AWS Command Line Interface (AWS CLI)

Статья создана

AWS CLI — это интерфейс командной строки для работы с сервисами AWS. Общий порядок вызова команд смотрите в официальной документации Amazon.

Для работы с Object Storage с помощью AWS CLI вы можете использовать следующие наборы команд:

s3api — команды, соответствующие операциям в REST API. Перед использованием ознакомьтесь с перечнем поддерживаемых операций.
s3 — дополнительные команды, упрощающие работу с большим количеством объектов.

Подготовка к работе

Для установки AWS CLI воспользуйтесь инструкцией на сайте производителя.

Для настройки AWS CLI используйте команду aws configure. Команда запросит значения для следующих параметров:

AWS Access Key ID — введите идентификатор ключа, который вы получили при генерации статического ключа.
AWS Secret Access Key — введите секретный ключ, который вы получили при генерации статического ключа.
Default region name — введите значение ru-central1.

Примечание

Для работы с Object Storage всегда указывайте регион — ru-central1. Другие значения региона могут привести к ошибке авторизации.
Значения остальных параметров оставьте без изменений.

В результате своей работы команда aws configure сохранит настройки в файлах:

Статический ключ в .aws/credentials в формате:

[default]
  aws_access_key_id = id
  aws_secret_access_key = secretKey

Регион по умолчанию в .aws/config в формате:
```
[default]
  region=ru-central1
```

При использовании AWS CLI для работы с Object Storage учитывайте следующие особенности этого инструмента:

AWS CLI работает с Object Storage как с иерархической файловой системой и ключи объектов имеют вид пути к файлу.
При запуске команды aws для работы с Object Storage обязателен параметр --endpoint-url, поскольку по умолчанию клиент настроен на работу с серверами Amazon.

При работе в macOS, в некоторых случаях требуется запуск вида:

export PYTHONPATH=/Library/Python/2.7/site-packages; aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net s3 ls

Примечание

Для включения отладочного вывода в консоли используйте ключ --debug.

aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net s3 mb s3://bucket-name

Примечание

При создании бакета помните об ограничениях на имя.

Загрузить объекты можно разными способами, например:

Загрузить все объекты из локальной директории:

aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 cp --recursive local_files/ s3://bucket-name/path_style_prefix/

Загрузить объекты, описанные в фильтре --include, и пропустить объекты, описанные в фильтре --exclude:
```
aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 cp --recursive --exclude "*" --include "*.log" \
  local_files/ s3://bucket-name/path_style_prefix/
```
Загрузить объекты по одному, запуская для каждого объекта команду следующего вида:
```
aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 cp testfile.txt s3://bucket-name/path_style_prefix/textfile.txt
```

aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 ls --recursive s3://bucket-name

Удалить объекты можно разными способами, например:

Удалить все объекты с заданным префиксом:

aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 rm s3://bucket-name/path_style_prefix/ --recursive

Удалить объекты, описанные в фильтре --include, и пропустить объекты, описанные в фильтре--exclude:
```
aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 rm s3://bucket-name/path_style_prefix/ --recursive \
    --exclude "*" --include "*.log"
```
Удалить объекты по одному, запуская для каждого объекта команду следующего вида:
```
aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 rm s3://bucket-name/path_style_prefix/textfile.txt
```

aws --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  s3 cp s3://bucket-name/textfile.txt textfile.txt