Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как смонтировать снапшот из boto?

Я использую boto 2.5.1, Python 2.7, Ubuntu Precise. Я хочу смонтировать моментальный снимок экземпляра EC2. Я дошел до создания тома из моментального снимка, но потом не могу понять, как его прикрепить. Если я сделаю:

[setup stuff elided]
c = EC2Connection()
print volume
print instance
c.attach_volume(volume, instance, "/dev/snap")

Я получаю удивительно бесполезное исключение:

vol-2df00677
i-1509d364
Traceback (most recent call last):
  File "./mongo_pulldown.py", line 48, in <module>
    main()
  File "./mongo_pulldown.py", line 28, in main
    c.attach_volume(volume, instance, "/dev/snap")
  File "/home/roy/deploy/current/python/local/lib/python2.7/site-packages/boto/ec2/connection.py", line 1530, in attach_volume
    return self.get_status('AttachVolume', params, verb='POST')
  File "/home/roy/deploy/current/python/local/lib/python2.7/site-packages/boto/connection.py", line 985, in get_status
    raise self.ResponseError(response.status, response.reason, body)
boto.exception.EC2ResponseError: EC2ResponseError: 400 Bad Request

без понятия, что я сделал не так. Я предполагаю, что имя устройства произвольно, и вызов присоединения создаст устройство как часть процесса? Или устройство уже существует?

Как я могу получить более полезную диагностику, чем просто «Неверный запрос»?

amazon-web-services boto
15.06.2013

Ответы:


1

Метод attach_volume принимает instance_id и volume_id, но вы передаете объекты. Попробуй это:

c.attach_volume(volume.id, instance.id, "/dev/sdh")

device_name должно быть разумным именем устройства для используемой ОС. Подробнее о том, каким должно быть это значение, можно узнать здесь.

boto использует стандартное ведение журнала Python, поэтому вы можете настроить его для регистрации столько, сколько хотите. Этот суть показывает быстрый способ получения полного журнала отладки. Однако boto может регистрировать только то, к чему у него есть доступ, и, возможно, ответ от EC2 просто не дает много информации.

15.06.2013
  • Я должен был быть более ясным. Я передаю строки, а не объекты. 16.06.2013

    • 2

    Ну, получается, что я пропустил что-то нехорошее для устройства. Я передавал «/dev/snap». Когда я изменил это на «xvdg», все заработало. Похоже, что «/dev/xvdg» также работает (и имеет тот же эффект; часть «/dev/» игнорируется).

    Я написал небольшую функцию для поиска следующего доступного неиспользуемого имени устройства:

    def get_device_name():
    for c in 'fghijklmnop':
        name = "xvd%s" % c
        path = "/dev/%s" % name
        try:
            os.stat(path)
        except OSError:
            return path

    Я надеялся, что, используя фиксированное имя вне набора, который обычно используется, мне не придется беспокоиться об этой глупости.

    15.06.2013
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..