Navigieren Sie zur AWS-Konsole > S3 und klicken Sie auf Bucket erstellen. Erstellen Sie den Bucket mit den Standardeinstellungen.

Klicken Sie im Bucket auf Hochladen > Dateien hinzufügen und wählen Sie Utilities.zip aus dem geklonten GitHub-Repository auf Ihrem System aus.

Navigieren Sie zu AWS-Konsole > AWS Simple Email Service (SES) > SMTP-Einstellungen und klicken Sie auf SMTP-Anmeldeinformationen erstellen

Geben Sie einen IAM-Benutzernamen ein oder belassen Sie den Standardwert und klicken Sie auf Benutzer erstellen. Speichern Sie den SMTP-Benutzernamen und das SMTP-Passwort zur späteren Verwendung.

Überspringen Sie diesen Schritt, wenn die SES-SMTP-Einrichtung bereits vorhanden ist.

Navigieren Sie zu AWS-Konsole > CloudFormation > Stack erstellen > Mit neuen Ressourcen (Standard).

Prepare template: Template is ready
Specify template: Upload a template file
Choose file: Browse to the cloned GitHub repo and select fsxn-monitoring-solution.yaml

Geben Sie die Stapeldetails ein. Klicken Sie auf „Weiter“, aktivieren Sie das Kontrollkästchen „Ich bestätige, dass AWS CloudFormation möglicherweise IAM-Ressourcen erstellt“ und klicken Sie auf „Senden“.

Wenn „Verfügt VPC über Internetzugang?“ auf „Falsch“ gesetzt ist, sind „SMTP-Benutzername für AWS SES“ und „SMTP-Passwort für AWS SES“ erforderlich. Andernfalls können sie leer gelassen werden.

Sobald die CloudFormation-Bereitstellung beginnt, erhält die in der „E-Mail-ID des Absenders“ angegebene E-Mail-ID eine E-Mail mit der Aufforderung, die Verwendung der E-Mail-Adresse mit AWS SES zu autorisieren. Klicken Sie auf den Link, um die E-Mail-Adresse zu bestätigen.

Sobald die Bereitstellung des CloudFormation-Stacks abgeschlossen ist und Warnungen/Benachrichtigungen vorliegen, wird eine E-Mail mit den Benachrichtigungsdetails an die E-Mail-ID des Empfängers gesendet.

Navigieren Sie zu AWS-Konsole > AWS Simple Email Service (SES) > SMTP-Einstellungen und klicken Sie auf SMTP-Anmeldeinformationen erstellen

Geben Sie einen IAM-Benutzernamen ein oder belassen Sie den Standardwert und klicken Sie auf „Erstellen“. Speichern Sie den Benutzernamen und das Passwort für die weitere Verwendung.

Navigieren Sie zu AWS Console > VPC > Endpoints, klicken Sie auf Create Endpoint und geben Sie die folgenden Details ein:

Name: <Any name for the vpc endpoint>
Service category: AWS Services
Services: com.amazonaws.<region>.fsx
vpc: <select the vpc where lambda will be deployed>
subnets: <select the subnets where lambda will be deployed>
Security groups: <select the security group>
Policy: <Either choose Full access or set your own custom policy>

Befolgen Sie denselben Prozess zum Erstellen von SES- und SSM-VPC-Endpunkten. Alle Parameter bleiben dieselben wie oben, mit Ausnahme der Dienste, die jeweils com.amazonaws.<region>.smtp und com.amazonaws.<region>.ssm entsprechen.

Navigieren Sie zu AWS Console > AWS Lambda > Funktionen und klicken Sie auf Funktion erstellen in derselben Region wie FSx ONTAP

Verwenden Sie die Standardeinstellung „Von Grund auf neu erstellen“ und aktualisieren Sie die folgenden Felder:

Function name: <Any name of your choice>
Runtime: Python 3.9
Architecture: x86_64
Permissions: Select "Create a new role with basic Lambda permissions"
Advanced Settings:
  Enable VPC: Checked
    VPC: <Choose either the same VPC as FSx ONTAP or a VPC that can access both FSx ONTAP and the internet via a private subnet>
    Subnets: <Choose 2 private subnets that have NAT gateway attached pointing to public subnets with internet gateway and subnets that have internet access>
    Security Group: <Choose a Security Group>

Navigieren Sie zur neu erstellten Lambda-Funktion > Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt Ebenen und klicken Sie auf Ebene hinzufügen.

Klicken Sie unter Ebenenquelle auf Neue Ebene erstellen

Erstellen Sie eine Ebene und laden Sie die Datei Utilities.zip hoch. Wählen Sie Python 3.9 als kompatible Laufzeitumgebung und klicken Sie auf Erstellen.

Navigieren Sie zurück zur AWS Lambda-Funktion > Ebene hinzufügen > Benutzerdefinierte Ebenen und fügen Sie die Dienstprogrammebene hinzu.

Navigieren Sie zur Registerkarte Konfiguration der Lambda-Funktion und klicken Sie unter Allgemeine Konfiguration auf Bearbeiten. Ändern Sie das Timeout auf 5 Minuten und klicken Sie auf Speichern.

Navigieren Sie zur Registerkarte Berechtigungen der Lambda-Funktion und klicken Sie auf die zugewiesene Rolle. Klicken Sie auf der Registerkarte „Berechtigungen“ der Rolle auf Berechtigungen hinzufügen > Inline-Richtlinie erstellen.

Kopieren Sie den Inhalt von fsxn_monitoring_resizing_lambda.py aus dem Git-Repository nach lambda_function.py im Abschnitt „Codequelle der AWS-Lambda-Funktion“.

Erstellen Sie eine neue Datei auf derselben Ebene wie lambda_function.py, nennen Sie sie vars.py und kopieren Sie den Inhalt von vars.py aus dem Git-Repository in die Datei vars.py der Lambda-Funktion. Aktualisieren Sie die Variablenwerte in vars.py. Verweisen Sie auf die Variablendefinitionen unten und klicken Sie auf Bereitstellen:

Klicken Sie auf Test, erstellen Sie ein Testereignis mit einem leeren JSON-Objekt und führen Sie den Test aus, indem Sie auf Aufrufen klicken, um zu überprüfen, ob das Skript ordnungsgemäß ausgeführt wird.

Navigieren Sie nach erfolgreichem Test zu Konfiguration > Trigger > Trigger hinzufügen.

Select a Source: EventBridge
Rule: Create a new rule
Rule name: <Enter any name>
Rule type: Schedule expression
Schedule expression: <Use "rate(1 day)" if you want the function to run daily or add your own cron expression>