Accedere a AWS Console > S3 e fare clic su Create bucket (Crea bucket). Creare il bucket con le impostazioni predefinite.

Una volta all'interno del bucket, fare clic su carica > Aggiungi file e selezionare Utilities.zip dal repository GitHub clonato sul sistema.

Accedere alla Console AWS > AWS Simple Email Service (SES) > Impostazioni SMTP e fare clic su Crea credenziali SMTP

Immettere un Nome utente IAM o lasciare il valore predefinito e fare clic su Crea utente. Salvare il nome utente SMTP e la password SMTP per un ulteriore utilizzo.

Saltare questo passaggio se la configurazione SMTP SES è già stata eseguita.

Accedere a AWS Console > CloudFormation > Create stack > with New Resources (Standard) (Console AWS > CloudFormation > Crea stack > con nuove risorse (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

Inserire i dettagli dello stack. Fare clic su Next (Avanti) e selezionare la casella di controllo "i acknowledge that AWS CloudFormation might creation IAM resources" (riconosco che AWS CloudFormation potrebbe creare risorse IAM), quindi fare clic su Submit

Se "VPC dispone di accesso a Internet?" È impostato su Falso, sono richiesti "Nome utente SMTP per AWS SES" e "Password SMTP per AWS SES". In caso contrario, possono essere lasciati vuoti.

Una volta avviata l'implementazione di CloudFormation, l'ID e-mail indicato nell'ID e-mail del mittente riceverà un'e-mail in cui viene richiesto di autorizzare l'utilizzo dell'indirizzo e-mail con AWS SES. Fare clic sul collegamento per verificare l'indirizzo e-mail.

Una volta completata l'implementazione dello stack CloudFormation, in caso di avvisi/notifiche, verrà inviata un'e-mail all'ID e-mail del destinatario con i dettagli della notifica.

Accedere a AWS Console > AWS Simple Email Service (SES) > SMTP Settings (Impostazioni SMTP) e fare clic su Create SMTP credentials (Crea credenziali SMTP)

Inserire un nome utente IAM o lasciarlo sul valore predefinito e fare clic su Create (Crea). Salvare il nome utente e la password per ulteriori utilizzi.

Accedere a AWS Console > VPC > Endpoint e fare clic su Create Endpoint (Crea endpoint) e immettere i seguenti dettagli:

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>

Seguire lo stesso processo per la creazione degli endpoint SES e SSM VPC. Tutti i parametri rimangono gli stessi di cui sopra, ad eccezione dei servizi che corrispondono rispettivamente a com.amazonaws.<region>.smtp e com.amazonaws.<region>.ssm.

Accedere alla console AWS > AWS Lambda > funzioni e fare clic su Crea funzione nella stessa regione di FSX ONTAP

Utilizza l'impostazione predefinita Author from zero e aggiorna i seguenti campi:

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>

Passare alla funzione Lambda appena creata > scorrere verso il basso fino alla sezione livelli e fare clic su Aggiungi un livello.

Fare clic su create a new layer sotto Layer source

Creare un livello e caricare il file Utilities.zip. Selezionare Python 3.9 come runtime compatibile e fare clic su Create.

Tornare alla funzione AWS Lambda > Add Layer > Custom Layers e aggiungere il livello utility.

Accedere alla scheda Configurazione della funzione lambda e fare clic su Modifica in Configurazione generale. Modificare il timeout in 5 min e fare clic su Salva.

Accedere alla scheda Permissions della funzione lambda e fare clic sul ruolo assegnato. Nella scheda permessi del ruolo, fare clic su Aggiungi permessi > Crea policy inline.

Copiare il contenuto di fsxn_monitoring_resizing_lambda.py da git repo a lambda_function.py nella sezione AWS Lambda Function Code Source.

Creare un nuovo file nello stesso livello di lambda_function.py e assegnargli il nome vars.py e copiare il contenuto di vars.py dal file git repo al file lambda function vars.py. Aggiornare i valori delle variabili in vars.py. Fare riferimento alle definizioni delle variabili riportate di seguito e fare clic su Deploy:

Fare clic su Test, creare un evento di test con un oggetto JSON vuoto ed eseguire il test facendo clic su Invoke per verificare se lo script viene eseguito correttamente.

Una volta eseguito il test, accedere a Configurazione > Trigger > Aggiungi trigger.

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>