Компромисс для именования таблиц DynamoDB с CloudFormation
Я создаю некоторые таблицы Dynamodb через CloudFormation, к которым будут обращаться Python-лямбды. Похоже, у меня есть два варианта именования таблиц - пусть CF сделает это, и, следовательно, поместит целую кучу случайных символов в имя или задает имя явно, что дает мне легкодоступное имя, но означает, что я не могу вносить изменения через CF без замены таблицы.
Я думаю, что недостатком простого имени является то, что у меня либо должен быть конфигурационный файл, который отличается для каждой учетной записи, в которой я запускаю CF (потому что они будут иметь разные случайные имена), либо мне нужно написать код для обнаружения имя на каждом вызове лямбды.
Так что же вы делаете? Явные имена, а затем заниматься заменой изменений, или позволить CF сделать это и разобраться с обнаружением имен БД в коде? Или что-то еще, о чем я не думаю?
1 ответ
CloudFormation позволяет вам создавать шаблоны для ваших стековых конфигураций, поэтому я бы посоветовал рассматривать их как таковые. Вы, вероятно, не хотите иметь жестко закодированные значения в своих шаблонах.
Есть несколько способов сделать имена динамическими, один из них - не указывать один, и AWS создаст для вас уникальный. Другое - использовать !Sub
или же !ImportValue
/!Ref
внутренние функции для создания динамических значений. То есть: TableName: !Sub "${AWS::StackName}-my-unique-content"
который всегда будет уникальным для каждого стека, но также будет содержать некоторую описательную информацию о содержимом внутри.
Если у вас есть лямбды Python внутри одного стека, передайте имя таблицы в качестве переменной среды (imo самый простой способ)
PythonFunction:
Type: "AWS::Serverless::Function"
Properties:
Environment:
Variables:
TABLE_NAME: !Ref DynamoTableResource
Если они созданы в другом стеке, но в той же учетной записи - ваш лучший шанс - экспортировать имя таблицы как Output
, а затем сослаться на это, позвонив !ImportValue
функция. Например:
dynamostack.yaml
Outputs:
DynamoDBResource:
Description: "DynamoDB table"
Value: !Ref DynamoTableResource
Export:
Name: !Sub "${AWS::StackName}-exported-dynamo-table-name"
И в другой стек:
functionstack.yaml
PythonFunction:
Type: "AWS::Serverless::Function"
Properties:
Environment:
Variables:
TABLE_NAME: !ImportValue "dynamostack-exported-dynamo-table-name"
Будьте осторожны с ссылками между стеками, вы можете получить круговые зависимости повсюду.
Другой вариант - использовать параметры в шаблоне CloudFormation и передавать через них имена таблиц DynamoDB и ссылаться на них (используя !Ref
) в ваших лямбда-функциях.