AWS 콘솔 > *S3*로 이동하여 *버킷 만들기*를 클릭합니다. 기본 설정으로 버킷을 생성합니다.

버킷에 들어가면 업로드 > *파일 추가*를 클릭하고 시스템의 복제된 GitHub 저장소에서 *Utilities.zip*을 선택합니다.

AWS 콘솔 > AWS Simple Email Service(SES) > *SMTP 설정*으로 이동한 후 *SMTP 자격 증명 만들기*를 클릭합니다.

IAM 사용자 이름을 입력하거나 기본값을 그대로 두고 *사용자 만들기*를 클릭합니다. 나중에 사용할 수 있도록 *SMTP 사용자 이름*과 *SMTP 비밀번호*를 저장하세요.

SES SMTP 설정이 이미 되어 있는 경우 이 단계를 건너뜁니다.

AWS 콘솔 > CloudFormation > 스택 생성 > 새 리소스 사용(표준)으로 이동합니다.

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

스택 세부정보를 입력하세요. 다음을 클릭하고 "AWS CloudFormation이 IAM 리소스를 생성할 수 있음을 인정합니다" 확인란을 선택하고 제출을 클릭합니다.

"VPC에 인터넷 접속이 가능한가요?"가 False로 설정된 경우, "AWS SES의 SMTP 사용자 이름"과 "AWS SES의 SMTP 비밀번호"가 필요합니다. 그렇지 않으면 비워둘 수 있습니다.

CloudFormation 배포가 시작되면 "발신자 이메일 ID"에 언급된 이메일 ID로 AWS SES에서 해당 이메일 주소 사용을 승인해 달라는 요청 이메일을 받게 됩니다. 링크를 클릭하여 이메일 주소를 확인하세요.

CloudFormation 스택 배포가 완료되면 경고/알림이 있는 경우 알림 세부 정보가 포함된 이메일이 수신자 이메일 ID로 전송됩니다.

AWS 콘솔 > AWS Simple Email Service(SES) > SMTP 설정으로 이동한 후 *SMTP 자격 증명 만들기*를 클릭합니다.

IAM 사용자 이름을 입력하거나 기본값을 그대로 두고 '만들기'를 클릭합니다. 나중에 사용할 수 있도록 사용자 이름과 비밀번호를 저장하세요.

AWS 콘솔 > VPC > *엔드포인트*로 이동하여 *엔드포인트 생성*을 클릭하고 다음 세부 정보를 입력합니다.

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>

SES 및 SSM VPC 엔드포인트를 생성하는 것과 동일한 프로세스를 따르세요. 모든 매개변수는 위와 동일하지만, 서비스는 각각 com.amazonaws.<region>.smtp 및 *com.amazonaws.<region>.ssm*에 해당합니다.

AWS 콘솔 > AWS Lambda > *함수*로 이동하고 FSx ONTAP 과 동일한 리전에서 *함수 생성*을 클릭합니다.

기본 설정인 *처음부터 작성자*를 사용하고 다음 필드를 업데이트하세요.

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>

새로 만든 람다 함수로 이동합니다. > 레이어 섹션까지 아래로 스크롤하여 *레이어 추가*를 클릭합니다.

레이어 소스 아래의 *새 레이어 만들기*를 클릭하세요.

레이어를 만들고 Utilities.zip 파일을 업로드합니다. 호환 런타임으로 *Python 3.9*를 선택하고 *만들기*를 클릭합니다.

AWS Lambda 함수 > 계층 추가 > *사용자 지정 계층*으로 돌아가서 유틸리티 계층을 추가합니다.

Lambda 함수의 구성 탭으로 이동하여 *일반 구성*에서 *편집*을 클릭합니다. 제한 시간을 *5분*으로 변경하고 *저장*을 클릭합니다.

Lambda 함수의 권한 탭으로 이동하여 할당된 역할을 클릭합니다. 역할의 권한 탭에서 권한 추가 > *인라인 정책 만들기*를 클릭합니다.

git repo에서 *fsxn_monitoring_resizing_lambda.py*의 내용을 AWS Lambda 함수 코드 소스 섹션의 *lambda_function.py*로 복사합니다.

lambda_function.py와 같은 레벨에 새 파일을 만들고 이름을 *vars.py*로 지정한 다음 git 저장소에서 vars.py의 내용을 lambda 함수 vars.py 파일로 복사합니다. vars.py에서 변수 값을 업데이트합니다. 아래의 변수 정의를 참조하고 *배포*를 클릭하세요.

*테스트*를 클릭하고 빈 JSON 객체로 테스트 이벤트를 만든 다음, *호출*을 클릭하여 테스트를 실행하고 스크립트가 제대로 실행되는지 확인합니다.

성공적으로 테스트가 완료되면 구성 > 트리거 > *트리거 추가*로 이동합니다.

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>