はじめに

AWS（Amazon Web Services）を利用していると、リソースの管理や操作を自動化したいと感じる場面が多々あります。

そのようなニーズに応えるのが Boto3 というPythonライブラリです。

Boto3を使用すれば、AWSの各種サービスをPythonコードで簡単に操作でき、作業効率を大幅に向上させることが可能です。

本記事では、Boto3の概要から使い方、さらに実際のハンズオンを通じて、AWSリソースの操作方法を紹介していきます。

Boto3とは

Boto3 は、AWSが公式に提供するPython SDK（Software Development Kit）です。
このライブラリを使うことで、AWSのAPIを簡単に呼び出し、AWSのサービスをプログラムで操作できます。

詳しい情報は公式サイトをご覧ください。

主な特徴

Boto3は、AWSのさまざまなサービス（例：Amazon S3、Amazon EC2、Amazon DynamoDBなど）をPythonアプリケーションやスクリプトから容易に統合するためのツールです。

以下に主なサービスの特徴をご紹介します。

引用画像：https://cloud5.jp/learning5-s31/

1. AWSサービスへの簡単なアクセス

EC2（仮想サーバー）、S3（ストレージ）、DynamoDB（NoSQLデータベース）など、AWSのほぼすべてのサービスをサポートしています。これにより、さまざまなリソースを一元管理できます。

2. 高レベルリソースインターフェース

AWSリソースを抽象化し、直感的なコードで操作できるAPIを提供します。

s3.Bucket('bucket_name').upload_file('file.txt', 'destination.txt')

3. 低レベルクライアント

詳細な操作が必要な場合、AWS APIを直接呼び出すことも可能です。

# S3バケットを作成
client.create_bucket(Bucket='bucket_name')

4. 認証情報の自動読み込み

Boto3は、AWS CLIで設定した認証情報（~/.aws/credentials）を自動的に読み込みます。これにより、事前の設定があれば手動で認証情報を指定する必要がありません。

5. 非同期操作や並列処理

大規模な処理や一括操作に対応する便利なユーティリティも備えています。これにより、効率的なリソース管理が可能です。

Boto3でできること

Boto3を使用することで、さまざまなAWSリソースを操作できます。以下に代表的な操作を紹介します。

リソースの管理

EC2: インスタンスの起動、停止、削除
S3: バケット作成、オブジェクトのアップロード・ダウンロード
IAM: ユーザー作成、権限設定

データ操作

DynamoDB: データの追加・取得
SQS: メッセージキューへの送信
SNS: 通知サービスの利用

バックアップ・監視

AWS Backup: バックアップのスケジュール管理
CloudWatch: メトリクスの取得、アラームの設定

スケーリングや自動化

Lambda: 関数のデプロイや実行
オートスケーリング: インスタンスの自動調整

実際にやってみた

ここでは、CloudShellを使用して、以下の2つのタスクを実行してみます。

S3バケットの作成とファイルアップロード
EC2インスタンスの起動

1. S3バケットの作成とファイルアップロード

まず、AWSコンソールからCloudShellを起動し、必要なパッケージをインストールします。

pip install boto3

次に、Pythonコードを作成していきます。以下のコードを s3_script.pyという名前で任意のディレクトリに保存してください。

s3_script.py

import boto3
from botocore.exceptions import NoCredentialsError, PartialCredentialsError, ClientError

# AWSリージョンを設定
REGION = 'ap-northeast-1'  # 必要なリージョンを指定

# クライアントの作成
s3 = boto3.client('s3', region_name=REGION)

# バケット名（ユニークである必要があります）
bucket_name = 'honda-bucket-name-1111199999'

try:
    # バケットを作成
    s3.create_bucket(
        Bucket=bucket_name,
        CreateBucketConfiguration={
            'LocationConstraint': REGION  # リージョンを指定
        }
    )
    print(f'Bucket "{bucket_name}" created successfully.')
except ClientError as e:
    print(f'Failed to create bucket: {e}')
    exit(1)

try:
    # ファイルを作成してアップロード
    file_name = 'sample.txt'
    with open(file_name, 'w') as f:
        f.write('Hello, S3!')

    # ファイルをS3にアップロード
    s3.upload_file(file_name, bucket_name, 'uploaded_file.txt')
    print('File uploaded successfully.')
except (NoCredentialsError, PartialCredentialsError):
    print('AWS credentials not found or incomplete. Please check your configuration.')
    exit(1)
except ClientError as e:
    print(f'Failed to upload file: {e}')
    exit(1)

保存が完了したら、以下のコマンドでスクリプトを実行してください。

python s3_script.py

ターミナルに以下のような表示が出力されれば、成功です。

[cloudshell-user@ip-10-132-91-119 ~]$ python s3_script.py
Bucket "honda-bucket-name-1111199999" created successfully.
File uploaded successfully.

その後、AWS S3コンソールでバケットが作成され、ファイルが正常にアップロードされていることを確認できます。

テキストファイルが正常に作成されていることも確認できたので、Boto3の検証は大成功です。

2. EC2インスタンスの起動

次に、任意のディレクトリにec2_script.pyファイルを作成し、Boto3を使ってEC2インスタンスを起動します。

ec2_script.py

import boto3

# EC2リソースの取得
ec2_resource = boto3.resource('ec2')

# 必要な値を事前に設定
subnet_id = 'subnet-0a311eadf3e8953e2'  # 作成したサブネットID
security_group_ids = ['sg-004468d8833520ae3']  # セキュリティグループID
key_name = 'honda'  # 事前に作成したキーペア名

# インスタンスを起動
instances = ec2_resource.create_instances(
    ImageId='ami-0b6fe957a0eb4c1b9',  # 適切なAMI ID
    MinCount=1,
    MaxCount=1,
    InstanceType='t2.micro',
    SubnetId=subnet_id,  # 作成したサブネットを指定
    SecurityGroupIds=security_group_ids,  # セキュリティグループを指定
    KeyName=key_name  # 作成済みのキーペア名
)

for instance in instances:
    print(f'Instance {instance.id} created and starting.')

コードを保存したら、以下のコマンドでスクリプトを実行してください。

python ec2_script.py

ターミナルに以下のような表示が出力されれば、インスタンスが正常に起動しています。

[cloudshell-user@ip-10-132-91-119 ~]$ python ec2_script.py
Instance i-001a2b62318f64bac created and starting.

実際に、AWS EC2コンソールで新しいインスタンスが起動していることを確認し、正常に起動していることを確認できます。

まとめ

Boto3を使うことで、AWSリソースの操作をPythonコードで簡単に実現できます。

今回のハンズオンでは、S3バケット作成、ファイルアップロード、EC2インスタンス起動を試しましたが、Boto3はバックアップや監視、自動化など様々なAWSサービスと組み合わせて運用効率を大幅に向上させます。

この技術検証が誰かの役に立てば嬉しいです！

おまけ：Boto3の読み方と由来

Boto3の正式な読み方は「ボトスリー」または「ボトサード」です。

引用画像：https://medium.com/@Data-Engineer/mastering-amazon-s3-with-python-boto3-a-comprehensive-guide-b084a1138a0e

「Boto」という名前は、アマゾン川に生息するピンク色のイルカ「Boto」に由来しています。このイルカはアマゾン地域の象徴であり、AWSの名前とも関連があります。

参考記事