DataSync(unknown)

概述

AWS DataSync 是一项在线数据传输服务，可简化、自动化和加速在本地存储系统与 AWS 存储服务之间，以及 AWS 存储服务之间移动数据。本教程演示如何使用 DataSync 将数据从账户 A 的 S3 存储桶传输到账户 B 的 S3 存储桶。

架构流程

graph TB
    subgraph "账户 A - 源账户"
        A[源 S3 存储桶]
        B[DataSync 源位置]
        C[DataSync 任务]
        D[IAM 角色 - 源]
    end
    
    subgraph "账户 B - 目标账户"
        E[目标 S3 存储桶]
        F[DataSync 目标位置]
        G[IAM 角色 - 目标]
        H[存储桶策略]
    end
    
    A -->|读取数据| B
    B -->|配置源| C
    F -->|配置目标| C
    C -->|使用角色| D
    C -->|传输数据| F
    F -->|写入数据| E
    D -->|跨账户访问| H
    G -->|本地访问| E
    
    style A fill:#e1f5ff
    style E fill:#fff4e1
    style C fill:#f0f0f0
    style H fill:#ffe1e1

方案对比

DataSync vs 其他迁移方案

特性	DataSync	S3 批处理	AWS CLI
适用数据量	TB - PB	TB - PB	< 10TB
传输速度	非常快（10 Gbps+）	快	中等
数据验证	自动（端到端校验）	无	手动
带宽控制	支持	不支持	不支持
调度功能	内置（每小时/每天）	手动	需 cron
增量传输	自动检测	需清单	sync 支持
成本	按传输量计费	按对象数+传输	按传输量
详细报告	CloudWatch 日志	CSV 报告	无
设置复杂度	中	中高	低
适用场景	大规模生产迁移	一次性批量复制	快速临时迁移

前提条件

源账户（账户 A）和目标账户（账户 B）的管理权限
源和目标 S3 存储桶已创建
了解 IAM 角色和策略配置
AWS 控制台或 AWS CLI 访问权限

实施步骤

步骤 1：在账户 B 创建目标 IAM 角色

DataSync 需要在目标账户创建 IAM 角色，用于访问目标 S3 存储桶。

1.2 创建权限策略

权限策略（Permissions Policy）：

策略名称：DataSync-Policy
替换两个destination-bucket-name

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DataSyncS3Access",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketMultipartUploads"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::destination-bucket-name"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncS3ObjectAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:AbortMultipartUpload",
                "s3:DeleteObject",
                "s3:GetObject",
                "s3:ListMultipartUploadParts",
                "s3:PutObject",
                "s3:GetObjectTagging",
                "s3:PutObjectTagging"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::destination-bucket-name/*"
        }
    ]
}

1.1 通过控制台创建角色

登录账户 B 的 AWS 控制台
导航至 IAM → 角色 → 创建角色
选择 AWS 账户 → 另一个AWS账户
输入账户 A 的账户 ID：111111111111
勾选(可选但推荐) 需要外部ID，输入：datasync-cross-account-transfer或者生成的UUID
1. Linux：uuidgen
2. Windows：[guid]::NewGuid()
点击 下一步
选择或创建权限策略（使用上面的 JSON）
角色名称：DataSyncDestinationRole
点击 创建角色；点击查看角色
记录角色 ARN：arn:aws:iam::222222222222:role/DataSyncDestinationRole

步骤 2：在账户 A 创建源 IAM 角色

DataSync 任务在账户 A 运行，需要创建 IAM 角色访问源存储桶和代入目标角色。

2.1 创建信任策略

信任策略：

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

2.2 创建权限策略

权限策略：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DataSyncSourceS3Access",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketMultipartUploads"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::source-bucket-name"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncSourceS3ObjectAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:GetObjectVersion",
                "s3:GetObjectTagging",
                "s3:ListMultipartUploadParts"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::source-bucket-name/*"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncAssumeDestinationRole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Resource": "arn:aws:iam::222222222222:role/DataSyncDestinationRole"
        }
    ]
}

2.3 通过控制台创建角色

登录账户 A 的 AWS 控制台
导航至 IAM → 角色 → 创建角色
选择 AWS 服务 → DataSync
点击 下一步
创建或选择权限策略（使用上面的 JSON）（创建账户后再次附加DataSync-Policy）
角色名称：DataSyncSourceRole
点击 创建角色
记录角色 ARN：arn:aws:iam::111111111111:role/DataSyncSourceRole

步骤 3：创建 DataSync 源位置

在账户 A 创建 DataSync 源位置，指向源 S3 存储桶。

3.1 通过控制台创建

登录账户 A 的 AWS 控制台
导航至 DataSync → 位置 → 创建位置
选择 位置类型: Amazon S3
配置参数：
- S3 URI: 选择或输入 s3://source-bucket-name
- S3 存储类: 保持默认
- Folder: 可选，指定子文件夹（如 /data/）
- IAM 角色: 选择 DataSyncSourceRole
点击 创建位置
记录源位置 ARN：arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:location/loc-xxxxx

步骤 4：创建 DataSync 目标位置

在账户 A 创建目标位置，指向账户 B 的存储桶。

4.2 通过 AWS CLI 创建

# 创建目标位置（跨账户）
aws datasync create-location-s3 \
    --s3-bucket-arn arn:aws:s3:::destination-bucket-name \
    --s3-config '{
        "BucketAccessRoleArn": "arn:aws:iam::222222222222:role/DataSyncDestinationRole"
    }' \
    --agent-arns [] \
    --profile account-a \
    --region us-west-2

# 输出示例
# {
#     "LocationArn": "arn:aws:datasync:us-west-2:111111111111:location/loc-yyyyy"
# }

步骤 5：创建 DataSync 任务

创建 DataSync 任务，连接源位置和目标位置。

5.1 通过控制台创建

在账户 A 的 DataSync 控制台
导航至 Tasks → Create task
配置源和目标：
- Source location: 选择步骤 3 创建的源位置
- Destination location: 选择步骤 4 创建的目标位置
配置设置：
- Task name: CrossAccountS3Transfer
- Verify data: 选择 Verify only the data transferred（推荐）
- Copy ownership: 根据需要选择
- Copy permissions: 根据需要选择
配置调度（可选）：
- 选择 Schedule: Run on a schedule
- Frequency: 每小时、每天、每周等
配置过滤器（可选）：
- Include patterns: 例如 *.jpg
- Exclude patterns: 例如 *.tmp
配置带宽限制（可选）：
- 设置最大传输速率（MB/s）
点击 Create task
记录任务 ARN

5.2 通过 AWS CLI 创建

基本任务创建：

# 创建 DataSync 任务
aws datasync create-task \
    --source-location-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:location/loc-xxxxx \
    --destination-location-arn arn:aws:datasync:us-west-2:111111111111:location/loc-yyyyy \
    --cloud-watch-log-group-arn arn:aws:logs:us-east-1:111111111111:log-group:/aws/datasync \
    --name CrossAccountS3Transfer \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 输出示例
# {
#     "TaskArn": "arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz"
# }

完整配置的任务创建：

# 创建带完整配置的任务
aws datasync create-task \
    --source-location-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:location/loc-xxxxx \
    --destination-location-arn arn:aws:datasync:us-west-2:111111111111:location/loc-yyyyy \
    --cloud-watch-log-group-arn arn:aws:logs:us-east-1:111111111111:log-group:/aws/datasync \
    --name CrossAccountS3Transfer \
    --options '{
        "VerifyMode": "ONLY_FILES_TRANSFERRED",
        "OverwriteMode": "ALWAYS",
        "Atime": "BEST_EFFORT",
        "Mtime": "PRESERVE",
        "Uid": "NONE",
        "Gid": "NONE",
        "PreserveDeletedFiles": "PRESERVE",
        "PreserveDevices": "NONE",
        "PosixPermissions": "NONE",
        "BytesPerSecond": -1,
        "TaskQueueing": "ENABLED",
        "LogLevel": "TRANSFER",
        "TransferMode": "CHANGED",
        "SecurityDescriptorCopyFlags": "NONE"
    }' \
    --excludes '[
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*.tmp"},
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": ".DS_Store"}
    ]' \
    --schedule '{
        "ScheduleExpression": "cron(0 2 * * ? *)"
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

任务配置参数说明：

参数	说明	推荐值
`VerifyMode`	数据验证模式	`ONLY_FILES_TRANSFERRED`（仅验证传输文件）
`OverwriteMode`	覆盖模式	`ALWAYS`（总是覆盖）或 `NEVER`（从不覆盖）
`TransferMode`	传输模式	`CHANGED`（仅传输更改）或 `ALL`（传输所有）
`LogLevel`	日志级别	`TRANSFER`（记录传输）或 `BASIC`（基本信息）
`BytesPerSecond`	带宽限制	`-1`（无限制）或具体值（如 `10485760` = 10MB/s）
`PreserveDeletedFiles`	保留已删除文件	`PRESERVE`（保留）或 `REMOVE`（删除）

步骤 6：执行 DataSync 任务

6.1 通过控制台执行

在 DataSync 控制台选择创建的任务
点击 Start → Start with defaults 或 Start with overriding options
等待任务执行完成
查看执行历史和详细日志

6.2 通过 AWS CLI 执行

# 启动任务执行
aws datasync start-task-execution \
    --task-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 输出示例
# {
#     "TaskExecutionArn": "arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz/execution/exec-xxxxx"
# }

覆盖配置执行：

# 启动任务并覆盖部分配置
aws datasync start-task-execution \
    --task-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz \
    --override-options '{
        "VerifyMode": "ONLY_FILES_TRANSFERRED",
        "LogLevel": "TRANSFER",
        "BytesPerSecond": 52428800
    }' \
    --includes '[
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*.pdf"}
    ]' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

步骤 7：监控任务执行

7.1 查看任务执行状态

# 描述任务执行
aws datasync describe-task-execution \
    --task-execution-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz/execution/exec-xxxxx \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 输出示例
# {
#     "TaskExecutionArn": "...",
#     "Status": "SUCCESS",
#     "Options": {...},
#     "StartTime": 1701234567.0,
#     "EstimatedFilesToTransfer": 10000,
#     "EstimatedBytesToTransfer": 107374182400,
#     "FilesTransferred": 10000,
#     "BytesWritten": 107374182400,
#     "Result": {
#         "PrepareDuration": 120000,
#         "PrepareStatus": "SUCCESS",
#         "TotalDuration": 3600000,
#         "TransferDuration": 3480000,
#         "TransferStatus": "SUCCESS",
#         "VerifyDuration": 0,
#         "VerifyStatus": "SUCCESS"
#     }
# }

任务状态说明：

QUEUED - 排队等待执行
LAUNCHING - 正在启动
PREPARING - 准备传输（扫描源文件）
TRANSFERRING - 正在传输数据
VERIFYING - 验证数据完整性
SUCCESS - 成功完成
ERROR - 执行失败

7.2 列出所有执行历史

# 列出任务的所有执行
aws datasync list-task-executions \
    --task-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 仅列出成功的执行
aws datasync list-task-executions \
    --task-arn arn:aws:datasync:us-east-1:111111111111:task/task-zzzzz \
    --filters '[
        {"Name": "Status", "Values": ["SUCCESS"], "Operator": "Equals"}
    ]' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

7.3 使用 CloudWatch 监控

创建 CloudWatch 日志组：

# 创建日志组
aws logs create-log-group \
    --log-group-name /aws/datasync \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 设置日志保留期（可选）
aws logs put-retention-policy \
    --log-group-name /aws/datasync \
    --retention-in-days 7 \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

查看日志：

# 列出日志流
aws logs describe-log-streams \
    --log-group-name /aws/datasync \
    --order-by LastEventTime \
    --descending \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 获取日志事件
aws logs get-log-events \
    --log-group-name /aws/datasync \
    --log-stream-name "exec-xxxxx" \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

完整自动化脚本

DataSync 跨账户传输自动化脚本

#!/bin/bash

# AWS DataSync 跨账户自动化部署和执行脚本
set -e  # 遇到错误立即退出

# ==================== 配置区域 ====================
# 账户信息
SOURCE_ACCOUNT_ID="111111111111"
DEST_ACCOUNT_ID="222222222222"
SOURCE_PROFILE="account-a"
DEST_PROFILE="account-b"

# S3 存储桶
SOURCE_BUCKET="source-bucket-name"
DEST_BUCKET="destination-bucket-name"
SOURCE_REGION="us-east-1"
DEST_REGION="us-west-2"

# DataSync 配置
EXTERNAL_ID="datasync-cross-account-transfer"
TASK_NAME="CrossAccountS3Transfer"
LOG_GROUP="/aws/datasync"

# 角色名称
SOURCE_ROLE_NAME="DataSyncSourceRole"
DEST_ROLE_NAME="DataSyncDestinationRole"

# ==================== 颜色输出 ====================
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
NC='\033[0m'

# ==================== 日志函数 ====================
log() {
    echo -e "${GREEN}[$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S')]${NC} $1"
}

error() {
    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
    exit 1
}

warn() {
    echo -e "${YELLOW}[WARNING]${NC} $1"
}

info() {
    echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $1"
}

# ==================== 步骤 1：创建目标 IAM 角色（账户 B）====================
log "步骤 1: 在账户 B 创建目标 IAM 角色"

# 创建信任策略
cat > trust-policy-dest.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "AWS": "arn:aws:iam::${SOURCE_ACCOUNT_ID}:root"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "sts:ExternalId": "${EXTERNAL_ID}"
                }
            }
        }
    ]
}
EOF

# 创建权限策略
cat > permissions-policy-dest.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DataSyncS3Access",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketMultipartUploads"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::${DEST_BUCKET}"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncS3ObjectAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:AbortMultipartUpload",
                "s3:DeleteObject",
                "s3:GetObject",
                "s3:ListMultipartUploadParts",
                "s3:PutObject",
                "s3:GetObjectTagging",
                "s3:PutObjectTagging"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::${DEST_BUCKET}/*"
        }
    ]
}
EOF

# 检查角色是否已存在
if aws iam get-role --role-name "$DEST_ROLE_NAME" --profile "$DEST_PROFILE" &>/dev/null; then
    warn "目标角色 $DEST_ROLE_NAME 已存在，跳过创建"
else
    # 创建角色
    aws iam create-role \
        --role-name "$DEST_ROLE_NAME" \
        --assume-role-policy-document file://trust-policy-dest.json \
        --profile "$DEST_PROFILE"

    log "目标角色创建成功"
fi

# 附加权限策略
aws iam put-role-policy \
    --role-name "$DEST_ROLE_NAME" \
    --policy-name DataSyncDestinationPermissions \
    --policy-document file://permissions-policy-dest.json \
    --profile "$DEST_PROFILE"

# 获取角色 ARN
DEST_ROLE_ARN=$(aws iam get-role \
    --role-name "$DEST_ROLE_NAME" \
    --query 'Role.Arn' \
    --output text \
    --profile "$DEST_PROFILE")

info "目标角色 ARN: $DEST_ROLE_ARN"

# ==================== 步骤 2：创建源 IAM 角色（账户 A）====================
log "步骤 2: 在账户 A 创建源 IAM 角色"

# 创建信任策略
cat > trust-policy-source.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "datasync.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}
EOF

# 创建权限策略
cat > permissions-policy-source.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DataSyncSourceS3Access",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketMultipartUploads"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::${SOURCE_BUCKET}"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncSourceS3ObjectAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:GetObjectVersion",
                "s3:GetObjectTagging"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::${SOURCE_BUCKET}/*"
        },
        {
            "Sid": "DataSyncAssumeDestinationRole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Resource": "${DEST_ROLE_ARN}"
        }
    ]
}
EOF

# 检查角色是否已存在
if aws iam get-role --role-name "$SOURCE_ROLE_NAME" --profile "$SOURCE_PROFILE" &>/dev/null; then
    warn "源角色 $SOURCE_ROLE_NAME 已存在，跳过创建"
else
    # 创建角色
    aws iam create-role \
        --role-name "$SOURCE_ROLE_NAME" \
        --assume-role-policy-document file://trust-policy-source.json \
        --profile "$SOURCE_PROFILE"

    log "源角色创建成功"
fi

# 附加权限策略
aws iam put-role-policy \
    --role-name "$SOURCE_ROLE_NAME" \
    --policy-name DataSyncSourcePermissions \
    --policy-document file://permissions-policy-source.json \
    --profile "$SOURCE_PROFILE"

# 获取角色 ARN
SOURCE_ROLE_ARN=$(aws iam get-role \
    --role-name "$SOURCE_ROLE_NAME" \
    --query 'Role.Arn' \
    --output text \
    --profile "$SOURCE_PROFILE")

info "源角色 ARN: $SOURCE_ROLE_ARN"

# 等待角色传播
log "等待 IAM 角色传播..."
sleep 10

# ==================== 步骤 3：创建 CloudWatch 日志组 ====================
log "步骤 3: 创建 CloudWatch 日志组"

if aws logs describe-log-groups \
    --log-group-name-prefix "$LOG_GROUP" \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$SOURCE_REGION" 2>/dev/null | grep -q "$LOG_GROUP"; then
    warn "日志组已存在"
else
    aws logs create-log-group \
        --log-group-name "$LOG_GROUP" \
        --profile "$SOURCE_PROFILE" \
        --region "$SOURCE_REGION"

    aws logs put-retention-policy \
        --log-group-name "$LOG_GROUP" \
        --retention-in-days 7 \
        --profile "$SOURCE_PROFILE" \
        --region "$SOURCE_REGION"

    log "日志组创建成功"
fi

LOG_GROUP_ARN="arn:aws:logs:${SOURCE_REGION}:${SOURCE_ACCOUNT_ID}:log-group:${LOG_GROUP}"

# ==================== 步骤 4：创建源位置 ====================
log "步骤 4: 创建 DataSync 源位置"

SOURCE_LOCATION_ARN=$(aws datasync create-location-s3 \
    --s3-bucket-arn "arn:aws:s3:::${SOURCE_BUCKET}" \
    --s3-config "{\"BucketAccessRoleArn\": \"${SOURCE_ROLE_ARN}\"}" \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$SOURCE_REGION" \
    --query 'LocationArn' \
    --output text)

info "源位置 ARN: $SOURCE_LOCATION_ARN"

# ==================== 步骤 5：创建目标位置 ====================
log "步骤 5: 创建 DataSync 目标位置"

DEST_LOCATION_ARN=$(aws datasync create-location-s3 \
    --s3-bucket-arn "arn:aws:s3:::${DEST_BUCKET}" \
    --s3-config "{\"BucketAccessRoleArn\": \"${DEST_ROLE_ARN}\"}" \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$DEST_REGION" \
    --query 'LocationArn' \
    --output text)

info "目标位置 ARN: $DEST_LOCATION_ARN"

# ==================== 步骤 6：创建 DataSync 任务 ====================
log "步骤 6: 创建 DataSync 任务"

TASK_ARN=$(aws datasync create-task \
    --source-location-arn "$SOURCE_LOCATION_ARN" \
    --destination-location-arn "$DEST_LOCATION_ARN" \
    --cloud-watch-log-group-arn "$LOG_GROUP_ARN" \
    --name "$TASK_NAME" \
    --options '{
        "VerifyMode": "ONLY_FILES_TRANSFERRED",
        "OverwriteMode": "ALWAYS",
        "TransferMode": "CHANGED",
        "LogLevel": "TRANSFER",
        "PreserveDeletedFiles": "PRESERVE"
    }' \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$SOURCE_REGION" \
    --query 'TaskArn' \
    --output text)

info "任务 ARN: $TASK_ARN"

# ==================== 步骤 7：执行任务 ====================
log "步骤 7: 启动 DataSync 任务执行"

EXECUTION_ARN=$(aws datasync start-task-execution \
    --task-arn "$TASK_ARN" \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$SOURCE_REGION" \
    --query 'TaskExecutionArn' \
    --output text)

info "任务执行 ARN: $EXECUTION_ARN"

# ==================== 监控执行 ====================
log "监控任务执行状态..."

while true; do
    STATUS=$(aws datasync describe-task-execution \
        --task-execution-arn "$EXECUTION_ARN" \
        --profile "$SOURCE_PROFILE" \
        --region "$SOURCE_REGION" \
        --query 'Status' \
        --output text)

    if [ "$STATUS" = "SUCCESS" ]; then
        log "任务执行成功！"
        break
    elif [ "$STATUS" = "ERROR" ]; then
        error "任务执行失败"
    else
        info "当前状态: $STATUS"
        sleep 30
    fi
done

# ==================== 获取执行统计 ====================
log "获取执行统计信息..."

aws datasync describe-task-execution \
    --task-execution-arn "$EXECUTION_ARN" \
    --profile "$SOURCE_PROFILE" \
    --region "$SOURCE_REGION" \
    --query '{
        Status: Status,
        FilesTransferred: FilesTransferred,
        BytesWritten: BytesWritten,
        TotalDuration: Result.TotalDuration,
        TransferDuration: Result.TransferDuration
    }' \
    --output table

# ==================== 清理临时文件 ====================
log "清理临时文件..."
rm -f trust-policy-*.json permissions-policy-*.json

log "DataSync 跨账户传输部署完成！"
log "任务 ARN: $TASK_ARN"
log "执行 ARN: $EXECUTION_ARN"

info "后续可以通过以下命令重新执行任务:"
echo "aws datasync start-task-execution --task-arn $TASK_ARN --profile $SOURCE_PROFILE --region $SOURCE_REGION"

保存并运行脚本：

# 保存为 datasync-cross-account-setup.sh
chmod +x datasync-cross-account-setup.sh

# 修改脚本中的配置参数后运行
./datasync-cross-account-setup.sh

高级功能

1. 配置任务调度

# 创建带调度的任务（每天凌晨 2 点执行）
aws datasync create-task \
    --source-location-arn "$SOURCE_LOCATION_ARN" \
    --destination-location-arn "$DEST_LOCATION_ARN" \
    --cloud-watch-log-group-arn "$LOG_GROUP_ARN" \
    --name "$TASK_NAME" \
    --schedule '{
        "ScheduleExpression": "cron(0 2 * * ? *)"
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

调度表达式示例：

表达式	说明
`cron(0 2 * * ? *)`	每天凌晨 2:00
`cron(0 /4 * ? *)`	每 4 小时一次
`cron(0 0 ? * MON *)`	每周一午夜
`rate(1 hour)`	每小时一次
`rate(7 days)`	每 7 天一次

2. 配置文件过滤

# 仅传输特定类型文件
aws datasync start-task-execution \
    --task-arn "$TASK_ARN" \
    --includes '[
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*.pdf"},
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*.docx"}
    ]' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 排除特定文件
aws datasync start-task-execution \
    --task-arn "$TASK_ARN" \
    --excludes '[
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*.tmp"},
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": ".DS_Store"},
        {"FilterType": "SIMPLE_PATTERN", "Value": "*/cache/*"}
    ]' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

3. 带宽限制

# 创建限制带宽的任务（10 MB/s）
aws datasync create-task \
    --source-location-arn "$SOURCE_LOCATION_ARN" \
    --destination-location-arn "$DEST_LOCATION_ARN" \
    --options '{
        "BytesPerSecond": 10485760
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

带宽限制参考：

速率	BytesPerSecond 值
1 MB/s	1048576
10 MB/s	10485760
50 MB/s	52428800
100 MB/s	104857600
无限制	-1

# 创建 SNS 主题
aws sns create-topic \
    --name DataSyncNotifications \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 订阅邮件通知
aws sns subscribe \
    --topic-arn arn:aws:sns:us-east-1:111111111111:DataSyncNotifications \
    --protocol email \
    --notification-endpoint your-email@example.com \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 创建 CloudWatch Event Rule
aws events put-rule \
    --name DataSyncTaskCompletion \
    --event-pattern '{
        "source": ["aws.datasync"],
        "detail-type": ["DataSync Task Execution State Change"],
        "detail": {
            "State": ["SUCCESS", "ERROR"]
        }
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 添加 SNS 目标
aws events put-targets \
    --rule DataSyncTaskCompletion \
    --targets "Id"="1","Arn"="arn:aws:sns:us-east-1:111111111111:DataSyncNotifications" \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

性能优化

1. 选择合适的区域

在源数据所在区域创建 DataSync 任务
减少跨区域延迟
降低数据传输成本

2. 使用 VPC 端点

# 创建 S3 VPC 端点（降低延迟和成本）
aws ec2 create-vpc-endpoint \
    --vpc-id vpc-xxxxx \
    --service-name com.amazonaws.us-east-1.s3 \
    --route-table-ids rtb-xxxxx \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

3. 并行任务

对于大规模数据，可以创建多个任务并行传输不同的前缀：

# 任务 1: 传输 /2023/ 前缀
aws datasync create-location-s3 \
    --s3-bucket-arn "arn:aws:s3:::source-bucket-name" \
    --subdirectory /2023/ \
    --s3-config "{...}" \
    --profile account-a

# 任务 2: 传输 /2024/ 前缀
aws datasync create-location-s3 \
    --s3-bucket-arn "arn:aws:s3:::source-bucket-name" \
    --subdirectory /2024/ \
    --s3-config "{...}" \
    --profile account-a

# 分别创建任务并同时执行

故障排查

常见问题

问题 1：无法创建位置 - 权限被拒绝

错误：

An error occurred (InvalidRequestException) when calling the CreateLocationS3 operation:
DataSync is unable to access your Amazon S3 bucket

解决方案：

# 1. 验证 IAM 角色权限
aws iam get-role-policy \
    --role-name DataSyncSourceRole \
    --policy-name DataSyncSourcePermissions \
    --profile account-a

# 2. 测试角色代入
aws sts assume-role \
    --role-arn arn:aws:iam::222222222222:role/DataSyncDestinationRole \
    --role-session-name test \
    --external-id datasync-cross-account-transfer \
    --profile account-a

# 3. 验证存储桶访问
aws s3 ls s3://destination-bucket-name/ --profile account-a

问题 2：任务执行失败 - 验证错误

错误：任务状态显示 ERROR，验证阶段失败

解决方案：

# 禁用验证或使用较宽松的验证模式
aws datasync update-task \
    --task-arn "$TASK_ARN" \
    --options '{
        "VerifyMode": "NONE"
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

问题 3：传输速度慢

优化方案：

# 1. 移除带宽限制
aws datasync update-task \
    --task-arn "$TASK_ARN" \
    --options '{
        "BytesPerSecond": -1
    }' \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 2. 使用 VPC 端点
# 3. 确保任务在源数据区域运行
# 4. 检查网络连接质量

问题 4：跨账户角色代入失败

错误：

User: arn:aws:sts::111111111111:assumed-role/... is not authorized to perform:
sts:AssumeRole on resource: arn:aws:iam::222222222222:role/DataSyncDestinationRole

解决方案：

# 1. 检查目标角色的信任策略
aws iam get-role \
    --role-name DataSyncDestinationRole \
    --profile account-b

# 2. 确认外部 ID 匹配
# 3. 验证源角色有 sts:AssumeRole 权限
aws iam get-role-policy \
    --role-name DataSyncSourceRole \
    --policy-name DataSyncSourcePermissions \
    --profile account-a

问题 5：CloudWatch 日志无法写入

解决方案：

# 确保日志组存在
aws logs describe-log-groups \
    --log-group-name-prefix /aws/datasync \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

# 如果不存在，创建日志组
aws logs create-log-group \
    --log-group-name /aws/datasync \
    --profile account-a \
    --region us-east-1

成本估算

DataSync 定价

传输定价（美国东部）：

传输方向	定价
S3 到 S3（同区域）	$0.0125/GB
S3 到 S3（跨区域）	$0.0200/GB + 数据传输费用

其他费用：

S3 GET 请求：$0.0004/1000
S3 PUT 请求：$0.005/1000
跨区域数据传输（出站）：$0.02/GB（前 10TB）
CloudWatch 日志存储：$0.50/GB

示例计算

传输 10TB 数据从美国东部（账户 A）到美国西部（账户 B）：

DataSync 费用: 10,000 GB × $0.02/GB = $200.00
跨区域传输: 10,000 GB × $0.02/GB = $200.00
S3 请求费用: 约 $50.00
总成本: 约 $450.00

成本优化建议

同区域传输：尽可能在同一区域进行传输
批量传输：合并多次小规模传输为一次大规模传输
使用 VPC 端点：避免 NAT 网关费用
调度在低峰时段：某些组织有差异化定价
选择合适的存储类：直接传输到 S3 Intelligent-Tiering 或 Glacier

最佳实践

1. 安全性

使用外部 ID 增强跨账户安全性
最小权限原则配置 IAM 角色
启用 CloudTrail 审计 DataSync 操作
使用 KMS 加密传输中和静态数据

2. 可靠性

启用数据验证确保完整性
配置 CloudWatch 告警监控任务状态
定期测试跨账户权限配置
保留详细的执行日志

3. 性能

在源数据区域创建任务
使用 VPC 端点减少延迟
合理配置带宽限制
对大规模数据使用并行任务

4. 成本

使用调度在低成本时段执行
选择合适的目标存储类
监控传输量避免意外费用
使用过滤器减少不必要的传输

5. 运维

使用标签管理 DataSync 资源
配置自动化通知
定期审查和优化任务配置
记录配置变更和执行历史

总结

AWS DataSync 提供了企业级的跨账户数据传输解决方案，特别适合：

大规模数据迁移（TB 到 PB 级别）
需要自动数据验证和完整性检查
持续的数据同步需求
需要详细监控和日志记录
生产环境的关键数据传输

通过正确配置 IAM 角色、位置和任务参数，结合自动化脚本和监控告警，可以实现安全、高效、可靠的跨账户数据传输。

DataSync(unknown)

概述

架构流程

方案对比

DataSync vs 其他迁移方案

前提条件

实施步骤

步骤 1：在账户 B 创建目标 IAM 角色

1.2 创建权限策略

1.1 通过控制台创建角色

步骤 2：在账户 A 创建源 IAM 角色

2.1 创建信任策略

2.2 创建权限策略

2.3 通过控制台创建角色

步骤 3：创建 DataSync 源位置

3.1 通过控制台创建

步骤 4：创建 DataSync 目标位置

4.2 通过 AWS CLI 创建

步骤 5：创建 DataSync 任务

5.1 通过控制台创建

5.2 通过 AWS CLI 创建

步骤 6：执行 DataSync 任务

6.1 通过控制台执行

6.2 通过 AWS CLI 执行

步骤 7：监控任务执行

7.1 查看任务执行状态

7.2 列出所有执行历史

7.3 使用 CloudWatch 监控

完整自动化脚本

DataSync 跨账户传输自动化脚本

高级功能

1. 配置任务调度

2. 配置文件过滤

3. 带宽限制

4. 配置 SNS 通知

性能优化

1. 选择合适的区域

2. 使用 VPC 端点

3. 并行任务

故障排查

常见问题

成本估算

DataSync 定价

示例计算

成本优化建议

最佳实践

1. 安全性

2. 可靠性

3. 性能

4. 成本

5. 运维

总结

参考资料