Verwenden Sie Lucidscale, um Cloud-Infrastrukturdaten von AWS zu importieren und Diagramme in einem Lucidscale-Modell zu generieren.

Weitere Informationen zu den Funktionen, die mit einer Lucidscale-Lizenz verfügbar sind, finden Sie in unserem Artikel zu Lucidscale-Plänen . Um eine Lizenz zu erwerben, besuchen Sie die Seite mit den Preisen für Lucidscale.

Ansehen: AWS-Cloud-Infrastruktur importieren

Unterstützte Regionen, Ressourcen und Linien

Sie können AWS-Konten importieren, die in einer der folgenden AWS-Regionen gehostet werden:

ap-northeast-1
ap-northeast-2
ap-northeast-3
ap-south-1
ap-southeast-1
ap-southeast-2
ca-central-1
eu-central-1
eu-north-1
eu-west-1
eu-west-2
eu-west-3
sa-east-1
us-east-1
us-east-2
us-west-1
us-west-2

Lucidscale unterstützt die folgenden AWS-Ressourcen:

ALB (Load Balancers v2, Target Groups, Target Health Description)
API Gateway (v1, v2)
AWS Managed Streaming for Kafka
Autoscaling (Groups, Launch Configurations)
CloudFront (Distributions)
CloudTrail
Curated data for Transit Gateway Routes and NACLS
Customer Gateway
DocumentDB
DynamoDB (Tables)
EC2 (Instances, NAT Gateways, Network ACLs, Route Tables, Security Groups, Subnets, Transit Gateway, Volumes, VPC Endpoints, VPC Peering Connections, VPCs, VPN Gateways)
ECS: This is located in a designated view called “ECS View”. The current functionality will provide a view of the clusters, services and tasks running in your environment. It also splits clusters into EC2 and Fargate containers.
EFS File System
EKS clusters
Elasticache
Elastic Network Interface
Elastisearch
ELBs (Load Balancers)
EMR
Glacier
Kinesis Data Streams
Kinesis Firehose
Lambda (Functions)
Network Firewalls
RDS (Clusters, Instances)
Redshift (Clusters)
Route 53
S3 (Buckets - Additional Metadata: roles, groups, etc.)
SNS (Topics, met)
SQS (Queues)
Step Functions
Transit Gateway Routes Metadata

Lucidscale kann Linien zwischen Ressourcen ziehen, die in den Metadaten explizit auf andere verweisen:

Elastic Load Balancers (ELBs) to Auto Scaling Groups (ASGs) [ELB→ ASG]
ELBs to EC2 instances [ELB → EC2]
CloudFront Distributions to S3 Buckets [CloudFront → S3]
Application Load Balancers (ALBs) to EC2 [ALB → EC2]
VPC Peering Connections
Route 53 Hosted Zones to ELBs, S3 Buckets and CloudFront Distributions [Route 53 Hosted Zones → ELBs, S3, CloudFront]
SNS Topic to SQS Queue [SNS → SQS]
SQS Queue to Lambda Function [SQS → Lamba]
Transit Gateway to Peered Transit Gateway and Virtual Private Cloud (VPC) attachments [Transit Gateways → Transit Gateways, VPCs]
Route Table to Internet Gateways and NAT Gateways [Route table → Internet Gateways, NAT Gateways]
API Gateway to Lambda [API Gateway → Lambda]
VPN Connections via Transit gateway [Transit Gateway → VPN Connection → Customer Gateway]
VPN Connections via VPN gateway [VPN Gateway → VPN Connection → Customer Gateway]
HostedZones → ALBs

Hinweis: Wenn Sie sich für die Zusammenfassung von Ressourcen in einer Lucidscale-Ansicht entschieden haben, müssen Sie die Zusammenfassung aufheben, damit Linien im Modell gerendert werden können.

Importieren Sie die AWS-Infrastruktur

Sie können Daten über Ihre AWS-Cloud-Infrastruktur mit einer der beiden folgenden Methoden importieren:

Stellen Sie eine kontoübergreifende IAM-Rolle mit den richtigen Richtlinien bereit
Führen Sie ein Skript über Ihre CLI aus (das die Daten lokal abruft) und stellen Sie dann die generierte JSON-Datei bereit.

Wenn Sie mit einer sehr großen Umgebung arbeiten, verwenden Sie die Informationen im Abschnitt „Kontokonfiguration“ dieses Artikels , wenn Sie kontoübergreifende Rollen verwenden, um die Menge der von Ihnen importierten Daten zu reduzieren oder die Anzahl der API-Aufrufe, die Lucidscale an AWS durchführt, zu reduzieren. Der Data Hub unterstützt bis zu fünf gleichzeitige Importe. Um mehr als fünf Konten zu importieren, müssen Sie warten, bis eines abgeschlossen ist, und dann ein anderes starten.

Hinweis: Wenn Sie mit der kontoübergreifenden Rollenmethode importieren, speichert Lucidscale Ihre Rollen im Data Hub, sodass Sie sie in Zukunft verwenden können, ohne Ihre Kontoinformationen erneut eingeben zu müssen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die AWS-Infrastruktur in ein Lucidscale-Modell zu importieren und darzustellen:

Klicken Sie auf der Lucid-Startseite auf + Neu .
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale.
Wählen Sie AWS aus.
Erstellen Sie ein Modell mit einem zuvor importierten AWS-Konto oder klicken Sie auf „Open Data Hub“ , um ein neues Konto in den Lucid Data Hub zu importieren und es in einem Lucidscale-Modell darzustellen.
Wählen Sie Open Data Hub aus.
Klicken Sie auf + Neues Konto und wählen Sie eine Importmethode.
- Nachdem Sie eine Importmethode ausgewählt und den Import abgeschlossen haben, wird das Konto als Datenquelle im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub aufgeführt. Sie finden es auch als importiertes AWS-Konto im Modal aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWS geklickt haben.
Klicken Sie auf das Dreipunktmenü neben dem Konto, aus dem Sie ein Modell erstellen möchten.
Wählen Sie Neues Modell erstellen.
Überprüfen Sie die Details und fügen Sie Filterhinzu, um unnötige Ressourcen auszuschließen .
Wählen Sie AWS-Modell erstellen.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Sie können das Modell über das Statusmodal öffnen, das direkt nach dem Erstellen eines neuen Modells gerendert wird. Das Modell (und zuvor erstellte Modelle) werden nach der Generierung auch im Abschnitt „Dokumente“ Ihrer Lucid-Homepagegespeichert und sind zugänglich .

modal_confirming_successful_creation_of_aws_lucidscale_model.png

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Importieren Sie AWS-Konten und erstellen Sie Modelle über eine kontoübergreifende Rolle (empfohlen)

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die AWS-Infrastruktur über eine kontoübergreifende Rolle zu importieren und ein Lucidscale-Modell zu rendern.

Sie müssen für jedes neue AWS-Konto, das Sie importieren möchten, eine separate Rolle erstellen. Sie können dies tun, indem Sie auf der Importseite für kontoübergreifende Rollen im Abschnitt „Anmeldeinformationen auswählen“ die Option „ + Neue kontoübergreifende Rolle“ auswählen.

Hinweis: Wenn Sie sich in der Lucid GovSuite-Umgebung befinden, können Sie AWS GovCloud-Konten nur über eine kontoübergreifende Rolle importieren. Die kommerzielle Lucid-Umgebung kann nicht über eine kontoübergreifende Rolle auf AWS GovCloud-Konten zugreifen. Weitere Informationen finden Sie im FAQ-Bereich unten.

Erstellen Sie eine neue kontoübergreifende Rolle

Klicken Sie auf der Lucid-Startseite auf + Neu.
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale.
Wählen Sie AWS aus.
Erstellen Sie ein Modell aus einem zuvor importierten AWS-Konto oder klicken Sie auf Open Data Hub , um ein neues Konto zu importieren und zu rendern.
Nachdem Sie auf Open Data Hubgeklickt haben, klicken Sie auf + Neues Konto.
Wählen Sie Kontoübergreifende Rolleaus.
Klicken Sie oben rechts im Importmodal auf Neue kontoübergreifende Rolle erstellen .

Auf der nächsten Seite des Modals haben Sie zwei Möglichkeiten, eine neue Rolle zu erstellen:

Optionen-zum-Erstellen-einer-neuen-Rolle-für-aws-in-lucidscale.png

Um mit CloudFormation automatisch eine neue Rolle zu erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Stellen Sie sicher, dass „Include ReadOnlyAccess“ aktiviert ist.
- Diese Einstellung ist standardmäßig aktiviert und erforderlich, damit alle Ressourcen in Ihren gerenderten Lucidscale-Modellen korrekt angezeigt werden.
Klicken Sie auf CloudFormation starten , um eine neue Browser-Registerkarte zu öffnen und sich bei Ihrem AWS-Konto anzumelden. Lassen Sie die Registerkarte Ihres Lucid-Browsers geöffnet, damit Sie später darauf zurückgreifen können.
Klicken Sie auf Stapel erstellen.
Nachdem der Stack erstellt wurde, navigieren Sie zur Registerkarte „Ressourcen“ und wählen Sie „LucidscaleImportRole“ aus.
Fahren Sie mit den Schritten zum Hinzufügen einer kontoübergreifenden Rolle zu Lucidscale fort.

Um manuell eine neue Rolle in der AWS IAM-Konsole zu erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Wählen Sie unter „Schritt 1: Mit dem Erstellen einer Rolle beginnen“ die Option „Rolle erstellen“ aus.
- Sie werden zu Ihrem AWS-Konto weitergeleitet. Lassen Sie die Registerkarte Ihres Lucid-Browsers geöffnet, damit Sie später darauf zurückgreifen können.
- Lucidscale generiert automatisch eine eindeutige externe ID, die Ihrem Lucidscale-Konto zugeordnet ist. Dies steht im Einklang mit den Sicherheitsempfehlungen von AWS.
Klicken Sie in AWS auf Weiter: Berechtigungen.
Suchen Sie auf der Seite „Berechtigungen hinzufügen“ nach der ReadOnlyAccess-Richtlinie und wählen Sie sie aus.
- Diese Einstellung ist in Lucid standardmäßig aktiviert und erforderlich, damit alle Ressourcen in Ihren gerenderten Lucidscale-Modellen korrekt angezeigt werden.
Navigieren Sie zurück zur Registerkarte „Lucid“ zu „Schritt 2: Benutzerdefinierte Berechtigungen hinzufügen“ und klicken Sie auf „Berechtigungen kopieren “, um die JSON-Textdatei zu kopieren.
Navigieren Sie zurück zur Seite „Rolle erstellen“ in AWS und klicken Sie auf Richtlinie erstellen. Sie werden zu einem neuen Browser-Tab weitergeleitet, um die Richtlinie zu erstellen.
Wechseln Sie auf der Seite „Richtlinie erstellen“ zur Registerkarte „JSON“ und fügen Sie die Datei, die Sie in die Registerkarte „JSON“ kopiert haben, in Ihre AWS-Konsole ein.
Klicken Sie auf Weiter: Tags.
Fügen Sie der Richtlinie bei Bedarf Tags hinzu und klicken Sie auf Weiter: Überprüfen.
Geben Sie der Richtlinie einen Namen und eine Beschreibung.
Klicken Sie auf Richtlinie erstellen.
Klicken Sie auf der vorherigen AWS-Registerkarte, auf der Sie eine neue kontoübergreifende Rolle erstellt haben, auf die Schaltfläche „Aktualisieren“ und suchen Sie nach dem Namen der gerade erstellten Richtlinie.
Wählen Sie die Richtlinie aus und klicken Sie auf Weiter: Tags.
Fügen Sie der Rolle bei Bedarf IAM-Tags hinzu und klicken Sie dann auf Weiter: Überprüfen.
Geben Sie der Rolle einen Namen und eine Beschreibung und klicken Sie auf Rolle erstellen.

Fügen Sie dem Data Hub eine kontoübergreifende Rolle hinzu

Klicken Sie auf den Namen der Rolle, um zur Übersichtsseite der Rolle zu navigieren.
Kopieren Sie die Zeichenfolge neben „Role ARN“.
Navigieren Sie zurück zu Ihrem Lucid-Tab und scrollen Sie nach unten zum Abschnitt „Kontoübergreifende Rolle zu Lucidscale hinzufügen“ auf der Seite „Neues AWS-Konto“.
Fügen Sie die Zeichenfolge in das Feld „Rollen-ARN“ ein, füllen Sie das Feld „Kontoname“ aus und klicken Sie auf „ Weiter“ , um die kontoübergreifende Rolle zu speichern.
- Die neue Rolle wird dann auf der Seite „Neues AWS-Konto“ mit dem von Ihnen verwendeten „Rollennamen“ angezeigt.
- Die kontoübergreifende Rolle wird auch im Abschnitt „AWS: Gespeicherte Anmeldeinformationen“ des Data Hub angezeigt.
Wählen Sie die Rolle aus und klicken Sie auf Weiter.

Importieren Sie Konten und erstellen Sie Modelle

Wählen Sie die Kontenaus, die Sie in den Data Hub importieren möchten, um ein Lucidscale-Modell zu generieren.
Klicken Sie auf Weiter.
- Mithilfe der Anweisungen am Ende dieses Abschnitts unter „Kontokonfiguration“ können Sie die Regionen angeben, die Sie importieren möchten, und ausgewählte Ressourcentypen oder Metadaten vom Import ausschließen, indem Sie sie abwählen. Abgewählte Ressourcentypen und Metadaten werden nicht in ein über das Konto erstelltes Modell importiert oder gerendert.
Klicken Sie auf AWS-Konto importieren.

So finden Sie Ihr AWS-Konto nach Abschluss des Imports:

Klicken Sie auf + Neu
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale und wählen Sie AWS aus.
Wählen Sie Neues Modell erstellen.
Überprüfen Sie die Details und fügen Sie Filterhinzu, um unnötige Ressourcen auszuschließen .
Wählen Sie AWS-Modell erstellen.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Kontokonfiguration mithilfe einer kontoübergreifenden Rolle

Wenn Sie ein AWS-Konto mithilfe einer kontoübergreifenden Rolle in den Lucid Data Hub importieren, Sie haben die Möglichkeit, ausgewählte Ressourcentypen oder Metadaten vom Import wegzulassen. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, nur die Ressourcentypen anzuzeigen, die Sie interessieren, und kann in einigen Fällen die Geschwindigkeit des Imports erhöhen. Abgewählte Ressourcentypen und Metadaten werden nicht importiert oder in einem Diagramm gerendert.

use_the_check_boxes_to_select_the_resource_types_that_should_be_included_in_your_new_aws_account_in_lucidscale.png

Importieren Sie AWS-Konten und erstellen Sie Modelle über IAM-Benutzeranmeldeinformationen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die AWS-Infrastruktur über IAM-Benutzeranmeldeinformationen zu importieren:

Klicken Sie auf der Lucid-Startseite auf + Neu.
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale.
Wählen Sie AWS aus.
Erstellen Sie ein Modell mit einem zuvor importierten AWS-Konto oder klicken Sie auf „Open Data Hub“ , um ein neues Konto in den Lucid Data Hub zu importieren und es in einem Lucidscale-Modell darzustellen.
Wählen Sie Open Data Hub und klicken Sie auf + Neues Konto.
Wählen Sie eine Importmethode.
Wählen Sie + Neues Konto.
Klicken IAM-Benutzer.
Wählen Sie Weiter.
Erstellen oder verwenden Sie einen IAM-Benutzer mit mindestens den im beigefügten Abschnitt „IAM-Berechtigungen“ angegebenen Richtlinienberechtigungen.
Geben Sie die IAM-Benutzeranmeldeinformationen bei Lucidscale ein oder laden Sie eine CSV- oder AWS-Anmeldeinformationsdatei hoch.
Klicken Sie auf Weiter.
- Sie können die Regionen angeben, die Sie importieren möchten, und ausgewählte Ressourcentypen oder Metadaten vom Import ausschließen, indem Sie sie abwählen. Abgewählte Ressourcentypen und Metadaten werden nicht in ein über das Konto erstelltes Modell importiert oder gerendert.
Klicken Sie auf AWS-Konto importieren.
- Nachdem der Import abgeschlossen ist, wird das Konto im Modal als „importiertes“ AWS-Konto aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWSgeklickt haben.
- Das Konto wird auch im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub angezeigt .
Wählen Sie Neues Modell erstellen.
Überprüfen Sie die Details und fügen Sie Filterhinzu, um unnötige Ressourcen auszuschließen .
Wählen Sie AWS-Modell erstellen.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Sie können das Modell über das Statusmodal öffnen, das direkt nach der Erstellung eines neuen Modells gerendert wird. Das Modell (und zuvor erstellte Modelle) werden nach der Generierung auch im Abschnitt „Dokumente“Ihrer Lucid-Homepage gespeichert und sind zugänglich .

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Sicherheitshinweis: Lucidscale speichert Ihre AWS IAM-Anmeldeinformationen nicht, nachdem der erste Scan Ihrer AWS-Infrastruktur durchgeführt wurde. Ihre Zugangsdaten werden mithilfe standardmäßiger Verschlüsselungsmethoden an unsere Server übertragen. Clients können Verschlüsselungsprotokolle bis zu AES-256 aushandeln. Wir können eine kontoübergreifende Rolle speichern, die uns nur „Beschreiben und Auflisten“-Zugriff auf Ihre Umgebung gewährt (ausführlich im Abschnitt oben beschrieben).

Erstellen eines IAM-Benutzers

Damit Lucidscale auf Ihre AWS-Infrastruktur zugreifen kann, müssen Sie Lucidscale die Anmeldeinformationen für einen neuen IAM-Benutzer geben. Unten finden Sie Anweisungen, wie Sie diese in Ihrer AWS-Konsole erstellen.

Um einen IAM-Benutzer mit einer Inline-Richtlinie für den AWS-Import von Lucidscale zu erstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Öffnen Sie die AWS-Konsole.
Navigieren Sie zum Abschnitt„Benutzer“ von Identity Access and Management (IAM).
Klicken Sie auf Benutzer hinzufügen und geben Sie einen Namen für den Benutzer ein.
- Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben „Zugriffsschlüssel – Programmgesteuerter Zugriff“, damit Lucidscale den Zugriffsschlüssel verwenden kann, um die Informationen über Ihre Infrastruktur abzurufen.
Klicken Sie auf Weiter: Berechtigungen.
Wählen Sie Vorhandene Richtlinien direkt anhängen aus.
Klicken Sie auf Richtlinie erstellen und wechseln Sie im neu geöffneten Browser-Tab zum JSON- Fenster.
Klicken Sie im Abschnitt „Importierte Konten“ des Lucid Data Hub auf + Neues Konto.
Wählen Sie IAM-Benutzer aus der Liste der Importmethoden aus.
Klicken Sie auf Weiter.
Kopieren Sie die JSON-Richtliniendatei aus dem Modal.
Fügen Sie die JSON-Richtliniendatei in das JSON- Fenster auf der Seite „Richtlinie erstellen“ in AWS ein.
Klicken Sie auf Weiter: Tags.
Fügen Sie der Rolle bei Bedarf IAM-Tags hinzu und klicken Sie dann auf Weiter: Überprüfen.
Geben Sie der Richtlinie einen Namen und eine Beschreibung.
Klicken Sie auf Richtlinie erstellen.
Klicken Sie auf der vorherigen Browserregisterkarte der IAM-Konsole, auf der Sie mit der Erstellung eines neuen Benutzers begonnen haben, auf die Schaltfläche „Aktualisieren“ und suchen Sie dann nach dem Namen der gerade erstellten Richtlinie.
Wählen Sie die Richtlinie aus und klicken Sie auf Weiter: Tags.
Fügen Sie Ihrem Benutzer bei Bedarf IAM-Tags hinzu und klicken Sie dann auf Weiter: Überprüfen.
Überprüfen Sie die Benutzerdetails und klicken Sie auf Benutzer erstellen.
Klicken Sie auf „CSV herunterladen“ , um die Zugriffsschlüssel-ID und den geheimen Zugriffsschlüssel zu speichern, und kopieren/fügen Sie diese ein oder laden Sie die CSV-Datei in Lucidscale hoch.
Klicken Sie auf Weiter.
- Sie können die Regionen angeben, die Sie importieren möchten, und ausgewählte Ressourcentypen oder Metadaten vom Import ausschließen,indem Sie sie abwählen. Abgewählte Ressourcentypen und Metadaten werden nicht in das über das Konto erstellte Modell importiert oder gerendert.
Geben Sie einen Aliasnamen für Ihr Konto an und klicken Sie auf AWS-Konto importieren.
- Nachdem der Import abgeschlossen ist, wird das Konto im Modal als „importiertes“ AWS-Konto aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWSgeklickt haben.
- Das Konto wird auch im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Datenhubs angezeigt.
Wählen Sie Neues Modell erstellen.
Überprüfen Sie die Details Ihres Modells und fügen Sie Filterhinzu, um unnötige Ressourcen auszuschließen .
Wählen Sie AWS-Modell erstellen aus.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Importieren Sie AWS-Konten und erstellen Sie Modelle über CLI

Um die AWS-Infrastruktur über CLI zu importieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Klicken Sie auf der Lucid-Startseite auf + Neu.
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale.
Wählen Sie AWSaus.
Wählen Sie, ob Sie ein Modell aus einem vorhandenen AWS-Konto erstellen möchten, oder klicken Sie auf „ Open Data Hub“ , um ein neues Konto zu importieren und zu rendern.
Nachdem Sie auf Open Data Hub geklickt haben, klicken Sie auf + Neues Konto.
Wählen Sie AWS CLI-Skriptaus.
Klicken Sie auf Weiter.
Kopieren Sie das bereitgestellte Skript und führen Sie es über die Befehlszeilenschnittstelle Ihres Terminals aus, um eine JSON-Datei zu generieren.
- Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in den folgenden CLI-Skriptanweisungen .
Laden Sie den resultierenden JSON-Code auf Lucidscale hoch und klicken Sie dann auf Weiter.
Geben Sie dem Konto, das Sie importieren, einen Namen und klicken Sie dann auf Weiter.
- Das Konto wird im Modal alsimportiertes AWS-Konto aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWS geklickt
  haben.
- Das Konto wird auch im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub angezeigt.
Wählen Sie Neues Modell erstellen.
Überprüfen Sie die Details und fügen Sie Filterhinzu, um unnötige Ressourcen auszuschließen .
Wählen Sie AWS-Modell erstellen.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Sie können das Modell über das Statusmodal öffnen, das direkt nach dem Erstellen eines neuen Modells gerendert wird. Das Modell (und zuvor erstellte Modelle) werden auch im Abschnitt „Dokumente“ Ihrer Lucid-Startseitegespeichert undsind nach der Erstellung zugänglich.

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Optimierte CLI-Skriptanweisungen

Installieren Sie Python 3.0-3.9.
Installieren Sie die AWS CLI.
Führen Sie pip3 install botocore==1.27.77 aus.
Konfigurieren Sie die AWS CLI (Anweisungen von AWS finden Sie hier).
Führen Sie python3 awscliscript.py --profile „profile name“ --regions us-east-1 us-west-1 aus, wodurch eine aws.json-Datei erstellt wird.
Klicken Sie auf + Neu.
Bewegen Sie den Mauszeiger über Lucidscale und wählen Sie AWS aus.
Wählen Sie, ob Sie ein vorhandenes Konto importieren möchten
- Sie können auch auf Open Data Hub, + New Accountklicken und AWS CLI Script auswählen.
Laden Sie die aws.json-Datei in Lucidscale hoch und klicken Sie auf Weiter.
Geben Sie dem Konto, das Sie importieren, einen Namen und klicken Sie dann auf Weiter.
- Das Konto wird im Modal alsimportiertes AWS-Konto aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWS geklickt
  haben.
- Das Konto wird auch im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub angezeigt.
Wählen Sie Neues Modell erstellen.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Detaillierte CLI-Skriptanweisungen

Installieren Sie Python 3.0-3.9 (Anweisungen finden Sie hier). Stellen Sie sicher, dass Sie im Installationsprogramm die Option „Python zu PATH hinzufügen“ aktivieren.
Installieren Sie die AWS CLI (Anweisungen von AWS finden Sie hier).
- Klicken Sie im linken Bereich durch Anweisungen wie „ Installieren der AWS CLI“ und „Konfigurieren der AWS CLI“.
Installieren Sie botocore Version 1.27.77 mit pip3, indem Sie pip3 install botocore==1.27.77 ausführen.
- Lucidscale - AWS wurde von der botocore-Version 1.27.77 entwickelt, aber wenn Sie bereits eine andere Version installiert haben, sollte der Import weiterhin funktionieren. Wenn dies nicht der Fall ist, sollten Sie das Skript in einer virtuellen Python-Umgebung ausführen, die es Ihnen ermöglicht, separate Paketinstallationen für verschiedene Projekte zu verwalten. Nach dem Ausführen des Skripts können Sie die virtuelle Umgebung löschen. Eine Anleitung zum Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung finden Sie hier.
Konfigurieren Sie die AWS CLI (Anweisungen von AWS finden Sie hier).
- Ein benanntes Profil ist eine Sammlung von Einstellungen und Anmeldeinformationen, die Sie auf einen AWS CLI-Befehl anwenden können.
- Beim Ausführen von aws configure werden die eingegebenen Anmeldeinformationen im Profil mit dem Namen „default“gespeichert. Wenn Sie über mehrere Konten verfügen, empfehlen wir, für diese benannte Profile zu erstellen. Wenn ich beispielsweise zwei Konten habe, preprod und prod , und deren Anmeldeinformationen als zwei separate Profile speichere, könnte ich die ec2-Instanzen in preprodeinfach beschreiben , indem ich aws ec2 discover-instances --profile preprod ausführe. UmdannInstanzen in prod zu beschreiben, kann ich das Profilargument in aws ec2 discover-instances --profile prodändern.
- Eine Anleitung zum Einrichten von benannten Profilen aus AWS finden Sie hier.
- Für das Lucidscale-AWS-Skript müssen Sie den Namen des/der Profile(s) angeben, die Sie importieren möchten.
Führen Sie das Lucidscale-AWS-Skript aus
1. -c oder --count
  - Geben Sie eine JSON-Datei mit Details zur Anzahl der Ressourcen aus. Wenn Sie das Skript mit diesem Flag ausführen, erfolgt ein anderer Pfad durch das Importskript und es wird keine JSON-Datei ausgegeben, die auf Lucidscale – AWS hochgeladen werden kann
2. -a oder --anon
  - Anonymisieren Sie die Daten (Hashing aller Zeichenfolgen).
3. -o oder --output
  - Geben Sie die Daten unter dem angegebenen Dateinamen aus
4. -p oder --profile
  - Der Name des zu verwendenden Profils
5. -r oder --regions
  - Die zu importierenden Regionen
    - (Beispiel) python3 awscliscript.py --profile preprod --regions us-east-1 us-west-1
    - Der obige Befehl führt das Skript aus und generiert Daten für Ressourcen im Preprod- Profil, die in den Regionen us-east-1 und us-west-1leben
    - Das Lucidscale-AWS-Skript verfügt über zusätzliche Flags, die verwendet werden können
6. Als Ausgabe wird eine aws.json generiert. Laden Sie diese Datei in Lucidscale hoch, um Ihre Infrastruktur in den Lucid Data Hub zu importieren.
  - Das Konto wird im Modal alsimportiertes AWS-Konto aufgeführt, nachdem Sie auf + Neu > Lucidscale > AWS geklickt
    haben.
  - Das Konto wird auch im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub angezeigt.
7. Wählen Sie Modell erstellen aus.

Das Lucidscale-Modell wird im Hintergrund Ihres Lucid-Kontos generiert. Sobald es gerendert wurde, benachrichtigen wir Sie über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Sie können das Modell über das Statusmodal öffnen, das direkt nach dem Erstellen eines neuen Modells gerendert wird. Das Modell (und zuvor erstellte Modelle) werden nach der Generierung auch im Abschnitt „Dokumente“Ihrer Lucid-Homepage gespeichert und sind zugänglich .

Erfahren Sie mehr: Um zu erfahren, wie Sie nach dem Rendern mit der AWS-Architektur in einem Lucidscale-Modell arbeiten , lesen Sie unseren Artikel.

Hinweis:

Windows-Benutzer: Verwenden Sie „Windows CMD“, um die Skriptbefehle auszuführen
MacOs-Benutzer: Verwenden Sie das Terminal

Verwenden Sie den Data Hub, um AWS-Infrastrukturdaten und Anmeldeinformationen zu verwalten

Auf importierte Konten zugreifen

Nach dem Import Ihres AWS-Kontos wird es als Datenquelle mit dem Kontonamen aufgeführt, den Sie im Abschnitt „AWS: Importierte Konten“ des Data Hub angegeben haben. In diesem Abschnitt können Sie auch auf + Neues Kontoklicken , um ein neues Konto in den Data Hub zu importieren .

Die in diesem Abschnitt aufgeführten Konten sind Datenquellen, die zum Erstellen neuer Lucidscale-Modelle verwendet werden können. Datenquellen („Konten“) enthalten die AWS-Kontometadaten, die zum Erstellen von Lucidscale-Modellen verwendet werden. Das Feld „Letzte Aktualisierung“ gibt an, wann Ihre Datenquelle zuletzt aktualisiert wurde, um etwaige Aktualisierungen in Ihrem verbundenen AWS-Konto zu berücksichtigen.

Das Cloud-Inventar jedes Kontos wird auf der rechten Seite angezeigt, nachdem Sie ein Konto aus der Liste ausgewählt haben. Mithilfe dieser Bestandsaufnahme können Sie die vollständige Anzahl aller importierten Ressourcentypen anzeigen, bevor Sie ein Modell erstellen. Sie können auch eine CSV-Datei mit der Liste der Ressourcen herunterladen und direkt vom Data Hub aus zählen, indem Sie auf „CSV herunterladen“ klicken.

Die Bestandsliste listet alle Ressourcen auf, auf die über Ihre Berechtigungsrichtlinie zugegriffen werden kann, die an die kontoübergreifende Rolle angehängt ist. Wenn Sie sich für die Verwendung von "Neue Rolle automatisch erstellen" mit unserer CloudFormation Stack-Vorlage entscheiden, werden alle Ressourcen in Ihrem Konto, auf die über die ReadOnlyAccess-Richtlinie von AWS zugegriffen werden kann, im Bestand gerendert. Wenn Sie eine Rolle manuell mit einer benutzerdefinierten Richtlinie erstellen, werden nur die Ressourcentypen, die in Ihrer angehängten Berechtigungsrichtlinie angegeben sind, in der Bestandsliste gerendert.

Klicken Sie auf das Dreipunktmenü , das für ein Konto angezeigt wird, um sechs mögliche Optionenanzuzeigen : Neues Modell erstellen, Konto von AWS aktualisieren, Aktualisierung planen, Ressourcen bearbeiten, Konto umbenennenund Konto löschen .

„Neues Modell erstellen“ beginnt mit dem Rendern der mit dem Konto verknüpften AWS-Infrastruktur als Diagramm im Arbeitsbereich eines neuen Modells. Das Modell wird im Hintergrund Ihrer Lucid-Startseite generiert und wir benachrichtigen Sie, sobald es gerendert wurde, über das Statusmodal, das unten rechts auf der Seite angezeigt wird.

Aktualisieren Sie das Konto von AWS und planen Sie die Aktualisierung ermöglicht es Ihnen, die AWS-Kontodaten, die Sie in den Data Hub importiert haben, manuell oder automatisch zu aktualisieren,um etwaige Änderungen im verbundenen AWS-Konto widerzuspiegeln. Neue Modelle, die nach der Aktualisierung aus dem Konto erstellt werden, spiegeln die Änderungen im verbundenen AWS-Konto wider.

Weitere Informationen: Weitere Informationen zum Aktualisieren von Konten von AWS finden Sie in unserem Artikel„Daten in Lucidscale aktualisieren und synchronisieren“ .

Mit „Ressourcen bearbeiten“ können Sie die in jedem Datensatz enthaltenen Ressourcen bearbeiten. Wählen Sie diese Option aus, um ein Modal zu öffnen, in dem Sie beliebige Ressourcen zu Ihren vorhandenen Datensätzen hinzufügen oder daraus entfernen können. Wenn Sie mit der Auswahl fertig sind, klicken Sie auf „Konto speichern und aktualisieren“. Dadurch wird sichergestellt, dass der Datensatz aktualisiert wird und Modelle, die auf diesen Datensatz verweisen, auf die neuesten Informationen aktualisiert werden.

Mit „Konto umbenennen“ können Sie den Namen des ausgewählten Datensatzes ändern.

„Konto löschen“ entfernt das importierte Konto aus dem Lucid Data Hub und alle mit diesem Konto erstellten Modelle verlieren die Möglichkeit, Daten von AWS zu aktualisieren.

Hinweis: Die oben angezeigten Optionen variieren je nach der Importmethode, die Sie für ein Konto verwendet haben. Die Aktualisierungsoption ist nur beim kontoübergreifenden AWS-Rollenimport verfügbar. IAM- und CLI-Importe unterstützen diese Option nicht.

Geben Sie gespeicherte Anmeldeinformationen frei und löschen Sie sie

Der Abschnitt„Gespeicherte Anmeldeinformationen“ unter „Data Hub > AWS“listet die kontoübergreifenden Rollen auf, die Sie zum Importieren Ihrer AWS-Konten in den Data Hub verwenden können. Klicken Sie in diesem Abschnitt auf + Neue kontoübergreifende Rolle , um einen neuen Satz von Anmeldeinformationen hinzuzufügen, die zum Importieren eines AWS-Kontos verwendet werden können.

Sie können die von Ihnen erstellten kontoübergreifenden Rollen auch mit anderen Benutzern teilen. Wenn Sie auf das Dreipunktmenü klicken, das für ein Konto angezeigt wird, werden zwei mögliche Optionen angezeigt: Anmeldeinformationen teilen und Anmeldeinformationen löschen.

example_of_aws_saved_credentials_page_in_the_lucidscale_data_hub.png

Anmeldeinformationen teilen öffnet ein Modal, in dem Sie eine kontoübergreifende Rolle mit einem anderen Benutzer Ihres Lucid-Kontos teilen können, indem Sie dessen E-Mail-Adresse angeben. Wenn Sie ihnen Zugriff auf die Anmeldeinformationen gewähren, können Sie das zugehörige AWS-Konto in den Data Hub importieren und Lucidscale-Modelle erstellen. Nachdem ein Berechtigungsnachweis mit einem anderen Benutzer geteilt wurde, können Sie dessen Zugriff auf den Berechtigungsnachweis widerrufen, indem Sie im selben Modal auf das X neben seiner E-Mail-Adresse klicken .

Anmeldeinformationen löschen entfernt die kontoübergreifende Rolle aus dem Data Hub. Nach dem Löschen einer Anmeldeinformation verlieren alle Konten, die zuvor mit dieser Anmeldeinformation importiert wurden, sowie die aus diesen Konten erstellten Modelle die Möglichkeit, Daten von AWS zu aktualisieren.

Weitere Informationen: Sie können Anmeldeinformationen nur in dem Datenhub teilen, der Ihnen gehört. Nur Lucidscale-Benutzer, denen eine Creator-Lizenz zugewiesen wurde, können Konten importieren und Modelle erstellen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel Verwaltung, Nutzung und Sicherheit von Anmeldeinformationen in Lucidscale .

Sicherheitsinformationen

Kontoübergreifende Rollen

Kontoübergreifende Rollen sind die bevorzugte Methode von AWS, um Dritten Zugriff auf Ihr Konto zu gewähren. Mit dieser Methode kann Lucidscale Anmeldeinformationen sicher speichern, sodass Sie ein Diagramm problemlos aktualisieren können. Weitere Informationen finden Sie in diesen Ressourcen:

Erzwungene externe ID

Gemäß den besten Sicherheitspraktiken von AWS erzwingt Lucid, dass externe IDs in der Datenbank von Lucid eindeutig bleiben. Daher stellt Lucid dem Benutzer eine eindeutige externe ID zur Verfügung und verhindert, dass der Benutzer seine eigene externe ID eingibt.

Sicherer, begrenzter Zugriff für IAM-Benutzer

Für den von Ihnen erstellten IAM-Benutzer fordern wir eine eingeschränkte Berechtigung auf der Ebene „Beschreiben“ an. Ein mit diesen Berechtigungen erstellter IAM-Benutzer kann keine Einstellungen in Ihrer AWS-Infrastruktur ändern oder Daten in Ihren Datenbanken lesen. Wir verwenden den IAM-Benutzer nur zum Lesen der strukturellen Metadaten Ihrer AWS-Infrastruktur.

Alternative CLI-Skript

Wenn Sie die Aktionen, die wir während unseres AWS-Infrastrukturscans durchführen, überprüfen und steuern möchten, können Sie unser bereitgestelltes Python-Skript herunterladen und verwenden, anstatt einen IAM-Benutzer zu erstellen. In diesem Szenario werden Ihre IAM-Anmeldeinformationen niemals an Lucidscale weitergegeben und Sie können sowohl den Code, der in Ihrer Umgebung ausgeführt wird, als auch die resultierenden Metadaten überprüfen, bevor Sie die Metadaten auf Lucidscale hochladen. Auf das importierte JSON kann im Lucid Data Hub zugegriffen werden, um es zum Erstellen von Lucidscale-Modellen zu verwenden.

Sichere Aufbewahrung von Dokumenten (Modellen)

Lucidscale speichert die von AWS importierten Metadaten und generierten Modelle unter Verwendung des branchenüblichen Schutzes für vertrauliche Daten. Importierte AWS-Daten werden als Teil des Lucidscale-Modells eingebettet, sodass Sie den Zugriff auf die Daten mit den standardmäßigen Freigabeberechtigungen von Lucid steuern können. Weitere Informationen darüber, wie wir Ihre Dokumente schützen, finden Sie auf unserer Seite zur Inhaltssicherheit oder wenden Sie sich an unser Vertriebsteam.

Keine Speicherung von Zugangsschlüsseln

Lucidscale speichert Ihre AWS IAM-Anmeldeinformationen nicht, nachdem der erste Scan Ihrer AWS-Infrastruktur durchgeführt wurde. Ihre Zugangsdaten werden mithilfe standardmäßiger Verschlüsselungsmethoden an unsere Server übertragen. Clients können Verschlüsselungsprotokolle bis zu AES-256 aushandeln. Wir können eine kontoübergreifende Rolle speichern, die uns lediglich „Beschreibungs- und Listenzugriff“ auf Ihre Umgebung gewährt.

FAQ

Hat nach dem Kauf von Lucidscale jeder Benutzer des Kontos Zugriff?

Wenn Sie ein bestehender Lucid-Kunde sind (derzeit über ein Lucidchart- oder Lucidspark-Abonnement verfügen), ist es abhängig von Ihren Lizenzeinstellungen möglich, dass nicht alle Benutzer des Kontos standardmäßig Zugriff auf Lucidscale haben. Ein Kontoadministrator muss möglicherweise die erworbenen Lucidscale-Lizenzen einzelnen Benutzern oder Gruppen über den Abschnitt „Benutzer“ des Admin-Panels auf die gleiche Weise wie bei Lucidchart und Lucidspark zuweisen. Benutzern, die einem Konto hinzugefügt werden, das nur über ein Lucidscale Team-Abonnement verfügt (keine aktuellen Lucidchart- oder Lucidspark-Abonnements), wird automatisch entweder eine Creator- oder Explorer-Lizenz zugewiesen, je nachdem, welche Lizenzen erworben wurden. Anweisungen zum Gewähren von Lizenzen finden Sie im Lucid-Admin-Panel: Artikel „Lizenzeinstellungen“ .

Wie erhält Lucidscale Zugriff auf unsere AWS-Umgebung? Welche Zugriffsebene hat Lucidscale?

Die von Lucidscale und AWS empfohlene Methode ist eine kontoübergreifende Rolle. Wir stellen eine Richtlinie bereit, die uns den Zugriff auf Ihre Umgebung zum Beschreiben und Auflisten ermöglicht, damit wir eine Bestandsaufnahme der Ressourcen erstellen können. Auf die in Lucid gespeicherten Anmeldeinformationen kann nur über Ihr Lucid-Konto zugegriffen werden. Mit dieser Importmethode können Sie Daten aus dem Konto mit einer Aktion aktualisieren. Mit der von uns bereitgestellten Berechtigungsrichtlinie können Sie genau bestimmen, auf welche Daten die kontoübergreifende Rolle Zugriff hat, um sie von AWS anzufordern.

Wenn Sie unsere IAM-Benutzermethode verwenden, werden Anmeldeinformationen überhaupt nicht gespeichert, sondern nur einmal verwendet und verworfen. Im Allgemeinen verwenden unsere Benutzer diese Importmethode zusammen mit temporären AWS-Anmeldeinformationen, da diese Methode keine zusätzlichen Datenaktualisierungen zulässt.

Wir haben auch eine Methode, die ein Python-Skript verwendet, das Sie über die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) ausführen können, um eine JSON-Datei zu generieren. Nach der Generierung der JSON-Datei können Benutzer den Inhalt überprüfen und bei Bedarf Daten vor dem Import entfernen. Benutzer können diese JSON-Datei dann auf Lucidscale hochladen, ohne Anmeldeinformationen in Lucidscale einzugeben.

Wie interagieren Lucidscale Commercial und Lucidscale for Gov beim Import über kontoübergreifende Rollen?

Während die Funktionalität des Produkts in beiden Umgebungen gleich ist, richtet AWS die Sicherheit für diese beiden Umgebungen unterschiedlich ein. AWS IAM-Rollen und ressourcenbasierte Richtlinien delegieren den kontenübergreifenden Zugriff nur innerhalb einer einzigen Partition. Lucid GovSuite befindet sich in einer separaten AWS-Partition und kann daher keine AWS-Daten über eine kontoübergreifende Rolle von Nicht-GovCloud-AWS-Konten importieren. Kontoübergreifende Rollen, unsere empfohlene Importmethode, ermöglichen nur den Zugriff auf Konten desselben Typs. Wenn Sie sich also in der kommerziellen Lucid-Umgebung befinden, können Sie über kontoübergreifende Rollen auf kommerzielle AWS-Cloud-Konten zugreifen und diese importieren In der Lucid GovSuite-Umgebung können Sie über eine kontoübergreifende Rolle auf AWS GovCloud-Konten zugreifen und diese importieren.

Wir unterstützen die Möglichkeit, kommerzielle AWS-Konten über einen IAM-Benutzer oder ein aus unserem CLI-Skript erstelltes JSON in Lucidscale for Gov zu importieren.

Auf welche APIs greift Lucidscale zu?

Wir verwenden hauptsächlich API-Endpunkte zum Beschreiben und Auflisten.

Können Sie auswählen, welche Metadaten (die im Datenfenster angezeigten Felder und Werte) importiert werden? Wenn nicht, welche Metadaten werden importiert?

Nein, Sie können derzeit nicht auswählen, welche Metadaten importiert werden. Wir möchten jedoch in Zukunft die Möglichkeit schaffen, dies zu tun. Alle Metadaten aus einem Beschreibungs-API-Aufruf werden importiert.

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