객체 보안 유지

Python으로 시작하는 AWS Boto

Maksim Pecherskiy

Data engineer

권한이 중요한 이유

df = pd.read_csv('https://gid-staging.potholes.csv')

권한 개요

권한이 중요한 이유

권한 허용됨!

# Generate the boto3 client for interacting with S3
s3 = boto3.client('s3', region_name='us-east-1', 
                         aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
                         aws_secret_access_key=AWS_SECRET)

# Use client to download a file
s3.download_file(
  Filename='potholes.csv',
  Bucket='gid-requests', 
  Key='potholes.csv')

AWS 권한 시스템

IAM

버킷 정책

ACL

사전 서명 URL

AWS 권한 시스템

IAM

버킷 정책

ACL

사전 서명 URL

ACL

파일 업로드

s3.upload_file(
  Filename='potholes.csv', Bucket='gid-requests', Key='potholes.csv')

ACL을 'public-read'로 설정

s3.put_object_acl(
  Bucket='gid-requests', Key='potholes.csv', ACL='public-read')

업로드 시 ACL 설정

'public-read' ACL로 업로드

s3.upload_file(
  Bucket='gid-requests', 
  Filename='potholes.csv', 
  Key='potholes.csv', 
  ExtraArgs={'ACL':'public-read'})

공개 객체 접근

S3 객체 URL 템플릿

https://{bucket}.{key}

Key='2019/potholes.csv'의 URL

https://gid-requests.2019/potholes.csv

공개 객체 URL 생성

객체 URL 문자열 생성

url = "https://{}.{}".format(
  "gid-requests", 
  "2019/potholes.csv")

'https://gid-requests.2019/potholes.csv'

# URL을 Pandas로 읽기
df = pd.read_csv(url)

접근 결정 방식

접근 계층 구조

접근 결정 방식

접근 계층 구조

복습

IAM

버킷 정책

ACL

사전 서명 URL

복습

ACL을 'public-read'로 설정

s3.put_object_acl(
  Bucket='gid-requests', Key='potholes.csv', ACL='public-read')

ACL을 'private'로 설정

s3.put_object_acl(
  Bucket='gid-requests', Key='potholes.csv', ACL='private')

복습

'public-read' ACL로 업로드

s3.upload_file(
  Bucket='gid-requests', 
  Filename='potholes.csv', 
  Key='potholes2.csv', 
  ExtraArgs={'ACL':'public-read'})

복습

객체 URL 문자열 생성

url = "https://{}.{}".format(
  "gid-requests", 
  "2019/potholes.csv")

'https://gid-requests.2019/potholes.csv'

# URL을 Pandas로 읽기
df = pd.read_csv(url)

연습해 봅시다!

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