本連載では、以下のイメージの構成にあるAWSリソース基盤自動化環境の構築を実践しています。

本連載で構築していく基盤自動化環境のイメージ

前回は、バックエンドサブネットからのアクセスを想定したRDS(RelationalDatabaseService)を構築するCloudFormationテンプレートを実装しました。続く今回は、DynamoDBを構築するテンプレートを作成します。

なお、実際のソースコードはGitHub上にコミットしています。以降のソースコードでは本質的でない記述を一部省略しているので、実行コードを作成する場合は、必要に応じて適宜GitHub上のソースコードも参照してください。

DynamoDBスタック構築テンプレート

DynamoDBは連載「AWSで作るクラウドネイティブアプリケーションの基本」の第16回で実施した要領と同等のものを構築します。と言っても、CloudFormationで構築する場合、リソースタイプが「AWS::DynamoDB::Table」となるテーブル定義を作成するだけです。プロパティとして設定可能な属性は、各リンク先の通りですが、加えて、Conditions要素を使って、DynamoDBを商用環境、ステージング環境、開発環境という3つのパターンに分けて作成するようにします。

前回のRDSでは、Conditionsを定義した上で、Resources配下にCondition要素を設定することにより、各パターンごとに切り替えて作成しましたが、今回はConditions定義と条件関数を使って、作成するリソースを切り替えるかたちで実装してみます。

Conditionプロパティと条件関数の使い分け

Conditionプロパティによって有効化された条件に応じてリソースの生成を切り替える方法と、今回のように条件関数を使う方法は、いずれもConditionsで記載した条件によって生成するリソース定義を切り替えるものですが、双方メリット/デメリットがあります。

前者のConditionプロパティによる切り替えは、シンプルでわかりやすい反面、重複した定義が比較的多く出現する点がデメリットです。後者の条件関数による方法は最小限の記述でリソース定義を切り替えることが可能ですが、条件の数が多くなってくるとテンプレートに記述する条件式が複雑になり可読性が低下します。適宜状況に応じて、使い分けるようにしましょう。

なお、2019年の7月から、複数のプログラム言語でCloudFomationテンプレートを生成するAWSクラウド開発キット(AWS CDK)がGA(Generally Available)となっています。条件に応じた複雑な記述はこうしたツールキットを利用したほうが、より高い可読性を得られます。AWS CDKの使用方法については、別の機会で触れたいと思います。

テンプレートのサンプルは以下の通りです。

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'

// omit

Parameters:
  // omit
  EnvType:                                                                                                                          #(A)
    Description: Which environments to deploy your service.
    Type: String
    AllowedValues: ["Dev", "Staging", "Production"]
    Default: Dev
Conditions:                                                                                                                         #(B)
  ProductionResources: {"Fn::Equals" : [{"Ref":"EnvType"}, "Production"]}
  StagingResources: !Equals [ !Ref EnvType, "Staging"]
  DevResources: {"Fn::Equals" : [{"Ref":"EnvType"}, "Dev"]}

Resources:
  DynamoDBSampleTable:                                                                                                              #(C)
    Type: AWS::DynamoDB::Table
    Properties:
      TableName: !If ["ProductionResources", "sample-table",  !If ["StagingResources", "staging_sample-table", "dev_sample-table"]] #(D)
      BillingMode: PROVISIONED
      SSESpecification: !If ["ProductionResources", { "SSEEnabled" : true }, !Ref "AWS::NoValue"]                                   #(E)
      AttributeDefinitions:
        - AttributeName: samplePartitionKey
          AttributeType: S
        - AttributeName: sampleSortKey
          AttributeType: S
      KeySchema:
        - AttributeName: samplePartitionKey
          KeyType: HASH
        - AttributeName: sampleSortKey
          KeyType: RANGE
      ProvisionedThroughput:
        ReadCapacityUnits: 5
        WriteCapacityUnits: 5

Outputs:
  EnvironmentRegion:                                                                                                                #(F)
    Description: Dev Environment Region
    Value: !Sub ${AWS::Region}
    Export:
      Name: !Sub MynaviSampleDynamoDB-${EnvType}-Region
  DynamoDBServiceEndpoint:                                                                                                          #(G)
    Description: DynamoDB service endipoint
    Value: !Sub https://dynamodb.${AWS::Region}.amazonaws.com
    Export:
      Name: !Sub MynaviSampleDynamoDB-${EnvType}-ServiceEndpoint
  DynamoDBProduction:                                                                                                               #(H)
    Condition: "ProductionResources"                                                                                                #(I)
    Description: DynamoDB SampleTable for Production
    Value: !Ref DynamoDBSampleTable
    Export:
      Name: !Sub ${VPCName}-DynamoDBProductionSampleTable
  DynamoDBTableStaging:                                                                                                             #(J)
    Condition: "StagingResources"
    Description: DynamoDB SampleTable for Staging
    Value: !Ref DynamoDBSampleTable
    Export:
      Name: !Sub ${VPCName}-DynamoDBStagingSampleTable

 // omit

DynamoDBのテンプレートの記述の基本となるポイントは下表の通りです。

記述 説明
A DynamoDBを商用環境、ステージング環境、開発環境用に分けるよう、EnvTypeパラメータとして指定可能にします。このパラメータに応じて、Conditionsを設定し、作成するリソースを切り替えます
B Conditionsとして、EnvTypeパラメータの値に応じて3つの論理名を定義します。定義方法の詳細は、前回紹介したRDSスタック構築テンプレートと同様なので適宜参照してください
C DynamoDBテーブルのリソース定義を行います。定義するプロパティの詳細はAWS::DynamoDB::Tableを参照してください
D DynamoDBはリージョンサービスのため、同一リージョンで同じ識別子をもつテーブルを作成することはできません。各環境に応じて、条件関数を使って識別子を変更して作成します。条件関数の詳細は、AWS公式サイトの「条件関数」も参照してください。ここでは、”Fn::If”を2回組み合わせて、3つのパラメータの値に応じてテーブル名を切り替えています
E SSESpecificationは、テーブルの暗号化オプションでConditionが”ProductionResources”の場合のみ、有効化されるように設定します。擬似パラメータ”AWS::NoValue”関数を使用することにより、このパラメータが有効になると対応するリソースプロパティは削除されます(擬似パラメータについては、表下の囲み記事「擬似パラメータについて」を参照してください)
F DynamoDBを構築するリージョンを出力します
G DynamoDBのサービスエンドポイントを出力します
H DynamoDBのテーブル名を出力します
I 前回と同様、Conditionsの論理名が”ProductionResources”だった場合に、リソース定義が有効化するよう、Condition要素を定義します
J 前回と同様、Conditionsの論理名が”StagingResources”だった場合に、リソース定義が有効化するよう、Condition要素を定義します

【擬似パラメータについて】

擬似パラメータはCloudFormationであらかじめ定義されたパラメータ群で、”!Ref”により参照することができます。事前定義されているパラメータは以下の通りです。詳細は、AWS公式サイトの「擬似パラメータ参照」をご覧ください。

パラメータ 説明
AWS::Region リージョン名を取得します
AWS::StackId スタックIDを取得します
AWS::StackName スタック名を取得します
AWS::AccountId AWSアカウントIDを取得します
AWS::NotificationARNs notification Amazon Resource Namesを取得します
AWS::NoValue 指定したリソースプロパティを削除した形でテンプレートを実行します
AWS::Partition リソースが存在するパーティションを返します。標準のAWSリージョンの場合、パーティションは”aws”です
AWS::URLSuffix ドメインのサフィックスを返します。標準のAWSリージョンの場合、サフィックスは”amazonaws.com”です

作成したテンプレートに対して、以下のようにスタック名とテンプレートパスを変更してヘルパースクリプトを実行します。

#!/usr/bin/env bash

stack_name="mynavi-sample-dynamodb"
template_path="sample-dynamodb-cfn.yml"

parameters="EnvType=Production"

aws cloudformation deploy --stack-name ${stack_name} --template-file ${template_path} --parameter-overrides ${parameters} --capabilities CAPABILITY_IAM

実行が正常に終了すると、DynamoDBが作成されます。

DynamoDBが作成される

以上、今回はConditions要素や条件関数、擬似パラメータ参照を使いながら、DynamoDBを構築するCloudFormationテンプレートを実装しました。次回は、ElastiCacheを構築するテンプレートを作成します。

著者紹介


川畑 光平(KAWABATA Kohei) - NTTデータ 課長代理

金融機関システム業務アプリケーション開発・システム基盤担当を経て、現在はソフトウェア開発自動化関連の研究開発・推進に従事。

Red Hat Certified Engineer、Pivotal Certified Spring Professional、AWS Certified Solutions Architect Professional等の資格を持ち、アプリケーション基盤・クラウドなどさまざまな開発プロジェクト支援にも携わる。2019 APN AWS Top Engineers & Ambassadors選出。

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