Lucidscale을 사용하여 AWS에서 클라우드 인프라 데이터를 가져오고 Lucidscale 모델에서 다이어그램을 생성할 수 있습니다.

Lucidscale 라이선스로 제공되는 기능에 대해 자세히 알아보려면 Lucidscale 요금제 문서를 참조하세요. 라이선스를 구매하려면 Lucidscale 가격 페이지를 참조하세요.

Watch: AWS 클라우드 인프라 가져오기

지원되는 지역, 리소스 및 회선Supported regions, resources, and lines

다음 AWS 리전 중 하나에서 호스팅되는 AWS 계정을 가져올 수 있습니다.

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

Lucidscale은 다음과 같은 AWS 리소스를 지원합니다.

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

Lucidscale은 메타데이터에서 다른 리소스를 명시적으로 참조하는 리소스 사이에 선을 그릴 수 있습니다.

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

참고: Lucidscale View 내에서 리소스를 요약하도록 선택한 경우 모델에서 선이 렌더링되도록 하려면 리소스를 요약을 해제해야 합니다.

AWS 인프라 가져오기

다음 두가지 방법 중 하나를 사용하여 AWS 클라우드 인프라에 대한 데이터를 가져올 수 있습니다 .

교차 계정 IAM 역할에 적절한 정책 제공
CLI에서 스크립트를 실행한 다음(데이터를 로컬로 가져옴) 생성된 JSON 파일을 제공합니다.

대규모 환경에서 작업하는 경우 교차 계정 역할을 사용할때 이 문서의 계정 구성 섹션에 있는 정보를 사용하여 가져오는 데이터의 양을 줄이거나 Lucidscale이 AWS에 수행하는 API 호출 수를 줄일 수 있습니다. Data Hub는 최대 5개의 동시 가져오기를 지원합니다. 5개 이상의 계정을 가져오려면 한 계정이 완료될 때까지 기다렸다가 다른 계정을 시작해야 합니다.

참고: 교차 계정 역할 방법을 사용하여 가져오는 경우 Lucidscale은 역할을 Data Hub에 저장하므로 나중에 계정 정보를 다시 입력할 필요 없이 사용할 수 있습니다.

Lucidscale 모델에서 AWS 인프라를 가져오고 렌더링하려면 다음 단계를 따르세요.

Lucid 홈페이지에서 + 새로 만들기를 클릭합니다 .
커서를 Lucidscale 위로 가져갑니다 .
고르다 AWS입니다.
이전에 가져온 AWS 계정으로 모델을 생성하도록 선택하거나 데이터 허브 열기 를 클릭하여 새 계정을 Lucid Data Hub로 가져오고 Lucidscale 모델로 렌더링합니다.
데이터 허브 열기를 선택합니다 .
+ 새 계정 을 클릭하 고 가져오기 방법을 선택합니다

.
- 가져오기 방법을 선택하고 가져오기를 완료하면 계정이 "AWS: 가져온 계정" 섹션을 참조하십시오. AWS에서 + 새로 만들기 >Lucidscale 을 클릭한 후 모달에서 가져온
  AWS 계정으로 나열> 수도 있습니다.
모델을 만들려는 계정 옆에 있는 점 3개 메뉴를 클릭합니다.
새 모델 만들기를 선택합니다 .
세부 정보를 검토하고 필터를 추가하여

불필요한 리소스를 제외합니다.
[Create AWS Model]을 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

새 모델을 만든 직후에 렌더링되는 상태 모달에서 모델을 열 수 있습니다. 모델 (및 이전에 생성된 모델) 도 생성 후 Lucid 홈페이지의"문서 "섹션에 저장되고 액세스할 수 있습니다.

modal_confirming_successful_creation_of_aws_lucidscale_model.png

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

AWS 계정 가져오기 및 교차 계정 역할을 통해 모델 생성(권장)

교차 계정 역할을 통해 AWS 인프라를 가져오고 Lucidscale 모델을 렌더링하려면 아래 단계를 따르세요.

가져오려는 각 새 AWS 계정에 대해 별도의 역할을 생성해야 합니다. 교차 계정 역할 가져오기 페이지의 "자격 증명 선택" 섹션에서 + 새 교차 계정 역할을 선택하면 됩니다.

메모: Lucid GovSuite 환경을 사용하는 경우 교차 계정 역할을 통해서만 AWS GovCloud 계정을 가져올 수 있습니다. Lucid 상용 환경에서는 교차 계정 역할을 통해 AWS GovCloud 계정에 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 아래 FAQ 섹션을 참조하십시오.

새 교차 계정 역할 만들기

Lucid 홈페이지에서 + 새로 만들기를 클릭합니다.
커서를 Lucidscale 위로 가져갑니다 .
AWS를 선택합니다 .
이전에 가져온 AWS 계정에서모델을 생성하도록 선택하거나 Open Data Hub 를 클릭하여 새 계정을 가져오고 렌더링합니다.
데이터 허브 열기를 클릭한 후 + 새 계정을클릭합니다.
교차 계정 역할(Cross-account Role)을 선택합니다.
가져오기 모달의 오른쪽 상단 모서리에 있는 [Create a new Cross-Account Role ]을 클릭합니다.

모달의 다음 페이지에는 새 역할을 만드는 두 가지 옵션이 있습니다.

options-to-create-a-new-role-for-aws-in-lucidscale입니다.png

CloudFormation을 사용하여 새 역할을 자동으로 생성하려면 다음 단계를 따르십시오.

"ReadOnlyAccess 포함"이 활성화되어 있는지 확인합니다.
- 이 설정은 기본적으로 활성화되어 있으며 렌더링된 Lucidscale 모델에 모든 리소스가 올바르게 표시되기 위해 필요합니다.
CloudFormation 시작을 클릭하여 새 브라우저 탭을 열고 AWS 계정에 로그인합니다. 나중에 다시 돌아올 수 있도록 Lucid 브라우저 탭을 열어 둡니다.
[Create Stack]을 클릭합니다.
스택이 생성되면 [리소스(Resources)] 탭으로 이동하여 [LucidscaleImportRole]을 선택합니다.
Lucidscale에 교차 계정 역할 추가 단계로 건너뜁니다.

AWS IAM 콘솔에서 새 역할을 수동으로 생성하려면 다음 단계를 따르십시오.

"1단계: 역할 만들기 시작"에서 역할 만들기를 선택합니다.
- AWS 계정으로 이동합니다. 나중에 다시 돌아올 수 있도록 Lucid 브라우저 탭을 열어 둡니다.
- Lucidscale은 Lucidscale 계정과 연결된 고유한 외부 ID를 자동으로 생성합니다. 이는 AWS 보안 권장 사항과 일치합니다.
AWS에서 Next: Permissions(다음: 권한)를 클릭합니다.
"권한 추가" 페이지에서 ReadOnlyAccess 정책을 검색하여 선택합니다.
- 이 설정은 Lucid에서 기본적으로 활성화되어 있으며 렌더링된 Lucidscale 모델에 모든 리소스가 올바르게 표시되기 위해 필요합니다.
Lucid 탭으로 돌아가 '2단계: 사용자 지정 권한 추가'로 이동하고 권한 복사 를 클릭하여 JSON 텍스트 파일을 복사합니다.
AWS의 [Create Role] 페이지로 돌아가서 [Create Policy]를 클릭합니다. 정책을 만들 수 있는 새 브라우저 탭으로 이동합니다.
[Create Policy] 페이지에서 [JSON] 탭으로 전환하고 [JSON] 탭에 복사한 파일을 AWS 콘솔에 붙여 넣습니다.
Next: Tags(다음: 태그)를 클릭합니다.
원하는 경우 정책에 태그를 추가하고 Next: Review(다음: 검토)를 클릭합니다.
정책에 이름과 설명을 지정합니다.
정책 만들기를 클릭합니다.
새 교차 계정 역할을 생성하던 이전 AWS 탭에서 새로 고침 버튼을 클릭하고 방금 생성한 정책의 이름을 검색합니다.
정책을 선택하고 Next: Tags(다음: 태그)를 클릭합니다.
원하는 경우 IAM 태그를 역할에 추가한 후 [Next: Review]를 클릭합니다.
역할에 이름과 설명을 지정하고 역할 만들기를 클릭합니다.

Data Hub에 교차 계정 역할 추가

역할의 이름을 클릭하여 역할의 요약 페이지로 이동합니다.
"역할 ARN" 옆에 있는 문자열을 복사합니다.
Lucid 탭으로 돌아가 새 AWS 계정 페이지의 "Lucidscale에 교차 계정 역할 추가" 섹션까지 아래로 스크롤합니다.
문자열을 "Role ARN" 필드에 붙여넣고 "Account Name" 필드를 채운 후 Next(다음)를 클릭합니다 을 클릭하여 교차 계정 역할을 저장합니다.
- 그러면 새 역할이 새 AWS 계정 페이지에 사용한 "역할 이름"과 함께 표시됩니다.
- 교차 계정 역할은 Data Hub의 "AWS: Saved Credentials" 섹션에도 표시됩니다.
역할을 선택하고 다음을 클릭합니다 .

계정 가져오기 및 모델 만들기

Lucidscale 모델을 생성하기 위해 Data Hub로 가져올 계정을 선택합니다 .
다음을 클릭합니다 .
- 이 섹션의 끝에 있는 "계정 구성"에 자세히 설명된 지침을 사용하여 가져올 지역을 지정하고 선택한 리소스 종류 또는 메타데이터를 선택 취소하여 가져오기에서 생략할 수 있습니다. 선택 취소된 리소스 유형 및 메타데이터는 계정에서 만든 모델로 가져오거나 렌더링되지 않습니다.
[Import AWS Account ]를클릭합니다 .

가져오기가 완료된 후 AWS 계정을 찾으려면:

+ 새로 만들기를클릭합니다
Lucidscale 에 커서를 놓고 AWS를 선택합니다 .
새 모델 만들기를 선택합니다 .
세부 정보를 검토하고 제외할 필터를 추가합니다. 불필요한 리소스.
[Create AWS Model]을 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

교차 계정 역할을 사용한 계정 구성

교차 계정 역할을 사용하여 AWS 계정을 Lucid Data Hub로 가져올 때 가져오기에서 선택한 리소스 유형 또는 메타데이터를 생략할 수 있습니다. 이렇게 하면 관심 있는 리소스 종류만 시각화할 수 있으며, 경우에 따라 가져오기 속도를 높일 수 있습니다. 선택 취소된 리소스 종류 및 메타데이터는 다이어그램에서 가져오거나 렌더링되지 않습니다.

use_the_check_boxes_to_select_the_resource_types_that_should_be_included_in_your_new_aws_account_in_lucidscale.png

IAM 사용자 자격 증명을 통해 AWS 계정 가져오기 및 모델 생성

IAM 사용자 자격 증명을 통해 AWS 인프라를 가져오려면 다음 단계를 수행합니다.

Lucid 홈페이지에서 + 새로 만들기를클릭합니다.
커서를 Lucidscale 위로 가져갑니다 .
AWS를 선택합니다 .
이전에 가져온 AWS 계정으로 모델을 생성하도록 선택하거나 데이터 허브 열기 를 클릭하여 새 계정을 Lucid Data Hub로 가져오고 Lucidscale 모델로 렌더링합니다.
데이터 허브 열기를 선택하고 + 새 계정을 클릭합니다 .
가져오기 방법을 선택합니다.
+ 새 계정을 선택합니다.
[IAM User ]를 클릭합니다 .
다음을 선택합니다.
첨부된 [IAM Permissions] 섹션에 제공된 정책 권한을 가진 IAM 사용자를 생성하거나 사용합니다.
Lucidscale에 IAM 사용자 자격 증명을 입력하거나 CSV 또는 AWS 자격 증명 파일을 업로드하도록 선택합니다.
다음을 클릭합니다 .
- 가져올 지역을 지정하고 선택한 리소스 유형 또는 메타데이터를 선택 취소하여 가져오기에서 생략할 수 있습니다. 선택 취소된 리소스 유형 및 메타데이터는 계정에서 만든 모델로 가져오거나 렌더링되지 않습니다.
[Import AWS Account ]를클릭합니다 .
- 가져오기가 완료된 후 AWS에서 Lucidscale을 > + 새로 만들기를 클릭하면 계정이 모달에서 "가져온" AWS 계정으로 나열됩니다 >.
- 계정은 Data Hub의 "AWS: 가져온 계정" 섹션에도 표시됩니다 .
새 모델 만들기를 선택합니다 .
세부 정보를 검토하고 제외할 필터를 추가합니다. 불필요한 리소스.
[Create AWS Model]을 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

새 모델을 만든 직후에 렌더링되는 상태 모달에서 모델을 열 수 있습니다. 모델 (및 이전에 만든 모델 )도 생성하면 Lucid 홈페이지의 문서섹션에 저장되고 액세스할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

보안 참고 사항: Lucidscale은 AWS 인프라의 초기 스캔을 수행한 후 AWS IAM 자격 증명을 저장하지 않습니다. 귀하의 자격 증명은 표준 암호화 방법을 사용하여 당사 서버로 전송됩니다. 클라이언트는 최대 AES-256의 암호화 프로토콜을 협상할 수 있습니다. 사용자 환경에 대한 "설명 및 나열" 액세스만 제공하는 교차 계정 역할을 저장할 수 있습니다(위 섹션에서 자세히 설명).

IAM 사용자 생성

Lucidscale이 AWS 인프라에 액세스하려면 Lucidscale에 새 IAM 사용자의 자격 증명을 제공해야 합니다. AWS 콘솔에서 이러한 항목을 생성하는 방법에 대한 지침은 아래를 참조하십시오.

Lucidscale의 AWS 가져오기에 대한 인라인 정책을 사용하여 IAM 사용자를 생성하려면 다음 단계를 수행합니다.

AWS 콘솔을 엽니다.
Identity Access andManagement(IAM ) 의 Users( 사용자 ) 섹션으로 이동합니다.
사용자 추가를 클릭하고 사용자 이름을 입력합니다.
- Lucidscale이 액세스 키를 사용하여 인프라에 대한 정보를 검색할 수 있도록 "액세스 키 - 프로그래밍 방식 액세스" 옆의 확인란을 선택합니다.
Next: Permissions(다음: 권한) 를 클릭합니다 .
기존 정책 직접 연결을선택합니다 .
정책 만들기를 클릭하고 새로 열린 브라우저 탭에서 JSON 창 으로 전환 합니다.
Lucid Data Hub의 가져온 계정 섹션에서 + 새 계정을 클릭합니다.
가져오기방법 목록에서 IAM User 를 선택합니다 .
다음을 클릭합니다 .
모달에서 json 정책 파일을 복사합니다.
AWS의 [Create Policy] 페이지에 있는 JSON 창에 json 정책 파일을 붙여 넣습니다 .
Next: Tags(다음: 태그) 를클릭합니다 .
원하는 경우 IAM 태그를 역할에 추가한 후 [ Next: Review]를 클릭합니다.
정책에 이름과 설명을 지정합니다.
Create Policy(정책 생성 )를클릭합니다 .
새 사용자 생성을 시작한 이전 IAM 콘솔 브라우저 탭에서 새로 고침 버튼을 클릭한 다음 방금 생성한 정책의 이름을 검색합니다.
정책을 선택하고 Next: Tags(다음: 태그)를 클릭합니다.
원하는 경우 사용자에게 IAM 태그를 추가한 후 [ Next: Review]를 클릭합니다.
사용자세부 정보를 검토하고 사용자 만들기를 클릭합니다.
.csv 다운로드를 클릭하여 액세스 키 ID와 보안 액세스 키를 저장하고, 이를 복사/붙여넣기하거나 csv를 Lucidscale에 업로드합니다.
다음을 클릭합니다 .
- 가져올 지역을 지정하고 선택한 리소스 유형 또는 메타데이터를 선택 취소하여 가져오기에서 생략할 수 있습니다. 선택 취소된 리소스 종류 및 메타데이터는 계정에서 만든 모델에서 가져오거나 렌더링되지 않습니다.
계정의 별칭 이름을 지정하고 [ Import AWS Account]를 클릭합니다.
- 가져오기가 완료된 후 AWS에서 Lucidscale을 > + 새로 만들기를 클릭하면계정이 모달에서 "가져온" AWS
  계정으로 나열됩니다 >.
- 계정은 "AWS: 가져온 계정" 섹션을 참조하세요.
새 모델 만들기를 선택합니다 .
모델의 세부 정보를 검토하고 제외할 필터를 추가합니다 불필요한 리소스.
[Create AWS Model]을 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

CLI를 통해 AWS 계정 가져오기 및 모델 생성

CLI를 통해 AWS 인프라를 가져오려면 다음 단계를 따르십시오.

Lucid 홈페이지에서 + 새로 만들기를클릭합니다.
커서를 Lucidscale 위로 가져갑니다 .
AWS를 선택합니다 .
기존 AWS 계정에서 모델을 생성하도록 선택하거나 Open Data Hub 를 클릭하여새 계정을 가져오고 렌더링합니다.
데이터 허브 열기를 클릭한 후 + 새 계정을 클릭합니다.
[AWS CLI Script ]를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
터미널의 명령줄 인터페이스를 사용하여 제공된 스크립트를 복사하고 실행하여 JSON 파일을 생성합니다.
- 단계별 지침은 아래의 CLI 스크립트 지침을 참조하십시오.
결과 JSON을 Lucidscale에 업로드한 후 다음을 클릭합니다 .
가져올 계정에 이름을 지정하고 Next(다음)를 클릭합니다 .
- [AWS]에서 [+ New > Lucidscale]을클릭하면 계정이 모달에서 가져온
  AWS 계정으로 나열됩니다 >.
- 계정은 "AWS: 가져온 계정" 섹션에 추가합니다.
새 모델 만들기를 선택합니다 .
세부 정보를 검토하고 제외할 필터를 추가합니다. 불필요한 리소스.
[Create AWS Model]을 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

새 모델을 만든 직후에 렌더링되는 상태 모달에서 모델을 열 수 있습니다. 모델 (및 이전에 생성된 모델) 도 생성한 후 Lucid Home Page의 문서섹션에 저장되고 액세스할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

간소화된 CLI 스크립트 지침

Python 3.0-3.9를 설치합니다.
AWS CLI를 설치합니다.
pip3 install botocore==1.27.77 을 실행합니다.
AWS CLI를 구성합니다(AWS의 지침은 여기에서확인할 수 있습니다 ).
python3 awscliscript.py --profile "profile name" --regions us-east-1 us-west-1 을 실행하여 aws.json 파일을 생성합니다.
+ 새로 만들기를클릭합니다 .
Lucidscale 에 커서를 놓고 AWS를 선택합니다 .
기존 계정을 가져오도록 선택
- 데이터 허브 열기(Open Data Hub), + 새 계정(New Account )을클릭하고 AWS CLI 스크립트(AWS CLI Script )를 선택할 수도 있습니다.
aws.json 파일을 Lucidscale에 업로드하고 [Next]를 클릭합니다 .
가져올 계정에 이름을 지정하고 Next(다음)를 클릭합니다 .
- [AWS]에서 [+ New > Lucidscale]을클릭하면 계정이 모달에서 가져온
  AWS 계정으로 나열됩니다 >.
- 계정은 "AWS: 가져온 계정" 섹션을 참조하십시오.
새 모델 만들기를 선택합니다 .

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

자세한 CLI 스크립트 지침

Python 3.0-3.9를 설치합니다(지침은 여기에서 찾을 수 있음). 설치 프로그램에서 Add Python to PATH(PATH에 Python 추가 ) 옵션을 선택해야 합니다.
AWS CLI를 설치합니다(AWS의 지침은 여기에서확인할 수 있습니다 ).
- 왼쪽 패널을 사용하여 AWS CLI 설치 및 AWS CLI 구성 과 같은 지침을클릭합니다 .
pip3 install botocore==1.27.77을 실행하여 pip3과 함께 botocore 버전 1.27.77을 설치합니다.
- Lucidscale - AWS는 botocore 버전 1.27.77로 개발되었지만 이미 다른 버전이 설치되어 있어도 가져오기가 계속 작동합니다. 그렇지 않은 경우 다른 프로젝트에 대해 별도의 패키지 설치를 관리할 수 있는 파이썬 가상 환경에서 스크립트를 실행해 보세요. 스크립트를 실행한 후에는 가상 환경을 삭제할 수 있습니다. Python 가상 환경 만들기에 대한 지침은 여기에서확인할 수 있습니다.
AWS CLI를 구성합니다(AWS의 지침은 여기에서확인할 수 있습니다 ).
- 명명된 프로파일 은 AWS CLI 명령에 적용할 수 있는 설정 및 자격 증명의 모음입니다.
- aws configure 를 실행하면 입력한 자격 증명이 default라는 프로필에 저장됩니다 . 계정이 여러 개인 경우 명명된 프로필을 만드는 것이 좋습니다. 예를 들어, preprod 와 prod라는 두 개의 계정이 있고 해당 자격 증명을 두 개의 별도 프로필로 저장하는 경우 aws ec2 describe-instances- - profile preprod를 수행하여 preprod에서 ec2 인스턴스를 쉽게 설명할 수 있습니다. 따라서 prod에서 인스턴스를 설명하기 위해 profile 인수를aws ec2 describe-instances -- profile prod 로 변경할 수 있습니다.
- AWS에서 네임드 프로필을 설정하는 방법은 여기에서확인할 수 있습니다.
- Lucidscale - AWS 스크립트에서는 가져오려는 프로필의 이름을 제공해야 합니다.
Lucidscale 실행 - AWS 스크립트
1. -c 또는 --count
  - 리소스 수에 대한 세부 정보가 포함된 JSON 파일을 출력합니다. 이 플래그를 사용하여 스크립트를 실행하면 가져오기 스크립트를 통해 다른 경로를 사용하며 Lucidscale에 업로드할 수 있는 JSON 파일이 출력되지 않습니다.
2. -a 또는 --anon
  - 데이터 익명화(모든 문자열 해시)Anonymize the data (hashes all strings)
3. -o 또는 --output
  - 제공된 파일 이름으로 데이터를 출력합니다.
4. -p 또는 --profile
  - 사용할 프로필 의 이름입니다
5. -r 또는 --regions
  - 가져올 지역
    - (예) python3 awscliscript.py --profile preprod --regions us-east-1 us-west-1
    - 위의 명령은 스크립트를 실행하고 us-east-1 및 us-west-1리전에 있는 preprod 프로필의 리소스에 대한 데이터를 생성합니다
    - Lucidscale - AWS 스크립트에는 사용할 수 있는 추가 플래그가 있습니다
6. aws.json이 출력으로 생성됩니다. 이 파일을 Lucidscale에 업로드하여 인프라를 Lucid Data Hub로 가져옵니다.
  - [AWS]에서 [+ New > Lucidscale]을클릭하면 계정이 모달에서 가져온
    AWS 계정으로 나열됩니다 >.
  - 계정은 "AWS: 가져온 계정" 섹션을 참조하십시오.
7. 모델 만들기를 선택합니다.

Lucidscale 모델은 Lucid 계정의 백그라운드에서 생성됩니다. 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

새 모델을 만든 직후에 렌더링되는 상태 모달에서 모델을 열 수 있습니다. 모델 (및 이전에 만든 모델 )도 생성하면 Lucid 홈페이지의 문서 섹션에저장되고 액세스할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 렌더링된 Lucidscale 모델에서 AWS 아키텍처로 작업하는 방법을알아보려면 문서를 읽어보세요.

메모:

Windows 사용자: "Windows CMD"를 사용하여 스크립트 명령을 실행합니다.
MacOs 사용자: 터미널 사용

Data Hub를 사용하여 AWS 인프라 데이터 및 자격 증명 관리

가져온 계정에 액세스

AWS계정을 가져오면 Data Hub의 "AWS: 가져온 계정" 섹션에서지정한 계정 이름을 가진 데이터 원본으로 나열됩니다 . 이 섹션에서 + 새계정을 클릭하여 새 계정을데이터 허브 로 가져올 수도 있습니다.

이 섹션에 나열된 계정은 새 Lucidscale 모델을 만드는 데 사용할 수 있는 데이터 원본입니다. 데이터 원본("계정")에는 Lucidscale 모델을 생성하는 데 사용되는 AWS 계정 메타데이터가 포함되어 있습니다. "Last updated(마지막 업데이트)" 필드는 연결된 AWS 계정의 업데이트를 고려하기 위해 데이터 원본을 마지막으로 새로 고친 시간을 나타냅니다.

각 계정의 Cloud 인벤토리는 목록에서 계정을 선택한 후 오른쪽에서 볼 수 있습니다. 이 인벤토리를 사용하면 모델을 만들기 전에 가져온 각 리소스 유형의 전체 수를 볼 수 있습니다. 리소스 목록이 포함된 CSV를 다운로드하고 CSV 다운로드를 클릭하여 Data Hub에서 직접 계산할 수도 있습니다.

인벤토리에는 교차 계정 역할에 연결된 권한 정책으로 액세스할 수 있는 모든 리소스가 나열됩니다. CloudFormation Stack 템플릿에서 "자동으로 새 역할 만들기"를 사용하도록 선택하면 계정의 모든 리소스 중 AWS의 ReadOnlyAccess 정책에 의해 액세스할 수 있는 리소스가 인벤토리에서 렌더링됩니다. 사용자 지정 정책을 사용하여 수동으로 역할을 만드는 경우 첨부된 권한 정책에 지정된 리소스 유형만 인벤토리에 렌더링됩니다.

계정에 렌더링된 점 3개 메뉴를 클릭하면Create New Model(새 모델 생성 ), Update Account from AWS( AWS에서 계정 업데이트), Schedule update(업데이트 예약), Edit resources(리소스 편집), Rename Account(계정 이름 변경) 및 Delete account(계정 삭제 )의 6가지 잠재적 옵션을볼 수 있습니다 .

[Create New Model ]은 계정과 연결된 AWS 인프라를 새 모델의 작업 공간에서 다이어그램으로 렌더링하기 시작합니다. 모델은 Lucid 홈페이지의 백그라운드에서 생성되며, 페이지 오른쪽 하단에 표시되는 상태 모달을 통해 렌더링되면 알려드립니다.

AWS에서 계정 업데이트 및 업데이트 예약을 사용하면 Data Hub로 가져온 AWS 계정 데이터를수동 또는 자동으로 업데이트 하여 연결된 AWS 계정의 변경 사항을 반영할 수 있습니다. 업데이트 후 계정에서 생성된 새 모델에는 연결된 AWS 계정의 변경 사항이 반영됩니다.

자세히 알아보기: AWS에서 계정을 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 Lucidscale에서 데이터 업데이트 및 동기화 문서를 참조하세요.

Edit resources(리소스 편집 )를 사용하면 각 데이터 세트에 포함된 리소스를 편집할 수 있습니다. 기존 데이터 세트에서 리소스를 추가하거나 제거할 수 있는 모달을 열려면 이 옵션을 선택합니다. 선택을 마쳤으면 Save and update Account(계정 저장 및 업데이트)를 클릭합니다. 이렇게 하면 데이터 세트가 새로 고쳐지고 해당 데이터 세트를 참조하는 모델이 최신 정보로 업데이트됩니다.

계정 이름 바꾸기를 사용하면 선택한 데이터 세트의 이름을 변경할 수 있습니다.

계정 삭제 는 가져온 계정을 Lucid Data Hub에서 제거하며, 해당 계정에서 생성된 모든 모델은 AWS에서 데이터를 업데이트할 수 있는 기능을 잃게 됩니다.

참고: 위에 표시되는 옵션은 계정에 사용한 가져오기 방법에 따라 달라집니다. 업데이트 옵션은 AWS 교차 계정 역할 가져오기에서만 사용할 수 있습니다. IAM 및 CLI 가져오기는 이 옵션을 지원하지 않습니다.

저장된 자격 증명 공유 및 삭제

"Data Hub > AWS"의 저장된자격 증명 섹션 에는 AWS 계정을 Data Hub로 가져오는 데 사용할 수 있는 교차 계정 역할이 나와있습니다. 이 섹션에서 [+ New Cross-account role ] 을 클릭하여 AWS 계정을 가져오는 데 사용할 수 있는 새 자격 증명 세트를 추가합니다.

생성한 교차 계정 역할을 다른 사용자와 공유할 수도 있습니다. 계정에 렌더링된 점 3개 메뉴를 클릭하면 자격 증명공유 및 자격 증명 삭제의 두 가지 옵션이 표시됩니다.

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Share credential(자격 증명 공유 )은 이메일 주소를 지정하여 Lucid 계정의 다른 사용자와 교차 계정 역할을 공유할 수 있는 모달을 엽니다. 자격 증명에 대한 액세스 권한을 부여하면 연결된 AWS 계정을 Data Hub로 가져오고 Lucidscale 모델을 생성할 수 있습니다. 자격 증명을 다른 사용자와 공유한 후 동일한 모달에서 이메일 주소 옆에 있는 X 를 클릭하여 자격 증명에 대한 액세스 권한을 취소할 수 있습니다.

자격 증명 삭제 는 데이터 허브에서 교차 계정 역할을 제거합니다 . 자격 증명을 삭제하면 이전에 해당 자격 증명으로 가져온 모든 계정과 해당 계정에서 생성된 모델은 AWS에서 데이터를 업데이트할 수 없게 됩니다.

자세히 알아보기: 소유한 데이터 허브에서만 자격 증명을 공유할 수 있습니다. Creator 라이선스가 할당된 Lucidscale 사용자만 계정을 가져오고 모델을 만들 수 있습니다. 자세한 내용은 Lucidscale의 자격 증명 관리, 사용 및 보안 문서를 참조하세요.

보안 정보

교차 계정 역할

교차 계정 역할은 계정에 대한 제3자 액세스 권한을 부여하기 위해 AWS에서 선호하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 Lucidscale에서 다이어그램을 쉽게 새로 고칠 수 있는 자격 증명을 안전하게 저장할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 자료를 참조하십시오.

적용된 외부 ID

Lucid는 AWS에서 제공하는 모범 보안 사례에 따라 외부 ID가 Lucid의 데이터베이스에서 고유하게 유지되도록 합니다. 따라서 Lucid는 사용자에게 고유한 외부 ID를 제공하고 사용자가 자신의 외부 ID를 입력하는 것을 허용하지 않습니다.

IAM 사용자를 위한 안전하고 제한된 액세스

생성한 IAM 사용자에 대해 제한된 "describe" 수준의 권한을 요청합니다. 이러한 권한으로 생성된 IAM 사용자는 AWS 인프라의 설정을 변경하거나 데이터베이스의 데이터를 읽을 수 없습니다. IAM 사용자는 AWS 인프라의 구조적 메타데이터를 읽는 데만 사용됩니다.

CLI 스크립트 대안

AWS 인프라 스캔 중에 AWS가 수행하는 작업을 검토하고 제어하려면 IAM 사용자를 생성하는 대신 제공된 Python 스크립트를 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 IAM 자격 증명이 Lucidscale로 전달되지 않으며, 메타데이터를 Lucidscale에 업로드하기 전에 환경에서 실행될 코드와 결과 메타데이터를 모두 검토할 수 있습니다. 가져온 JSON은 Lucid Data Hub에서 액세스할 수 있어 Lucidscale 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

문서(모델)의 안전한 보관

Lucidscale 는 기밀 데이터에 대한 업계 표준 보호 기능을 사용하여 AWS에서 가져온 메타데이터와 생성된 모델을 저장합니다. 가져온 AWS 데이터는 Lucidscale 모델의 일부로 임베드되므로 Lucid의 표준 공유 권한을 사용하여 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 문서를 보호하는 방법에 대한 자세한 내용은 콘텐츠 보안 페이지를 참조하거나 영업팀에 문의하세요.

액세스 키를 저장할 수 없음

Lucidscale은 AWS 인프라의 초기 스캔을 수행한 후 AWS IAM 자격 증명을 저장하지 않습니다. 귀하의 자격 증명은 표준 암호화 방법을 사용하여 당사 서버로 전송됩니다. 클라이언트는 최대 AES-256의 암호화 프로토콜을 협상할 수 있습니다. 사용자 환경에 대한 "설명 및 나열" 액세스 권한만 제공하는 교차 계정 역할을 저장할 수 있습니다.

FAQ

Lucidscale을 구매하면 계정의 모든 사용자가 액세스할 수 있나요?

기존 Lucid 고객(현재 Lucidchart 또는 Lucidspark 구독 보유)인 경우 라이선스 설정에 따라 계정의 모든 사용자가 기본적으로 Lucidscale에 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 계정 관리자는 Lucidchart 및 Lucidspark와 동일한 방식으로 관리자 패널의 사용자 섹션을 통해 구매한 Lucidscale 라이선스를 개별 사용자 또는 그룹에 할당해야 할 수 있습니다. Lucidscale Team 구독만 있는 계정(현재 Lucidchart 또는 Lucidspark 구독 없음)에 추가된 사용자에게는 구매한 라이선스에 따라 Creator 또는 Explorer 라이선스가 자동으로 할당됩니다.라이선스 부여 방법에 대한 안내는 Lucid 관리자 패널: 라이선스 설정 문서를 참조하세요.

Lucidscale은 어떻게 AWS 환경에 액세스할 수 있나요? Lucidscale의 액세스 수준은 어느 정도인가요?

Lucidscale과 AWS에서 권장하는 방법은 교차 계정 역할을 사용하는 것입니다. 우리는 리소스 인벤토리를 얻을 수 있도록 환경에 대한 "설명 및 나열" 액세스 권한을 부여하는 정책을 제공합니다. Lucid에 저장된 자격 증명은 Lucid 계정에서만 액세스할 수 있습니다. 이 가져오기 방법을 사용하면 한 번의 작업으로 계정의 데이터를 업데이트할 수 있습니다. AWS에서 제공하는 권한 정책을 사용하면 교차 계정 역할이 AWS에서 요청할 수 있는 액세스 권한을 정확히 결정할 수 있습니다.

IAM 사용자 방법을 사용하는 경우 자격 증명은 전혀 저장되지 않고 한 번 사용된 후 삭제됩니다. 일반적으로 사용자는 이 가져오기 방법을 AWS 임시 자격 증명과 함께 사용하는데, 이 방법은 추가 데이터 업데이트를 허용하지 않기 때문입니다.

JSON 파일을 생성하는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 실행할 수 있는 Python 스크립트를 사용하는 메서드도 있습니다. JSON 파일을 생성한 후 사용자는 가져오기 전에 콘텐츠를 검토하고 원하는 경우 데이터를 제거할 수 있습니다. 그러면 사용자는 이 JSON 파일을 Lucidscale에 업로드하고 Lucidscale에 자격 증명 정보를 채우지 않을 수 있습니다.

Lucidscale 상용과 Lucidscale for Gov는 교차 계정 역할을 통해 가져올 때 어떻게 상호 작용하나요?

제품의 기능은 각각 동일하지만 AWS는 이 두 환경에 대해 보안을 다르게 설정합니다. AWS IAM 역할 및 리소스 기반 정책은 단일 파티션 내에서만 계정 간에 액세스 권한을 위임합니다. Lucid GovSuite는 별도의 AWS 파티션에 있으므로 GovCloud 이외의 AWS 계정에서 교차 계정 역할을 통해 AWS 데이터를 가져올 수 없습니다. 권장되는 가져오기 방법인 교차 계정 역할은 동일한 유형의 계정에만 액세스를 허용하므로, Lucid 상용 환경에서는 교차 계정 역할을 통해 상용 AWS 클라우드 계정에 액세스하고 가져올 수 있고, Lucid GovSuite 환경에서는 교차 계정 역할을 통해 AWS GovCloud 계정에 액세스하고 가져올 수 있습니다.

IAM 사용자 또는 CLI 스크립트에서 생성된 JSON을 통해 상용 AWS 계정을 Lucidscale for Gov로 가져올 수 있는 기능을 지원합니다.

Lucidscale은 어떤 API에 액세스하나요?

주로 설명 및 나열 API 엔드포인트를 사용합니다.

가져올 메타데이터(데이터 패널에 표시된 필드 및 값)를 선택할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 어떤 메타데이터를 가져오나요?

아니요, 현재는 가져올 메타데이터를 선택할 수 없습니다. 그러나 우리는 앞으로 그렇게 할 수 있는 능력을 만들려고 합니다. 설명 API 호출의 모든 메타데이터를 가져옵니다.

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