[AWS] Boto3(실습) : 초보자도 파이썬으로 AWS 관리하기

Boto3란?

AWS에서 만든 Python SDK로, AWS의 다양한 서비스들을 제어/관리할 수 있다

import boto3

# client 방식 (low-level)
ec2_client = boto3.client('ec2')

# resource 방식 (high-level)
ec2_resource = boto3.resource('ec2')

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대표 서비스별 세부사항 총정리!

(전체 서비스는 200개가 넘어요)

서비스	주요 리소스	조회 메서드 예시	관리/제어 메서드 예시
EC2	인스턴스, AMI, EBS, 보안 그룹 등	describe_instances(), describe_images()	start_instances(), stop_instances(), terminate_instances(), create_security_group()
S3	버킷, 오브젝트	list_buckets(), list_objects_v2()	create_bucket(), delete_object(), put_object()
IAM	사용자, 정책, 역할	list_users(), list_roles()	create_user(), attach_user_policy()
CloudWatch	지표, 로그, 경보	list_metrics(), get_metric_data(), describe_alarms()	put_metric_alarm(), delete_alarms()
CloudTrail	이벤트 기록	lookup_events()	(읽기 전용)
Lambda	함수	list_functions()	create_function(), invoke()
DynamoDB	테이블	list_tables(), describe_table()	put_item(), delete_item(), create_table()
RDS	DB 인스턴스	describe_db_instances()	start_db_instance(), stop_db_instance()
VPC	서브넷, 라우팅	describe_vpcs(), describe_subnets()	create_vpc(), delete_subnet()
ELB	로드밸런서	describe_load_balancers()	create_load_balancer(), delete_load_balancer()
ECS	클러스터, 서비스	list_clusters(), describe_services()	update_service(), run_task()
EKS	클러스터	list_clusters(), describe_cluster()	create_cluster(), delete_cluster()
CloudFormation	스택	describe_stacks()	create_stack(), delete_stack()
SNS	주제, 구독	list_topics(), list_subscriptions()	create_topic(), publish()
SQS	큐	list_queues()	send_message(), receive_message()
Billing/Cost Explorer	비용/사용량	get_cost_and_usage()	(읽기 전용)
Tagging	리소스 태그	get_resources() (resourcegroupstaggingapi)	tag_resources(), untag_resources()

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중간중간 커비는.. 제가 좋아해서.. 넣습니다.. 히히

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직접 사용해 봅시다!

1. Python 설치 확인

python --version
# 또는
python3 --version

1-1. 없는 경우 Python 설치

2. 프로젝트 폴더 생성

mkdir test
cd test

3. 가상환경 생성

python -m venv .venv

4. 가상환경 활성화

.\.venv\Scripts\Activate.ps1       # Windows

source .venv/bin/activate          # macOS/Linux

5. 필수 패키지 설치

pip install boto3 python-dotenv

# 선택 설치
pip install requests

#설치된 패키지 저장
pip freeze > requirements.txt

6. .env 파일 생성

.env

AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key			# 계정 키 입력
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key		# 계정 시크릿키 입력
AWS_REGION=ap-northeast-2					# 계정 리전

주의! .env 파일은 절대 커밋하지 않도록 .gitignore에 추가하세요!

7. test.py 코드 작성

import os
import boto3
from dotenv import load_dotenv

# .env 파일에서 환경 변수 로드
load_dotenv()

aws_access_key = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")
aws_secret_key = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
aws_region = os.getenv("AWS_REGION")

# EC2 client 생성
ec2 = boto3.client(
    "ec2",
    aws_access_key_id=aws_access_key,
    aws_secret_access_key=aws_secret_key,
    region_name=aws_region
)

# S3 client 생성
s3 = boto3.client(
    "s3",
    aws_access_key_id=aws_access_key,
    aws_secret_access_key=aws_secret_key,
    region_name=aws_region
)

# EC2 인스턴스 조회
def list_ec2_instances():
    print("🖥 EC2 인스턴스 목록:")
    response = ec2.describe_instances()
    for reservation in response["Reservations"]:
        for instance in reservation["Instances"]:
            print(f"- Instance ID: {instance['InstanceId']}, State: {instance['State']['Name']}")

# S3 버킷 조회
def list_s3_buckets():
    print("\n🪣 S3 버킷 목록:")
    response = s3.list_buckets()
    for bucket in response["Buckets"]:
        print(f"- {bucket['Name']}")

# 실행
if __name__ == "__main__":
    list_ec2_instances()
    list_s3_buckets()

8. 실행

python test.py

🎉 실행 결과 예시

🖥 EC2 인스턴스 목록:
- Instance ID: i-0123456789abcdef0, State: running
- Instance ID: i-0abcdef1234567890, State: stopped

🪣 S3 버킷 목록:
- my-project-logs
- static-assets-kwon

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가능한 전체 서비스 확인하는 법

import boto3

print(boto3.session.Session().get_available_services())

특정 서비스의 전체 메서드 확인하는 법

import boto3

client = boto3.client('ec2')
print(dir(client))

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잘 따라오셨나요?
boto3 초기화 시 Session을 사용하는 방식도 추후에 다루어 보겠습니다!