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AWS-EC2-Root-volume-downsize-amazonlinux1-ext4

AWS-EC2-Root-Volume-Resize-Extending-linux

위에서 확장한 볼륨을 축소 할거다.

축소할 인스턴스의 OS 는 amazon linux 1 로 ext4 의 파일시스템을 가지고 있고 grub1을 사용한다. 따라서 아래 과정은 amazon linux 2 에 맞지 않는다.

볼륨 확장은 엄청 간단하다. 콘솔에서 늘리고 명령어 두줄이면 쨘!
근데..축소는? 축소는...?축소는!!!!!!! 간단하지 않다.

20G -> 5G 로 축소할거다. 가즈아!!!!!!!!!! 축소하기 위해선 먼저 준비물이 필요하다.

축소할 인스턴스의 루트 볼륨 스냅샷
위에서 만든 스냅샷으로 생성한 볼륨하나
루트볼륨을 복사할 볼륨
그리고 작업할 인스턴스. amazon linux 1

간략하게 설명하자면 현재 잘도는 인스턴스는 두고, 스냅샷으로 볼륨을 만들어서 다른 인스턴스에 연결한뒤에 거기서 축소...실은 복사 작업을 한뒤에 인스턴스 중지후 루트 볼륨 교체를 진행할거다. 그럼 볼륨을 먼저 생성하자.

볼륨은 이런식으로 xvdf(new) / xvdg(org) 로 연결한다. 작업할 인스턴스는 amazon linux 1이다.

Disk /dev/xvda: 15 GiB, 16106127360 bytes, 31457280 sectors
Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes
Disklabel type: dos
Disk identifier: 0x00000000
Device Boot Start End Sectors Size Id Type
/dev/xvda1 2048 31457246 31455199 15G 83 Linux

Disk /dev/xvdf: 5 GiB, 5368709120 bytes, 10485760 sectors
Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes

Disk /dev/xvfg: 20 GiB, 21474836480 bytes, 41943040 sectors
Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes
Disklabel type: gpt
Disk identifier: ADC2A980-D341-46D7-9DA4-3652574FACDF
Device Start End Sectors Size Type
/dev/xvdg1 4096 41943006 41938911 20G Linux filesystem
/dev/xvdg2 2048 4095 2048 1M BIOS boot

세개의 파티션이 연결된걸 확인할수 있다.

작업전에 먼저 복사 대상 볼륨에서 파티션을 만들고 파일시스템을 생성해준다. 아래스크린샷은 이해를 돕기위해 찍은것이다.

# fdisk /dev/xvdf -> p (현재파티션확인) -> n(파티션생성) -> p(생성된 파티션확인) -> w(저장)

파티션을 만들었으면 linux dd 명령어로 복사해줘야한다.

아직 볼륨은 마운트하지 않은 상태에서 org 볼륨의 블럭사이즈를 확인해야 한다.

e2fsck -f /dev/xvdg1 명령어로 먼저 파일시스템을 체크한다.

[root@ip-172-31-12-119 mnt]# e2fsck -f /dev/xvdg1
e2fsck 1.43.5 (04-Aug-2017)
Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes
Pass 2: Checking directory structure
Pass 3: Checking directory connectivity
Pass 4: Checking reference counts
Pass 5: Checking group summary information
/: 40330/1310720 files (0.1% non-contiguous), 392822/5242363 blocks

[root@ip-172-31-12-119 mnt]# resize2fs -M -p /dev/xvdg1
resize2fs 1.43.5 (04-Aug-2017)
Resizing the filesystem on /dev/xvdg1 to 461003 (4k) blocks.
Begin pass 2 (max = 103395)
Relocating blocks XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
Begin pass 3 (max = 160)
Scanning inode table XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
Begin pass 4 (max = 4575)
Updating inode references XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
The filesystem on /dev/xvdg1 is now 461003 (4k) blocks long.

The filesystem on /dev/xvdg1 is now 461003 (4k) blocks long. 이부분에서 461003이게 현재 blockcount 다. 여기서 16MB 의 블럭사이즈를 계산해야 한다.

blockcount * 4 / (16 * 1024) 이렇게 계산해야 한다.

461003 * 4 / (16 * 1024) = 112.549560546875 로 계산되어 걍 올림해서 113이다. 이 16mb의 블록사이즈는 113개로...

dd bs=16M if=/dev/xvdg1 of=/dev/xvdf1 count=113 명령어로 블록단위 복사를 해줄거다.

[root@ip-172-31-12-119 mnt]# dd bs=16M if=/dev/xvdg1 of=/dev/xvdf1 count=113
113+0 records in
113+0 records out
1895825408 bytes (1.9 GB) copied, 29.3328 s, 64.6 MB/s
[root@ip-172-31-12-119 mnt]# resize2fs -p /dev/xvdf1
resize2fs 1.43.5 (04-Aug-2017)
Resizing the filesystem on /dev/xvdf1 to 1310464 (4k) blocks.
The filesystem on /dev/xvdf1 is now 1310464 (4k) blocks long.

[root@ip-172-31-12-119 mnt]# resize2fs -p /dev/xvdf1
resize2fs 1.43.5 (04-Aug-2017)
Resizing the filesystem on /dev/xvdf1 to 1310464 (4k) blocks.
The filesystem on /dev/xvdf1 is now 1310464 (4k) blocks long.

[root@ip-172-31-12-119 mnt]# e2fsck -f /dev/xvdf1
e2fsck 1.43.5 (04-Aug-2017)
Pass 1: Checking inodes, blocks, and sizes
Pass 2: Checking directory structure
Pass 3: Checking directory connectivity
Pass 4: Checking reference counts
Pass 5: Checking group summary information
/: 40330/327680 files (0.2% non-contiguous), 329605/1310464 blocks

정상적으로 복사가되면 resize2fs 와 e2fsck 가 먹는다. 그럼 이제 거의 다왔다.

마운트할 디렉토리를 생성한다.

# mkdir /mnt/new
# mkdir /mnt/org

파티션을 마운트한다.

# mount -t ext4 /dev/xvdf1 /mnt/new
# mount -t ext4 /dev/xvdg1 /mnt/org

마운트 확인한다.

df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev
tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm
tmpfs 1.9G 408K 1.9G 1% /run
tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /sys/fs/cgroup
/dev/xvda1 15G 13G 2.3G 86% /
tmpfs 389M 0 389M 0% /run/user/1000
/dev/xvdf1 4.8G 20M 4.6G 1% /mnt/new
/dev/xvdg1 20G 1.3G 19G 7% /mnt/org

정상적으로 마운트가 됬다.

amazon linux 의 path는 uuid 가 아니라 label 기반이므로 그냥 복사한 파티션에 label 을 붙여 준다. 붙여 줄 라벨은 / 다.

# e2label /dev/xvdf1 /

라벨 지정이 완료 되었다면 blkid 를 이용해서 확인한다. 아래 화면은 이해를 돕기위한 내용이다.

# blkid
/dev/xvda1: LABEL="/" UUID="781f875d-4262-4f01-ba72-d6bd123785f5" TYPE="ext4"

그리고 grub install 을 해줘야한다.

먼저 마운트를 해줘야 한다.

#cd /mnt/new
# mount -B /dev dev
# mount -B /proc /proc
# mount -B /sys sys
# chroot .

제일 중요한 부분은 /proc 부분이다. mount bind 해주지 않으면 정상적으로 파티션 포지션을 불러오지 않는다.

chroot 까지 정상적으로 마쳐 지면 이제 거의 다왔다.
그냥은 안되고 몇가지를 수정해줘야 한다. 근래에 사용하는 aws 의 HOST가 변경되어서 볼륨 포지션이 좀 변경되었기 때문이다. amazon linux 1 에서는 /boot/grub/device.map의 수정이 필요하다. 하이퍼 바이저가 디바이스를 호출하는 이름이 변경된것이므로 수정하지 않으면 grub-install 이 불가능하다.

전) device.map 이 없을수도 있다. 없으면 걍 만들어 줘도 괜찮다.

#cat /boot/grub/device.map
(hd0) /dev/sda
(hd1) /dev/sdf
(hd2) /dev/sdg

후)

#vi /boot/grub/device.map
(hd0) /dev/xdva
(hd1) /dev/xvdf
(hd2) /dev/xvfg
:wq!

변경을 완료하였다면 이제 grub-install 이 가능한 상태가 되었다.

# grub-install /dev/xvdf
Installation finished. No error reported.
This is the contents of the device map /boot/grub/device.map.
Check if this is correct or not. If any of the lines is incorrect,
fix it and re-run the script `grub-install'.
(hd0) /dev/xvda
(hd1) /dev/xvdf
(hd2) /dev/xvdg

이제 복구를 위해만든 인스턴스를 종료한다.

볼륨을 분리하면 정상적으로 분리가 된다. 이제 교체할 20G 볼륨인 인스턴스를 중지하고

원본 볼륨을 분리한다.

/dev/xvda 로 볼륨을 연결한다. 정상적으로 연결이 끝나면 인스턴스를 시작한다.

드디어 인스턴스가 떳다. 그럼 파티션을 확인해보자

[root@ip-172-31-43-226 ~]# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs 483M 60K 483M 1% /dev
tmpfs 493M 0 493M 0% /dev/shm
/dev/xvda1 4.9G 1.3G 3.6G 27% /

정상적으로 파티션이 보이면 축소가 완료된것이다.

OS마다 방법이 다르지만 centos6 amazonlinux1 / centos7 amazonlinux2 이렇게 동일할것이다. 참고하자.

읽어주셔서 감사하다!

좋은하루 되시라!

2020년 6월 23일 by AWS Linux 0

AWS-EC2-Root-Volume-Resize-Extending-linux

https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/recognize-expanded-volume-linux.html

리눅스 볼륨 확장은 이 docs 를 참고하자. 먼저 오늘 테스트할 ami 는 amazon linux 1 이다.

[root@ip-172-31-43-226 ~]# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs 483M 60K 483M 1% /dev
tmpfs 493M 0 493M 0% /dev/shm
/dev/xvda1 7.9G 1.2G 6.6G 15% /

root 볼륨은 8G 로 1.2G를 사용중이다. 이걸 20G로 늘릴거다.

먼저 볼륨 태그를 잘확인한다.

amazon linux 1 은 ext4 에 /dev/xvda1 로 / 가 설정되고
amazon linux 2 는 xfs 에 /dev/nvme1n1p1 으로 / 가 설정 된다

확장 자체는 디바이스의 파티션을 지정해서 확장하므로 일반적으로 볼륨 하나당 하나의 파티션을 사용하는것을 권장한다. on-prem 처럼 하나의 볼륨에 여러개의 파티션을 사용한다면 확장은 힘들다.

볼륨수정을 눌러서 진행한다.

볼륨을 수정하면 optimizing 과정을 거쳐서 확장된다. 디스크를 사용중에도 확장할수 있으나, 안전한 작업을 위한다면 스냅샷을 생성하고 확장하자.

Disk /dev/xvda: 21.5 GB, 21474836480 bytes, 41943040 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes
Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes
I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes
Disk label type: dos
Disk identifier: 0x00000000
Device Boot Start End Blocks Id System
/dev/xvda1 1 16777215 8388607+ ee GPT

/dev/xvda: 21.5 GB 볼륨이 확장된게 보인다.

현재 상태는 볼륨만 확장된것이고 파티션을 확장해야 한다.

# growpart /dev/xvda 1
CHANGED: disk=/dev/xvda partition=1: start=4096 old: size=16773086,end=16777182 new: size=41938910,end=41943006

amazon linux 1 의 경우엔 파티션이 xvda 로 보여서 xvda 의 첫번째 파티션은 1번을 확장한다.

amazon linux 2 의 경우엔 파티션이 nvme1n1p1 으로 보이므로 실제 명령어는

# growpart /dev/nvme1n1 1

로 명령어를 쳐야 한다. growpart 로 파티션을 확장하면 Disk label type: dos -> Disk label type: gpt 변경되고,

위처럼 디스크 라벨 부터 파티션 타입까지 변경된다.

fdisk -l 명령어로 확인하며 진행하자.

이제 다음은 파일시스템의 확장이 필요하다. 파일시스템 확장은 resize2fs 명령어로 확장한다.

# resize2fs /dev/xvda1
resize2fs 1.43.5 (04-Aug-2017)
Filesystem at /dev/xvda1 is mounted on /; on-line resizing required
old_desc_blocks = 1, new_desc_blocks = 2
The filesystem on /dev/xvda1 is now 5242363 (4k) blocks long.

그럼 볼륨 확장이 완료된다.

볼륨확장에 대해 정리하자면 이렇다.

실제 볼륨을 확장하고 파티션을 확장하고 파일시스템을 확장한다.

# df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
devtmpfs 483M 60K 483M 1% /dev
tmpfs 493M 0 493M 0% /dev/shm
/dev/xvda1 20G 1.3G 19G 7% /

정상적으로 확장된 파티션을 확인할수 있다.

xfs 에서 파티션 확장은 xfs_growfs 명령어를 사용한다. 참고하자.

2020년 6월 23일 by AWS Linux 0

AWS-VPC-Flowlog-Athena

VPC에서 아웃바운드로 향하는 모든포트를 확인해야하는 일이 생겼다.

그래서 이전 포스팅에서 먼저 과거의 방법을 이용해서 확인했고 이번에는 S3로 전송하여 보려한다.

아래는 이전의 방법으로 확인한 포스팅이다.

AWS-VPC-flowlog-kinesis-Athena

현재에는 이런 방법을 사용하지 않는다.

위에 작성한 방법은 ETL 과정을 거치는건데 사실 이렇게 할필요가 전혀없다.

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/vpc-flow-logs.html

그냥 이거 따라하면 된다.

VPC-Flowlog 활성화 -S3 -athena

이렇게 간소화 되었다.

S3로 보내도록 로그를 생성한다.

S3 버킷 생성하는 부분은 생략한다.

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS vpc_flow_logs (
version int,
account string,
interfaceid string,
sourceaddress string,
destinationaddress string,
sourceport int,
destinationport int,
protocol int,
numpackets int,
numbytes bigint,
starttime int,
endtime int,
action string,
logstatus string
)
PARTITIONED BY (date date)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' '
LOCATION 's3://your_log_bucket/prefix/AWSLogs/{subscribe_account_id}/vpcflowlogs/{region_code}/'
TBLPROPERTIES ("skip.header.line.count"="1");

명령어가 정상적으로 실행되면 위와같이 테이블을 확인할수있다

ALTER TABLE vpc_flow_logs
ADD PARTITION (date='2020-06-04')
location 's3://linuxer-blog-log/AWSLogs/328345415633/vpcflowlogs/ap-northeast-2/';

두줄을 적용하면 테이블이 등록된다. 유의할점이 지정한 날에 대한 단일 파티션만 생성된다.

이제 목적한 쿼리를 날려보자.

여기까지 테스트한이유는 아웃바운드의 모든 포트를 확인하기 위함이었다. 이제 쿼리를 해보자.

SELECT sourceport, count(*) cnt
FROM vpc_flow_logs
WHERE sourceaddress LIKE '10.0%'
GROUP BY sourceport
ORDER BY cnt desc
LIMIT 10;

이렇게 확인할수 있었다.

구 방법 부터 현재 권장하는 방법까지 테스트를 해보았고 같은결과를 확인하였다.

여기까지 읽어주셔서 감사하다!

-추가 쿼리

SELECT day_of_week(date) AS
day,
date,
interfaceid,
sourceaddress,
action,
protocol,
destinationaddress,
destinationport
FROM vpc_flow_logs_proc_20200702
WHERE action = 'REJECT' AND sourceaddress = '10.0.1.150'
LIMIT 1000;

2020년 6월 4일 by AWS 4

AWS-VPC-flowlog-kinesis-Athena

아웃바운드로 연결되는 모든 포트를 확인하기위해 flowlog 를 이용해야 했다.

먼저 흐름을 그려보자.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/analyzing-vpc-flow-logs-with-amazon-kinesis-firehose-amazon-athena-and-amazon-quicksight/

VPCflowlog enable -> cloudwatch loggroup -> lambda -> kinesis -> s3

이게 일단 저장하는 프로세스다.

지금은 좀더 간소화된 과정이 있으나 먼저 이전에 나온 방법을 학습하기 위해 이방법을 택했다.

먼저 저장 프로세스를 만들어보자.

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/vpc/latest/userguide/flow-logs.html

VPCflowlog 는 이런식으로 생성했다.

여기서 중요한것은 대상 로그 그룹이다. 역할은 자동생성 눌러서 그냥 만들어주자.

로그그룹은 따로 쌓기 위해서 새로만들어줬다.

로그그룹을 만들었다면 lambda를 생성하자. 람다는 어려울게 없다.

역할만 잘만들어주면 끝이다.

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:CreateLogGroup",
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": "arn:aws:logs:::" }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "firehose:PutRecordBatch" ], "Resource": [ "arn:aws:firehose::*:deliverystream/VPCFlowLogsDefaultToS3"
]
}
]
}

따로 역할을 생성할때 람다를 선택하거나 역할을 만들고 신뢰관계를 추가하자.

{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "lambda.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}

람다를 생성하고 위의 역할을 생성해서 부여해 주자. python 2.7 을 사용했다.

아래 소스를 인라인에 붙여 넣자.

https://github.com/bsnively/aws-big-data-blog/blob/master/aws-blog-vpcflowlogs-athena-quicksight/CloudwatchLogsToFirehose/lambdacode.py

환경변수또한 잘 생성해 줘야 한다.

람다의 제한시간을 1분으로 해주자.

람다에서는 템플릿 변경할게없다.

람다를 정상적으로 생성했다면 CloudWatch Loggroup 에서 lamdba 에대해서 설정해 줄게 있다.

Create Lambda subscription filter 설정이다.

생성한 Lambda 로 지정해주면 된다.

그다음은 kinesis다.

kinesis 에서도 Kinesis Data Firehose delivery streams 를 설정해야 한다.

VPCFlowLogsDefaultToS3 이름은 람다에서 설정한 환경에 넣은 이름으로 한다.

설정해줄 부분은

역할 자동 생성.

S3 버킷 지정이랑 compession 을 gzip 으로 변경하자. 거의 다왔다. 여기까지 했으면 이제 ETL 설정은 끝이다.

Athena 서비스로 이동하자

Athena 에서 테이블을 생성해야 한다.

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS vpc_flow_logs (
Version INT,
Account STRING,
InterfaceId STRING,
SourceAddress STRING,
DestinationAddress STRING,
SourcePort INT,
DestinationPort INT,
Protocol INT,
Packets INT,
Bytes INT,
StartTime INT,
EndTime INT,
Action STRING,
LogStatus STRING
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
"input.regex" = "^([^ ]+)\s+([0-9]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)\s+([0-9]+)\s+([0-9]+)\s+([^ ]+)\s+([^ ]+)$")
LOCATION 's3:///';

지금까지의 과정이 정상적으로 진행됬다면 이쿼리가 잘실행된이후에 테이블이 생성된다.

그리고 이제 포트를 확인하자 사용한 쿼리다.

SELECT sourceport, count(*) cnt
FROM vpc_flow_logs
WHERE sourceaddress LIKE '10.0%'
GROUP BY sourceport
ORDER BY cnt desc
LIMIT 10;

이런 내용이 나오고..

이렇게 VPC 에서 사용하는 sourceport 를 확인할 수 있다.

정리하자면 VPC IP가 sourceaddress 인경우에 port 를 count 한다 이다.

읽어주셔서 감사하다 !

2020년 6월 4일 by AWS 1

linux-jaeger-setup

jaeger를 다운 받을 위치로 이동한다. 나는 amazon linux 2를 사용했고 일부패키지는 amazon-linux-extra 를 사용했다.

cd /usr/local/src/

위치에서 시작했다.

GOPATH=`pwd`
echo $GOPATH

gopath 를 설정했으면 gopath bin 을 path 로 지정해줘야 한다. 현재위치에서 gopath/bin 은 /usr/local/src/bin 이된다.

export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

gopath bin을 설정해줬으면 사전 설치를 한다.

amazon-linux-extras install golang1.11
amazon-linux-extras install epel
curl -sL https://rpm.nodesource.com/setup_8.x | bash -
yum install -y git npm nodejs
npm install -g yarn
go get -u github.com/mjibson/esc
go get github.com/securego/gosec/cmd/gosec

nodejs가 8버전이 필요하다. go 1.11 버전이 최소 요구 버전이다.

이제 본격적인 설치를 시작한다.

git clone https://github.com/jaegertracing/jaeger.git jaeger
cd jaeger/

git clone 뜨고 디렉토리를 이동한다.

설치전에 CONTRIBUTING.md 파일을 꼭읽자.

https://github.com/jaegertracing/jaeger/blob/master/CONTRIBUTING.md

git submodule update --init --recursive
make install-tools
make build-ui

여기까지 하면 설치가 완료된거다.

go run -tags ui ./cmd/all-in-one/main.go

명령어로 실행한다.

사이트 확인은 16686 포트이다

http://IP:16686/search

으로 접근해서 서비스를 확인하자.

이 화면이 뜨면 정상적으로 설치된거다.

읽어주셔서 감사하다.

jaeger 설치를 마친다.

2020년 5월 26일 by Linux 0