Để tải lên một tệp tin lên Amazon S3 bằng Python, bạn có thể sử dụng thư viện boto3, một thư viện Python cung cấp các giao diện để làm việc với dịch vụ của AWS. Đầu tiên, bạn cần cài đặt thư viện boto3 bằng cách chạy lệnh sau:
pip install boto3
Sau đó, bạn có thể sử dụng đoạn mã dưới đây để tải lên một tệp tin lên S3:
import boto3
# Khởi tạo một phiên kết nối đến S3
s3 = boto3.client('s3',
aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY', # Thay YOUR_ACCESS_KEY bằng Access Key của bạn
aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY') # Thay YOUR_SECRET_KEY bằng Secret Key của bạn
# Tên bucket trên S3
bucket_name = 'your-bucket-name' # Thay your-bucket-name bằng tên bucket của bạn
# Tên tệp tin bạn muốn tải lên
file_name = 'example.txt' # Thay example.txt bằng tên tệp tin của bạn
# Tên tệp tin trên S3 (có thể giữ nguyên hoặc đổi tên)
s3_file_name = 'example.txt' # Thay example.txt bằng tên tệp tin trên S3
# Tải lên tệp tin lên S3
try:
s3.upload_file(file_name, bucket_name, s3_file_name)
print(f'Tệp tin {file_name} đã được tải lên thành công lên {bucket_name}/{s3_file_name}')
except Exception as e:
print(f'Lỗi: {e}')
Lưu ý rằng bạn cần phải thay thế 'YOUR_ACCESS_KEY', 'YOUR_SECRET_KEY', 'your-bucket-name', 'example.txt' và 'example.txt' với giá trị thực tế của bạn. Đảm bảo rằng bạn đã cấp quyền truy cập tới bucket S3 cho tài khoản AWS sử dụng Access Key và Secret Key đã cung cấp.
11.2 Code Python liệt kê tất cả các file trong S3 bucket
Để liệt kê tất cả các file trong một S3 bucket bằng Python, bạn có thể sử dụng thư viện boto3. Dưới đây là một ví dụ code Python:
import boto3
# Khởi tạo một phiên kết nối đến S3
s3 = boto3.client('s3')
# Tên bucket trên S3
bucket_name = 'your-bucket-name' # Thay your-bucket-name bằng tên bucket của bạn
# Liệt kê tất cả các đối tượng trong bucket
try:
response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
for obj in response['Contents']:
print(obj['Key'])
except Exception as e:
print(f'Lỗi: {e}')
Lưu ý rằng bạn cần phải thay thế 'your-bucket-name' với tên thực tế của bucket mà bạn muốn liệt kê. Đồng thời, bạn cũng cần đảm bảo rằng bạn có quyền truy cập vào bucket đó.
Đoạn mã trên sẽ kết nối đến S3, sau đó liệt kê tất cả các đối tượng trong bucket được chỉ định và in ra tên (key) của từng đối tượng.
11.3 Code Python liệt kê tất cả các bucket, những bucket nào có quyền truy cập thì liệt kê các file trong đó
Để liệt kê tất cả các bucket trong tài khoản AWS và sau đó liệt kê các đối tượng (objects) trong các bucket mà có quyền truy cập, bạn có thể sử dụng thư viện boto3. Dưới đây là một ví dụ code Python:
import boto3
# Khởi tạo một phiên kết nối đến S3
s3 = boto3.client('s3')
# Liệt kê tất cả các bucket
try:
response = s3.list_buckets()
buckets = response['Buckets']
for bucket in buckets:
bucket_name = bucket['Name']
print(f'Bucket: {bucket_name}')
# Kiểm tra quyền truy cập vào bucket
try:
acl_response = s3.get_bucket_acl(Bucket=bucket_name)
for grant in acl_response['Grants']:
if 'Grantee' in grant and 'URI' in grant['Grantee'] and grant['Grantee']['URI'] == 'http://acs.amazonaws.com/groups/global/AllUsers':
# Bucket có quyền truy cập, liệt kê các đối tượng trong bucket
try:
objects_response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
for obj in objects_response['Contents']:
print(f' Object: {obj["Key"]}')
except Exception as e:
print(f' Lỗi khi liệt kê các đối tượng: {e}')
except Exception as e:
print(f' Lỗi khi kiểm tra quyền truy cập: {e}')
except Exception as e:
print(f'Lỗi: {e}')
Lưu ý rằng bạn cần phải cung cấp các thông tin xác thực của AWS trong tệp cấu hình hoặc sử dụng IAM Role đã cấu hình cho môi trường chạy script.
Đoạn mã trên sẽ kết nối đến S3, liệt kê tất cả các bucket và kiểm tra quyền truy cập vào mỗi bucket. Nếu bucket có quyền truy cập, nó sẽ liệt kê tất cả các đối tượng trong bucket đó.
11.4 Code Python liệt kê tất cả các bucket và thông tin phân quyền áp dụng cho từng bucket
Để liệt kê tất cả các bucket và thông tin phân quyền áp dụng cho từng bucket, bạn có thể sử dụng thư viện boto3. Dưới đây là một ví dụ code Python:
import boto3
# Khởi tạo một phiên kết nối đến S3
s3 = boto3.client('s3')
# Liệt kê tất cả các bucket
try:
response = s3.list_buckets()
buckets = response['Buckets']
for bucket in buckets:
bucket_name = bucket['Name']
print(f'Bucket: {bucket_name}')
# Kiểm tra quyền truy cập vào bucket
try:
acl_response = s3.get_bucket_acl(Bucket=bucket_name)
print("Các quyền truy cập:")
for grant in acl_response['Grants']:
if 'Grantee' in grant and 'Type' in grant['Grantee'] and grant['Grantee']['Type'] == 'CanonicalUser':
print(f" User ID: {grant['Grantee']['ID']}, Permission: {grant['Permission']}")
elif 'Grantee' in grant and 'URI' in grant['Grantee'] and grant['Grantee']['URI'] == 'http://acs.amazonaws.com/groups/global/AllUsers':
print(f" Public Access: {grant['Permission']}")
except Exception as e:
print(f' Lỗi khi kiểm tra quyền truy cập: {e}')
except Exception as e:
print(f'Lỗi: {e}')
Đoạn mã trên sẽ kết nối đến S3, liệt kê tất cả các bucket, và sau đó kiểm tra quyền truy cập vào mỗi bucket. Nếu có quyền truy cập, nó sẽ in ra thông tin về người dùng và quyền truy cập. Nếu có quyền truy cập public, nó sẽ in ra “Public Access” và quyền truy cập tương ứng.
Lưu ý rằng bạn cần phải cung cấp các thông tin xác thực của AWS trong tệp cấu hình hoặc sử dụng IAM Role đã cấu hình cho môi trường chạy script.
11.5 Code terraform để khởi tạo S3 bucket và gán quyền truy cập cho bucket
Đây là một ví dụ mã Terraform để tạo một S3 bucket và gán quyền truy cập cho nó:
provider "aws" {
region = "us-east-1" # Thay us-east-1 bằng khu vực AWS mong muốn
}
resource "aws_s3_bucket" "example_bucket" {
bucket = "example-bucket-name" # Thay example-bucket-name bằng tên bucket mong muốn
# Cấu hình lifecycle rule (nếu cần)
lifecycle_configuration {
rule {
status = "Enabled"
transition {
days = 30
storage_class = "STANDARD_IA"
}
}
}
}
resource "aws_s3_bucket_policy" "example_bucket_policy" {
bucket = aws_s3_bucket.example_bucket.id
# Chính sách quyền truy cập. Ví dụ này cho phép quyền truy cập từ mọi người.
policy = jsonencode({
Version = "2012-10-17",
Statement = [
{
Sid = "PublicReadGetObject",
Effect = "Allow",
Principal = "*",
Action = [
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion"
],
Resource = [
aws_s3_bucket.example_bucket.arn,
"${aws_s3_bucket.example_bucket.arn}/*"
]
}
]
})
}
Giải thích:
provider "aws": Xác định nhà cung cấp AWS.resource "aws_s3_bucket": Tạo một S3 bucket. Thay đổibucketthành tên bucket mà bạn muốn sử dụng.lifecycle_configuration: Cấu hình quy tắc vòng đời (lifecycle rules) cho bucket. Trong ví dụ này, một quy tắc đơn giản được cấu hình để chuyển đổi các đối tượng sang storage class STANDARD_IA sau 30 ngày.resource "aws_s3_bucket_policy": Gán chính sách (policy) cho bucket để quy định quyền truy cập. Trong ví dụ này, chính sách được cấu hình để cho phép quyền truy cập từ mọi người để đọc các đối tượng trong bucket.
Lưu ý rằng bạn cần phải cấu hình AWS CLI hoặc sử dụng các thông tin xác thực khác để Terraform có thể tương tác với tài nguyên AWS.
11.6 Phân quyền 2 nhóm truy cập bucket
Yêu cầu:
Code terraform để tạo một bucket có tên là CompanyPhoto, sau đó tạo 2 group trong IAM có tên là:
HR và Marketing.
group Marketing có thể upload, xoá file trong bucket CompanyPhoto
group HR chỉ có thể liệt kê file và tải file trong bucket CompanyPhoto
Phản hồi
Đây là ví dụ mã Terraform để thực hiện công việc mà bạn yêu cầu:
provider "aws" {
region = "us-east-1" # Thay us-east-1 bằng khu vực AWS mong muốn
}
resource "aws_s3_bucket" "company_photo_bucket" {
bucket = "CompanyPhoto" # Tên bucket mong muốn
}
resource "aws_iam_group" "hr_group" {
name = "HR"
}
resource "aws_iam_group" "marketing_group" {
name = "Marketing"
}
resource "aws_iam_group_policy_attachment" "hr_group_policy_attachment" {
policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3ReadOnlyAccess"
group = aws_iam_group.hr_group.name
}
resource "aws_iam_group_policy_attachment" "marketing_group_policy_attachment" {
policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FullAccess"
group = aws_iam_group.marketing_group.name
}
resource "aws_s3_bucket_policy" "company_photo_bucket_policy" {
bucket = aws_s3_bucket.company_photo_bucket.id
policy = jsonencode({
Version = "2012-10-17",
Statement = [
{
Sid = "AllowMarketingGroup",
Effect = "Allow",
Principal = "*",
Action = [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:DeleteObject"
],
Resource = [
"${aws_s3_bucket.company_photo_bucket.arn}/*"
],
Condition = {
StringEquals = {
"aws:userid",
aws_iam_group.marketing_group.arn
}
}
},
{
Sid = "AllowHRGroup",
Effect = "Allow",
Principal = "*",
Action = [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
Resource = [
aws_s3_bucket.company_photo_bucket.arn,
"${aws_s3_bucket.company_photo_bucket.arn}/*"
],
Condition = {
StringEquals = {
"aws:userid",
aws_iam_group.hr_group.arn
}
}
}
]
})
}
Giải thích:
Tạo một S3 bucket với tên “CompanyPhoto”.
Tạo hai nhóm IAM, “HR” và “Marketing”.
Đính kèm chính sách cho các nhóm. HR group được gán quyền chỉ đọc (ReadOnly) và Marketing group được gán quyền truy cập đầy đủ (FullAccess) vào S3.
Đính kèm chính sách IAM cho bucket “CompanyPhoto”. Chính sách này xác định các quyền truy cập dựa trên nhóm của người dùng. Marketing group được cho phép upload, xoá file, trong khi HR group chỉ có quyền liệt kê và tải file.
11.7 Code Python3 để lấy chi phí cho dịch vụ S3 trong một tháng bất kỳ
Để lấy thông tin chi phí cho dịch vụ S3 trong một tháng bất kỳ, bạn cần sử dụng AWS Cost Explorer API hoặc AWS SDK để truy vấn và thu thập thông tin về chi phí từ AWS.
Dưới đây là một ví dụ code Python3 sử dụng boto3 (thư viện Python cho AWS) để lấy thông tin chi phí cho dịch vụ S3 trong một tháng cụ thể:
import boto3
def get_s3_cost(start_date, end_date):
client = boto3.client('ce', region_name='us-east-1') # Khởi tạo kết nối tới AWS Cost Explorer
# Truy vấn chi phí cho dịch vụ S3 trong một khoảng thời gian
response = client.get_cost_and_usage(
TimePeriod={
'Start': start_date, # Định dạng: 'YYYY-MM-DD'
'End': end_date # Định dạng: 'YYYY-MM-DD'
},
Granularity='MONTHLY',
Metrics=['UnblendedCost'], # Có thể thay đổi thành 'BlendedCost', 'AmortizedCost' tùy theo yêu cầu
Filter={
"Dimensions": {
"Key": "SERVICE",
"Values": ["AmazonS3"] # Lọc theo dịch vụ S3
}
}
)
return response
# Sử dụng hàm get_s3_cost với thời gian cụ thể
start_date = '2023-11-01'
end_date = '2023-11-30'
cost_info = get_s3_cost(start_date, end_date)
print(cost_info)
Hãy nhớ thay đổi start_date và end_date theo tháng bạn muốn kiểm tra. Phần trả về `cost
12. Kết luận
Bạn đã đọc một bài rất dài. Những phần trả lời của ChatGPT tôi chưa kiểm chứng chạy có đúng hay không. Tuy nhiên tôi muốn chứng minh một điều: hãy sử dụng ChatGPT là một công cụ hỗ trợ thực hành.
Việc tham gia một khoá học AWS nghiêm chỉnh trên lớp là hết sức cần thiết. Tại sao ư?
- ChatGPT có thể trả lời rất nhanh, nhưng nó không có tính người. Trong quá trình học bạn rất là nản, bạn cần thầy giáo, và bạn bè để đồng hành cùng với mình trong suốt quá trình học.
- Lịch học đều đặn 1 tuần 3 buổi sẽ xây dựng cho thói quen và kỷ luật tốt để đi đến mục tiêu cuối cùng
- Với AI, Google, kiến thức giờ rất rẻ, vấn đề cách bạn thu nạp thực hành nó như thế nào. Ví dụ trong mỗi buổi học ở Techmaster có rất nhiều bài lab thực hành, bạn cần hoàn thành hết thì sẽ hiểu sâu sắc. Khi thực hành có lỗi, giảng viên sẽ hỗ trợ, chỉ cho bạn phương pháp khắc phục.
Bình luận