Terraform AWS EKS 模块中自定义 AMI 的使用实践
在 AWS EKS 环境中,使用自定义 AMI 镜像是一个常见的需求,特别是当企业需要预装特定软件或进行安全加固时。本文将深入探讨如何在 Terraform AWS EKS 模块中正确配置自定义 AMI,特别是针对 Amazon Linux 2023 (AL2023) 操作系统的场景。
自定义 AMI 的基础配置
在 EKS 模块中,当需要使用自定义 AMI 时,最基本的配置方式是设置 ami_type = "CUSTOM"
并指定 AMI ID。这种配置适用于基于 Amazon Linux 2 的自定义镜像:
eks_managed_node_groups = {
custom_node = {
ami_type = "CUSTOM"
ami_id = "ami-xxxxxxxxxxxxxxxxx"
enable_bootstrap_user_data = true
}
}
这种配置下,模块会自动生成适合 Amazon Linux 2 的引导用户数据,包括调用 /etc/eks/bootstrap.sh
脚本。
AL2023 的特殊处理
随着 Amazon Linux 2023 的推出,EKS 节点引导机制发生了变化,不再使用传统的 bootstrap.sh 脚本,而是采用了基于 nodeadm 的新方式。当使用基于 AL2023 的自定义 AMI 时,需要特别注意以下几点:
-
正确的 AMI 类型指定:不应使用
CUSTOM
类型,而应明确指定为AL2023_x86_64_STANDARD
-
用户数据格式:AL2023 使用 multipart MIME 格式的用户数据,包含 NodeConfig YAML 文档
-
自定义脚本注入:通过
cloudinit_pre_nodeadm
参数添加自定义初始化脚本
推荐配置方案
对于基于 AL2023 的自定义 AMI,推荐使用以下配置模式:
eks_managed_node_groups = {
al2023_node = {
ami_type = "AL2023_x86_64_STANDARD"
ami_id = "ami-xxxxxxxxxxxxxxxxx"
enable_bootstrap_user_data = true
cloudinit_pre_nodeadm = [
{
content_type = "text/x-shellscript; charset=\"us-ascii\""
content = templatefile("${path.module}/custom_init.sh.tpl", {
# 模板变量
})
}
]
}
}
关键注意事项
-
用户数据模板:模块会自动处理 NodeConfig YAML 的生成,开发者只需关注自定义脚本部分
-
脚本内容类型:必须正确指定为
text/x-shellscript
并设置字符集 -
AMI 兼容性:自定义 AMI 必须基于官方的 EKS 优化 AMI 构建,确保包含必要的组件
-
调试技巧:节点启动后检查
/var/lib/cloud/instance/user-data.txt
验证用户数据是否正确应用
常见问题解决
如果遇到节点无法加入集群的问题,建议按以下步骤排查:
- 确认 AMI 确实基于 AL2023 的 EKS 优化镜像构建
- 检查用户数据是否包含完整的 multipart MIME 结构
- 验证 NodeConfig 中的集群信息是否正确
- 查看
/var/log/cloud-init-output.log
获取初始化日志
通过正确理解 EKS 模块中 AMI 类型的处理逻辑,开发者可以灵活地使用自定义 AMI 同时确保节点能够成功加入 EKS 集群。对于 AL2023 这类新平台,特别需要注意其与传统 Linux 发行版在引导机制上的差异。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0299- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









