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我將這個部落格從 AWS S3 移轉到 Cloudflare Pages。過去是用 S3 做靜態網站托管，透過 CloudFront 發佈，但為了簡化管理及提升效能，決定採用 Cloudflare Pages。

Amazon S3 Files 是一項可以將 S3 桶直接掛載到 EC2 等計算資源的服務，並且以 NFS 檔案系統的形式運行。資料保持在 S3 中，可以使用一般的檔案操作（ls、cp、cat 等）進行讀寫。

S3 Files 是什麼​

S3 Files 是基於 Amazon EFS 建立的共享檔案系統，讓使用者能以檔案系統的形式存取 S3 桶中的數據。

主要特點如下：

運作原理​

S3 Files 將被訪問的資料自動載入高效能儲存系統，並以低延遲的方式提供服務。

• 小檔案（預設小於 128 KB）：直接從高效能儲存中讀取
• 大檔案（1 MB 以上）：直接從 S3 流式傳輸
• 寫入：在高效能儲存中寫入後，自動同步到 S3

高效能儲存中的資料，如果在一定時間內（預設 30 天，可設置為 1 - 365 天）未被訪問，將自動刪除。

前提條件​

• AWS 帳戶
• EC2 實例（Linux）
• S3 桶（與 EC2 相同區域）
• 兩個 IAM 角色
  • 建立檔案系統用：對 S3 桶的讀寫權限
  • EC2 實例用：附加 AmazonS3FilesClientFullAccess 管理策略
• 安全群組：允許 NFS 的 2049 端口通訊

IAM 角色的建立​

S3 Files 需要兩個 IAM 角色。

1. 用於建立檔案系統的角色​

使用管理控制台時會自動創建，因此不需要手動創建

此角色用於讓 S3 Files 存取桶。

# 創建角色
aws iam create-role \
  --role-name S3Files-FileSystem-Role \
  --assume-role-policy-document '{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": { "Service": "s3files.amazonaws.com" },
        "Action": "sts:AssumeRole"
      }
    ]
  }'

# 附加 S3 Files 客戶端策略
aws iam attach-role-policy \
  --role-name S3Files-FileSystem-Role \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FilesClientFullAccess

在創建檔案系統時用 --role-arn 指定此角色。

2. 用於 EC2 實例的角色​

未附加 IAM 角色會導致掛載失敗

在 CloudShell 中創建以下角色。

# 創建角色
aws iam create-role \
  --role-name EC2-S3Files-Role \
  --assume-role-policy-document '{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": { "Service": "ec2.amazonaws.com" },
        "Action": "sts:AssumeRole"
      }
    ]
  }'

# 附加 S3 Files 客戶端策略
aws iam attach-role-policy \
  --role-name EC2-S3Files-Role \
  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FilesClientFullAccess

# 創建並附加實例檔案配置
aws iam create-instance-profile \
  --instance-profile-name EC2-S3Files-Profile

aws iam add-role-to-instance-profile \
  --instance-profile-name EC2-S3Files-Profile \
  --role-name EC2-S3Files-Role

將此角色附加到實例上。

設定步驟​

1. 準備 S3 桶​

在 S3 控制台中創建通用桶，也可以使用現有的桶。

需要特別注意的是，必須啟用桶的版本控制設定

2. 創建檔案系統​

從控制台創建​

1. 在 S3 控制台中選擇桶
2. 點擊「檔案系統」標籤 → 「創建檔案系統」

從控制台創建後，所有可用區會自動創建掛載目標和存取點。

3. 指定前綴和 VPC，然後點擊「創建檔案系統」。

記錄下輸出的檔案系統 ID（例如：fs-0123456789abcdef0）。

3. 在實例中掛載​

在終端中執行以下命令。

# 創建掛載點
sudo mkdir /mnt/s3files

# 挂載
sudo mount -t s3files fs-0123456789abcdef0:/ /mnt/s3files

sudo dnf install -y amazon-efs-utils # Amazon Linux, RHEL
# sudo apt install -y amazon-efs-utils (Ubuntu, Debian)

確認掛載情況：

df -h /mnt/s3files

應顯示類似以下內容：

Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
<s3files-dns>   8.0E  129M  8.0E   1% /mnt/s3files

4. 確認運行​

cd /mnt/s3files

# 創建檔案
sudo sh -c 'echo "Hello, s3 Files!" > test.txt'

# 讀取檔案
cat test.txt

# 創建目錄
sudo mkdir test-directory

ls -la

# 複製檔案
sudo cp test.txt test-directory/

cd test-directory/

# 確認檔案列表
ls -la

寫入的檔案會在約 1 分鐘內與 S3 桶同步。可以在 S3 控制台確認對象已創建。

aws s3 ls s3://<bucket-name>/

自動掛載設定​

為了在重啟後保持掛載，需要將以下內容添加到 /etc/fstab。

# 添加到 /etc/fstab
fs-0123456789abcdef0:/ /mnt/s3files s3files _netdev,nofail 0 0

_netdev 是一個選項，確保在網路連接後再進行掛載，這是必需的。加入 nofail 可以防止掛載失敗時導致實例無法啟動。

收費​

S3 Files 的收費如下：

• 高效能儲存使用量：檔案系統中數據的儲存費用
• 檔案系統存取費用：對高效能儲存進行讀寫操作的費用
• S3 請求費用：對於直接從 S3 讀取大於 1 MB 的檔案，僅收取 S3 GET 費用

為按量計費的無需配置模式，根據 AWS 的說法，與傳統 S3 和檔案系統間數據複製相比可減少最多 90% 的成本。

總結​

• 使用 S3 Files 可以將 S3 桶掛載為 NFS 檔案系統在 EC2 上
• 數據保留在 S3 中，可以使用 ls、cat、cp 等正常的檔案操作
• 透過高效能儲存提供低延遲，未被訪問的數據會自動退避
• 通過 /etc/fstab 設定自動掛載，即使重啟後也能維持

參考​

• Amazon S3 Files - Amazon Web Services
• S3 Files 使用者指南 - AWS 文件
• 教學：開始使用 S3 Files - AWS 文件

在使用 AWS SAM 建立的檔案儲存 API 的使用者認證中，我使用了 Amazon Cognito。最近我新增了透過密碼金鑰 (WebAuthn) 登入的功能，因此總結一下設定內容。

前提條件：使用密碼金鑰所需的 Cognito 設定​

要在 Cognito 中使用密碼金鑰，必須具備以下所有條件。

Cognito 的密碼金鑰必須從管理式登入 v2 UI 中註冊及使用。在 LITE 層級 (免費) 中無法使用 WebAuthn，因此需要 ESSENTIALS 層級。

認證流程​

密碼金鑰註冊流程​

第一次登入時使用密碼，然後從帳戶設定中註冊密碼金鑰。

密碼金鑰登入流程​

註冊後，可以透過「使用密碼金鑰登入」按鈕直接認證。

設定內容​

為了新增密碼金鑰，我在 template.yaml (SAM 模板) 上進行了僅 6 行的變更。

變更前​

UserPool:
  Type: AWS::Cognito::UserPool
  Properties:
    # ...
    Policies:
      PasswordPolicy:
        MinimumLength: 8
        # ...
    MfaConfiguration: "OFF"

變更後​

UserPool:
  Type: AWS::Cognito::UserPool
  Properties:
    # ...
    Policies:
      PasswordPolicy:
        MinimumLength: 8
        # ...
      SignInPolicy:
        AllowedFirstAuthFactors:
          - PASSWORD
          - WEB_AUTHN       # ← 新增密碼金鑰
    MfaConfiguration: "OFF"
    WebAuthnRelyingPartyID: login.example.com   # ← 指定 RP ID
    WebAuthnUserVerification: required              # ← 強制要求生物認證

各參數的意義​

SignInPolicy.AllowedFirstAuthFactors​

初步認證步驟中可用的認證方式列表。只有 PASSWORD 時僅能使用密碼，若加上 WEB_AUTHN 則能選擇密碼金鑰。

WebAuthnRelyingPartyID​

WebAuthn 的 Relying Party ID (RP ID)。密碼金鑰將綁定到此網域生成和儲存，因此必須與 實際提供登入頁面的網域一致。

本次直接使用自訂網域 login.example.com。若使用 Cognito 的預設網域 (xxx.auth.ap-northeast-1.amazoncognito.com)，則需指定該網域。

WebAuthnUserVerification​

使用密碼金鑰時的用戶確認等級。

為了提高安全性，選擇了 required。

管理式登入的 UI​

在管理式登入 v2 的界面中，密碼金鑰設定後，登入畫面將自動新增「使用密碼金鑰登入」按鈕。第一次註冊時需先使用密碼登入，然後可在帳戶設定中新增密碼金鑰。

部署​

sam build
sam deploy --no-confirm-changeset

由於 samconfig.toml 中已定義堆疊名稱、區域及參數，因此每次部署時不需要指定選項。

總結​

啟用 Cognito 密碼金鑰的重點總結如下：

1. 設定為 ESSENTIALS 層級 (LITE 不支持 WebAuthn)
2. 使用 管理式登入 v2
3. 指定自訂網域 (或 Cognito 預設網域) 為 RP ID
4. 在 SignInPolicy.AllowedFirstAuthFactors 中增加 WEB_AUTHN
5. 使用 WebAuthnUserVerification: required 強制要求生物認證

僅透過 6 行的變更，即可使用密碼金鑰登入。此時仍保留密碼，逐步向密碼金鑰過渡，這正是 Cognito 的便利之處。

Claude 若要透過 API 使用，除了直接使用 Anthropic API 外，也能經由 AWS Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Azure (Azure AI Foundry) 使用。基本價格各路徑幾乎相同，但在批次處理與與雲端生態系統整合面會有差異。

單位：USD / 1M 代幣 (MTok)。資料截至 2026 年 3 月。

基本價格（按需）​

基本價格在各路徑相同。

不過在 Vertex AI 若不是使用全球端點而指定區域端點（regional endpoint），標準價格會額外加收 10%。Bedrock 有 Long Context 變體（另有 SKU），但價格相同。Anthropic API 則已將 Long Context 整合在一般模型中。

快取費用​

Prompt 快取（Prompt Caching）的費用在各路徑也相同。

快取寫入依 TTL 分為 5 分（短期）和 1 小時（長期）兩種。長期快取的寫入成本較高，但如果系統提示（system prompt）很長且會被重複參考，透過節省讀取費用通常是划得來的。

批次處理費用​

Bedrock、Vertex AI、Anthropic API 三者的非同步批次 API 可享按需價格的 50% 折扣。Azure 目前未明示。

若要大量處理資料（例如日誌分析、向量嵌入生成等）並頻繁使用批次處理，無論走哪個路徑都能把成本砍半。

生態系比較​

新功能（例如 Extended Thinking）通常會先在 Anthropic API 上推出，向 Vertex AI、Bedrock、Azure 的推展有時會晚幾週。

如何選擇​

• 單純使用／原型開發：Anthropic API，只要一組 API 金鑰即可啟動，新功能也能最先使用。
• 已整合到 AWS：若需 IAM、CloudWatch、VPC，選 Bedrock。支援東京區域。
• 已整合到 Google Cloud：Vertex AI 是自然的選擇，但注意區域端點會加收 10%。
• 已整合到 Azure：可透過 Azure AI Foundry 使用，能整合到 Azure 的計費與管理。
• 大量使用批次以節省成本：Bedrock、Vertex AI、Anthropic API 都有 50% OFF 的批次 API 可用。

參考​

• Anthropic API 料金 – Claude API Docs
• AWS Bedrock 料金 – Amazon Web Services
• Vertex AI 料金 – Google Cloud
• Claude in Microsoft Azure AI Foundry – Claude API Docs

想要在這個部落格加入留言功能，因此在 AWS 無伺服器架構下自建了一個 API。介紹其設計與實作。

架構​

請求以以下流程處理。

瀏覽器 (www.hikari-dev.com)
  ↓ HTTPS
API Gateway
  ├── GET  /comment?postId=...    → 取得留言
  ├── POST /comment               → 發表留言
  └── PATCH /comment/{id}         → 管理（切換隱藏）
  ↓
Lambda (Node.js 20 / arm64)
  ↓
DynamoDB（儲存留言）
  + SES v2（通知管理者）

程式碼以 TypeScript 撰寫，並以 SAM（Serverless Application Model）管理基礎設施即程式碼（IaC）。Lambda 採用 arm64（Graviton2）以稍微節省成本。

DynamoDB 的資料表設計​

資料表名稱為 blog-comments，分區鍵為 postId，排序鍵為 commentId。

因為在排序鍵使用 ULID，使用 QueryCommand 取得的留言會自動按發表順序排列。這也是為什麼沒有使用 UUID 的原因。

垃圾留言過濾​

在將留言寫入 DynamoDB 之前，會與 keywords.json 中定義的關鍵字比對。

若命中關鍵字，會以 isHidden: true 自動隱藏，並附加 isFlagged: "1"。若未命中則立即公開。

isFlagged 作為稀疏 GSI（Sparse GSI）的鍵使用。未命中的留言不會帶入此屬性，因此不會在 GSI 中增加多餘的分區，對成本與效能都有利。只要在 DynamoDB Document Client 設定 removeUndefinedValues: true 就能達成。

通知管理者的郵件​

每次有留言發表時，會用 SES v2 發信通知自己。郵件內容包含發言者名稱、內容、評分、IP 位址以及是否被標記（flag）等資訊。

郵件發送採非同步進行，即使發送失敗也會忽略錯誤（不影響使用者流程）。這是為了避免影響留言發表的回應速度。

隱私考量​

雖然會在 DynamoDB 中儲存 IP 位址與 User-Agent，但不會把它們包含在 GET 端點的回應中。我們在型別定義層就進行分離。

安全性​

管理端點（PATCH /comment/{id}）只要在 SAM 模板設定 ApiKeyRequired: true 即可啟用 API 金鑰認證。無需自行實作 Lambda Authorizer，較為簡單。

總結​

採用無伺服器架構後不需管理伺服器，DynamoDB 的按需付費讓流量低的個人部落格也能把成本降到最低。

程式碼以 SAM + TypeScript + esbuild 打包，僅需執行 sam build && sam deploy 即可部署。

はじめに​

自分専用のファイル共有システムが欲しいと思い、AWS のサーバーレスサービスだけでファイルストレージサービスを作りました。

この記事では、設計で意識したポイントと、実際のアーキテクチャを紹介します。

何を作ったか​

制作した Web システムは、Web ブラウザからファイルのアップロード・ダウンロード・フォルダ管理ができるクラウドストレージサービスです。

主な機能​

• ファイルのアップロード / ダウンロード
• フォルダの作成・階層管理
• 複数ファイル / フォルダの一括 ZIP ダウンロード
• ユーザー認証（サインアップ・ログイン・パスワードリセット）
• ユーザープロフィール管理

アーキテクチャ​

以下、構成図です。

認証の大部分は Cognito で行い、 ファイル転送は S3 の Presigned URL を Lambda で発行してクライアントと S3 が直接やり取りする仕組みです。

技術スタック​

設計判断とその理由​

認証を Cognito で行う​

Cognito の OAuth 2.0 エンドポイントと Managed Login を活用し、認証機能を実現しました。

最終的に認証系の Lambda は TokenFunction 1 つだけになりました。

機能的にもセキュリティ的にも減らせるコードは減らすのが吉です。

AWS のサービスがやってくれることを自前で書く必要はありません。

Presigned URL によるファイル転送​

ファイルのアップロード・ダウンロードで Lambda を経由すると、いくつかの問題が生じます：

• Lambda のペイロード上限に引っかかる
• 大きなファイルを Lambda のメモリに載せるとコストがかかる
• 転送時間が Lambda の実行時間としてカウントされる

Presigned URL なら、Lambda は URL を発行するだけで、実際のファイル転送はブラウザと S3 が直接行います。

Lambda の実行時間は数十ミリ秒で済み、ファイルサイズの制約も S3 の上限までとなります。

アップロードの流れ:
1. ブラウザ → Lambda: 「file.pdf をアップロードしたい！アップロード先の URL を送れ～」
2. Lambda → ブラウザ: 「アップロード先の Presigned URL だよ。ここに PUT してね～」
3. ブラウザ → S3: 「S3 に PUT するよ～」
4. ブラウザ → Lambda: 「アップロード完了したよ～」

4. フォルダの ZIP ダウンロード​

S3 にはフォルダごとダウンロードする機能がありません。

複数ファイルの一括ダウンロードは、Lambda 上で ZIP を生成して一時的に S3 に置き、その Presigned URL を返す方式にしました。

一時 ZIP ファイルは S3 のライフサイクルルールで 1 日後に自動削除されるので、ゴミが溜まることはありません。

セキュリティ​

コスト​

サーバーレス構成なので、利用がなければコストはほぼゼロです。

• Cognito: ESSENTIALS Tier は MAU 10,000 まで無料
• Lambda: 月 100 万リクエストまで無料
• S3: 保存量に応じた従量課金（GB あたり約 $0.025/月）
• API Gateway: 100 万リクエストあたり $3.50

個人利用なら月額数十円〜数百円程度に収まります。

インフラのコード化​

インフラ全体を 1 つの template.yaml (AWS SAM) で定義しています。

Cognito User Pool、API Gateway、Lambda 3 関数、S3 バケット、CloudWatch アラーム、SNS — すべてのリソースを 600 行程度の YAML で定義しています。

在 Windows 上無法連線到 Instance Connect​

PS C:\> aws ec2-instance-connect ssh --instance-id i-0aa38de21acf2aa1c --region ap-south-1
Bad permissions. Try removing permissions for user: \\OWNER RIGHTS (S-1-3-4) on file C:/Users/hikari/AppData/Local/Temp/tmpm9m1bf7j/private-key.
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@         WARNING: UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE!          @
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
Permissions for 'C:\\Users\\hikari\\AppData\\Local\\Temp\\tmpm9m1bf7j\\private-key' are too open.
It is required that your private key files are NOT accessible by others.
This private key will be ignored.
Load key "C:\\Users\\hikari\\AppData\\Local\\Temp\\tmpm9m1bf7j\\private-key": bad permissions
ec2-user@192.168.0.4: Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic).

截至 2025/06/11 的驗證。

從 WSL 可以登入​

PS C:\> wsl -- aws ec2-instance-connect ssh --instance-id i-0aa38de21acf2aa1c --region ap-south-1
   ,     #_
   ~\_  ####_        Amazon Linux 2023
  ~~  \_#####\
  ~~     \###|
  ~~       \#/ ___   https://aws.amazon.com/linux/amazon-linux-2023
   ~~       V~' '->
    ~~~         /
      ~~._.   _/
         _/ _/
       _/m/'
Last login: Tue Jun 10 22:50:33 2025 from 192.168.0.183
[ec2-user@ip-192-168-0-4 ~]$

為什麼？

補充​

降級後就能連線。

希望能修正。

參考: https://github.com/aws/aws-cli/issues/9114

msiexec.exe /i https://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2-2.17.35.msi

EC2 Instance Connect 是什麼​

EC2 Instance Connect 是用來簡化對 AWS EC2 執行個體的 SSH 連線的服務。

過去的 SSH 連線方式需要事先在執行個體放置公開金鑰，但使用 EC2 Instance Connect 可以將臨時的 SSH 公開金鑰傳送到執行個體以建立連線。（不過，除部分 AMI 外，需要安裝 Instance Connect 的套件）

連線到執行個體的方法​

連線到執行個體的方法有好幾種。

① 直接從網際網路連線（與 Instance Connect 無關）​

直接從網際網路連線的方式需要經由 Internet Gateway 或 NAT Gateway，且需要公有 IP 位址，因此若限定在私有網路則無法使用。

可以直接使用 ssh 指令，因此是最簡單的方式。

ssh <使用者名稱>@<公有 IP 位址>

② 透過 EC2 Instance Connect 端點的連線​

使用 AWS CLI 並透過 EC2 Instance Connect 端點連線時，不需要公有 IP 位址。

另外，還可以省下那部分的費用（每月數百日圓）。

使用 AWS CLI 可用類似下面的指令連線，但需事先匯入金鑰對並為執行個體設定金鑰對。

例如可以使用以下指令：

aws ec2-instance-connect ssh --private-key-file .ssh/id_ed25519 --os-user <使用者名稱> --instance-id <執行個體 ID> --connection-type eice

※ 不過，要事先取得存取金鑰並用 aws configure 設定好。

如果不想讓執行個體連到網際網路，且想使用非官方 AMI，採用此連線方式最合適。

③ 從 AWS 管理主控台用 Instance Connect 連線​

若是 Amazon Linux 或 Ubuntu，只要建立 Instance Connect 端點，就可以從管理主控台連到執行個體。

不過，除部分 AMI 外，仍需安裝 Instance Connect 的套件。

詳情請見：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-connect-set-up.html

④ 其他連線方式​

透過 Session Manager 連線​

需為 Session Manager 建立兩個端點，並將允許透過 Session Manager 連線的 IAM 角色附加到執行個體。

此外，除部分 AMI 外，需安裝 Session Manager 的套件。

透過 EC2 序列埠主控台 (Serial Console) 連線​

使用序列埠主控台可以直接連到執行個體。請注意，若未設定密碼就無法登入。

安全性設定​

網路 ACL（執行個體所在子網）​

預設會允許所有流量，因此若使用預設設定通常不需要特別調整。

以下列出最基本需要的設定。

入站規則​

入站規則需允許 SSH（22）。

因為執行個體的 SSH 伺服器預設使用 22 埠，故需允許該埠。

出站規則​

出站規則需允許自訂 TCP（1024-65535）。

1024-65535 是 SSH 連線時客戶端會使用的埠範圍。

安全性群組（執行個體）​

入站規則​

入站規則需允許 SSH（22）。

此設定為必要。

出站規則​

安全性群組是有狀態（stateful）的，所以通常不需要設定出站規則。

安全性群組（EC2 Instance Connect 端點）​

入站規則​

因為為有狀態，通常不需要設定入站規則。

出站規則​

需允許 SSH（22）。

因為要對執行個體的 22 埠進行通訊，所以必須允許此埠。

AMI 的選擇方式​

從官方頁面取得 AMI。

https://rockylinux.org/ja-JP/download

選擇要設定給實例的架構 (ARM (aarch64))，並選擇 Cloud Images 裡的 AWS AMI。

以版本號過濾，找到符合條件的映像。

AMI ID 無法直接複製，因此點擊 Deploy 按鈕，然後從 AWS 主控台複製。

用 AMI ID 搜尋會出現如下

用擁有者過濾會比較好。

擁有者 = 792107900819

事前準備​

• 註冊 Key pair
  • 事先執行 ssh-keygen -t ed25519 指令產生公鑰，將 .ssh/id_ed25519.pub 匯入成 Key pair
• 安裝 AWS CLI
  • 安裝 CLI
  • 設定存取金鑰 (aws configure)

建立網路​

比起 NAT Gateway，使用公開 IP 比較便宜，所以建立 Elastic IP。

架構圖大概長這樣。

建立 EC2 Instance Connect 端點​

建立 EC2 Instance Connect 端點後，可以從 AWS CLI 登入。

建立實例​

• 為了接受 ping 要允許 ICMP（Echo Request）（安全性群組）
• 允許 SSH 連線（安全性群組）
• 在孟買區域 (Mumbai) 且 arm64 比較便宜
• 每 vCPU 需要 1.5 GiB RAM（至少 t4g.medium）

因此我用以下條件建立。

• 區域：孟買（ap-south-1）
• 架構：arm64
• AMI：RHEL 8.10 (LVM, aarch64); ami-0415efd8380284dc4
• 實例類型：t4g.medium
• Key pair：在 PC 上建立的公鑰 (.ssh/id_ed25519.pub)
• 網路：公共子網（關聯了到 Internet Gateway 的路由表）
• 安全性群組：建立安全性群組（名稱為預設）
  • ssh, 0.0.0.0/0
  • 自訂 ICMP - IPv4（Echo Request）, 0.0.0.0/0
• 儲存：1x 10GiB, gp3

連線​

在 PC 上打開終端機，執行以下指令。

aws ec2-instance-connect ssh --private-key-file .ssh/id_ed25519 --os-user rocky --instance-id i-*****************

安裝 Instance Connect 套件​

Rocky Linux 的 AMI 映像沒有包含 Instance Connect 套件，無法從管理控制台連線。因此需要安裝套件。

參考 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-connect-set-up.html 下載套件。

• ※選擇 RHEL 的套件
• ※注意作業系統主版本與架構不同可能無法正常運作

範例​

curl https://amazon-ec2-instance-connect-us-west-2.s3.us-west-2.amazonaws.com/latest/linux_arm64/ec2-instance-connect.rhel8.rpm -o /tmp/ec2-instance-connect.rpm
curl https://amazon-ec2-instance-connect-us-west-2.s3.us-west-2.amazonaws.com/latest/linux_amd64/ec2-instance-connect-selinux.noarch.rpm -o /tmp/ec2-instance-connect-selinux.rpm
sudo dnf install -y /tmp/ec2-instance-connect.rpm /tmp/ec2-instance-connect-selinux.rpm

安裝完成後，就可以從 AWS 管理控制台存取。

CDK (typescript)​

我做了 CDK 範例，放上來供參考。

請記得更改 keyName（Key pair）的名稱。

import * as cdk from 'aws-cdk-lib';
import * as ec2 from 'aws-cdk-lib/aws-ec2';

export interface RockyLinuxStackProps extends cdk.StackProps {
}

export class RockyLinuxStack extends cdk.Stack {
  public constructor(scope: cdk.App, id: string, props: RockyLinuxStackProps = {}) {
    super(scope, id, props);

    // Resources
    const ec2dhcpOptions = new ec2.CfnDHCPOptions(this, 'EC2DHCPOptions', {
      domainName: 'ap-south-1.compute.internal',
      domainNameServers: [
        'AmazonProvidedDNS',
      ],
            ],
    });
    ec2dhcpOptions.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2InternetGateway = new ec2.CfnInternetGateway(this, 'EC2InternetGateway', {
              {
          value: 'igw',
          key: 'Name',
        },
      ],
    });
    ec2InternetGateway.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2vpc = new ec2.CfnVPC(this, 'EC2VPC', {
      cidrBlock: '10.0.0.0/16',
      enableDnsSupport: true,
      instanceTenancy: 'default',
      enableDnsHostnames: true,
              {
          value: 'vpc',
          key: 'Name',
        },
      ],
    });
    ec2vpc.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2VPCGatewayAttachment = new ec2.CfnVPCGatewayAttachment(this, 'EC2VPCGatewayAttachment', {
      vpcId: ec2vpc.ref,
      internetGatewayId: ec2InternetGateway.ref,
    });
    ec2VPCGatewayAttachment.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2NetworkAcl = new ec2.CfnNetworkAcl(this, 'EC2NetworkAcl', {
      vpcId: ec2vpc.ref,
            ],
    });
    ec2NetworkAcl.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2RouteTable = new ec2.CfnRouteTable(this, 'EC2RouteTable', {
      vpcId: ec2vpc.ref,
    });
    ec2RouteTable.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2SecurityGroup = new ec2.CfnSecurityGroup(this, 'EC2SecurityGroup', {
      groupDescription: 'launch-wizard-1 created 2025-04-27T00:11:58.641Z',
      groupName: 'launch-wizard-1',
      vpcId: ec2vpc.ref,
      securityGroupIngress: [
        {
          cidrIp: '0.0.0.0/0',
          ipProtocol: 'tcp',
          fromPort: 22,
          toPort: 22,
        },
        {
          cidrIp: '0.0.0.0/0',
          ipProtocol: 'icmp',
          fromPort: 8,
          toPort: -1,
        },
      ],
      securityGroupEgress: [
        {
          cidrIp: '0.0.0.0/0',
          ipProtocol: '-1',
          fromPort: -1,
          toPort: -1,
        },
      ],
    });
    ec2SecurityGroup.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2Subnet = new ec2.CfnSubnet(this, 'EC2Subnet', {
      vpcId: ec2vpc.ref,
      mapPublicIpOnLaunch: false,
      enableDns64: false,
      availabilityZoneId: 'aps1-az1',
      privateDnsNameOptionsOnLaunch: {
        EnableResourceNameDnsARecord: false,
        HostnameType: 'ip-name',
        EnableResourceNameDnsAAAARecord: false,
      },
      cidrBlock: '10.0.0.0/20',
      ipv6Native: false,
              {
          value: 'subnet-public1-ap-south-1a',
          key: 'Name',
        },
      ],
    });
    ec2Subnet.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2InstanceConnectEndpoint = new ec2.CfnInstanceConnectEndpoint(this, 'EC2InstanceConnectEndpoint', {
      preserveClientIp: false,
      securityGroupIds: [
        ec2SecurityGroup.attrGroupId,
      ],
      subnetId: ec2Subnet.attrSubnetId,
    });
    ec2InstanceConnectEndpoint.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2vpcdhcpOptionsAssociation = new ec2.CfnVPCDHCPOptionsAssociation(this, 'EC2VPCDHCPOptionsAssociation', {
      vpcId: ec2vpc.ref,
      dhcpOptionsId: ec2dhcpOptions.ref,
    });
    ec2vpcdhcpOptionsAssociation.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2RouteHg = new ec2.CfnRoute(this, 'EC2RouteHG', {
      routeTableId: ec2RouteTable.ref,
      destinationCidrBlock: '0.0.0.0/0',
      gatewayId: ec2InternetGateway.ref,
    });
    ec2RouteHg.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2SubnetNetworkAclAssociation = new ec2.CfnSubnetNetworkAclAssociation(this, 'EC2SubnetNetworkAclAssociation', {
      networkAclId: ec2NetworkAcl.ref,
      subnetId: ec2Subnet.ref,
    });
    ec2SubnetNetworkAclAssociation.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2SubnetRouteTableAssociation = new ec2.CfnSubnetRouteTableAssociation(this, 'EC2SubnetRouteTableAssociation', {
      routeTableId: ec2RouteTable.ref,
      subnetId: ec2Subnet.ref,
    });
    ec2SubnetRouteTableAssociation.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2Instance = new ec2.CfnInstance(this, 'EC2Instance', {
      tenancy: 'default',
      instanceInitiatedShutdownBehavior: 'stop',
      cpuOptions: {
        threadsPerCore: 1,
        coreCount: 2,
      },
      blockDeviceMappings: [
        {
          ebs: {
            volumeType: 'gp3',
            iops: 3000,
            volumeSize: 10,
            encrypted: false,
            deleteOnTermination: true,
          },
          deviceName: '/dev/sda1',
        },
      ],
      availabilityZone: 'ap-south-1a',
      privateDnsNameOptions: {
        enableResourceNameDnsARecord: false,
        hostnameType: 'ip-name',
        enableResourceNameDnsAaaaRecord: false,
      },
      ebsOptimized: true,
      disableApiTermination: false,
      keyName: 'hikari',
      sourceDestCheck: true,
      placementGroupName: '',
      networkInterfaces: [
        {
          privateIpAddresses: [
            {
              privateIpAddress: '10.0.3.59',
              primary: true,
            },
          ],
          secondaryPrivateIpAddressCount: 0,
          deviceIndex: '0',
          groupSet: [
            ec2SecurityGroup.ref,
          ],
          ipv6Addresses: [
          ],
          subnetId: ec2Subnet.ref,
          associatePublicIpAddress: true,
          deleteOnTermination: true,
        },
      ],
      imageId: 'ami-0415efd8380284dc4',
      instanceType: 't4g.medium',
      monitoring: false,
            ],
      creditSpecification: {
        cpuCredits: 'unlimited',
      },
    });
    ec2Instance.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2ElasticIp = new ec2.CfnEIP(this, 'EC2ElasticIp', {
      domain: 'vpc',
              {
          key: 'Name',
          value: 'elastic-ip',
        },
      ],
    });
    ec2ElasticIp.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;

    const ec2EipAssociation = new ec2.CfnEIPAssociation(this, 'EC2EipAssociation', {
      eip: ec2ElasticIp.ref,
      instanceId: ec2Instance.ref,
    });
    ec2EipAssociation.cfnOptions.deletionPolicy = cdk.CfnDeletionPolicy.DELETE;
  }
}