Lambda 関数を利用した EC2 Auto Scaling グループ所属インスタンスの AZ 別自動連番付けをやってみた

片方裕人
2025.01.20
 はじめにテクニカルサポートの 片方 です。

Lambda 関数を利用した、EC2 Auto Scaling インスタンスの AZ 別自動連番をやってみました。

今回は、2 パターン作成してます。

例えば 2AZ 環境の場合は以下のように割り当てられます。
起動時間による番号の決定

古い起動時間の EC2 インスタンスから若い番号を割り当て
AZ ごとの番号割り当て

ap-northeast-1a → 奇数番号（01, 03, 05...）

ap-northeast-1c → 偶数番号（02, 04, 06...）
3AZ の場合は以下のように割り当てられます。
起動時間による番号の決定

古い起動時間の EC2 インスタンスから若い番号を割り当て
AZ ごとの番号割り当て

ap-northeast-1a → 01-1a, 02-1a, 03-1a

ap-northeast-1c → 01-1c, 02-1c, 03-1c

ap-northeast-1d → 01-1d, 02-1c, 03-1d
 実装してみた以下の順番で実装します。
実行ロール作成
Lambda 関数作成
EC2 Auto Scaling の対象グループ内で起動されている EC2 インスタンスの判断は作成時に自動で付与される aws:autoscaling:groupName タグ記載の Values を基にしています。
 実行ロール信頼関係{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "lambda.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}
アタッチするポリシー例{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "logs:CreateLogGroup",
            "Resource": "arn:aws:logs:<region>:<account-id>:*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:PutLogEvents"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:logs:<region>:<account-id>:log-group:/aws/lambda/<function-name>:*"
            ]
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:DescribeInstances",
                "ec2:CreateTags",
                "ec2:DescribeTags",
                "autoscaling:DescribeAutoScalingGroups"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}
※ 適宜修正してください。
 Lambda 関数Python 3.13 で作成しました。

実行ロールでは、既存のロールを使用するを選択し、先ほど作成したロールを指定します。
2AZ で実装する Lambda 関数例import boto3
from datetime import datetime
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

def lambda_handler(event, context):
    ec2_client = boto3.client('ec2')

    try:
        # AutoScalingグループのタグを持つEC2インスタンスを取得
        instances = ec2_client.describe_instances(
            Filters=[
                {'Name': 'tag:aws:autoscaling:groupName', 'Values': ['xxxxxxx']},
                {'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}
            ]
        )

        # AZごとにインスタンスを分類
        az_instances = {
            'ap-northeast-1a': [],  # 奇数用
            'ap-northeast-1c': []   # 偶数用
        }

        # インスタンスをAZごとに振り分け
        for reservation in instances['Reservations']:
            for instance in reservation['Instances']:
                az = instance['Placement']['AvailabilityZone']
                if az in az_instances:
                    az_instances[az].append({
                        'InstanceId': instance['InstanceId'],
                        'LaunchTime': instance['LaunchTime'],
                        'AZ': az
                    })

        # 各AZでの処理
        for az, az_list in az_instances.items():
            if not az_list:
                continue

            # 起動時間でソート
            sorted_instances = sorted(az_list, key=lambda x: x['LaunchTime'])

            # AZに基づいて開始番号を決定
            if az.endswith('a'):
                # ap-northeast-1a は奇数
                start_number = 1
                increment = 2
            else:
                # ap-northeast-1c は偶数
                start_number = 2
                increment = 2

            # インスタンスにタグ付け
            for i, instance in enumerate(sorted_instances):
                number = start_number + (i * increment)
                instance_name = f"your-prefix-{number:02d}"

                # 現在のタグを確認
                current_tags = ec2_client.describe_tags(
                    Filters=[
                        {'Name': 'resource-id', 'Values': [instance['InstanceId']]},
                        {'Name': 'key', 'Values': ['Name']}
                    ]
                )

                current_name = None
                if current_tags['Tags']:
                    current_name = current_tags['Tags'][0]['Value']

                # タグが異なる場合のみ更新
                if current_name != instance_name:
                    ec2_client.create_tags(
                        Resources=[instance['InstanceId']],
                        Tags=[{'Key': 'Name', 'Value': instance_name}]
                    )
                    logger.info(f"Tagged instance {instance['InstanceId']} in {az} with {instance_name} (was {current_name})")

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Successfully updated instance tags'
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error: {str(e)}")
        raise
3AZ で実装する Lambda 関数例import boto3
from datetime import datetime
import logging

logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)

def lambda_handler(event, context):
    ec2_client = boto3.client('ec2')

    try:
        # AutoScalingグループのタグを持つEC2インスタンスを取得
        instances = ec2_client.describe_instances(
            Filters=[
                {'Name': 'tag:aws:autoscaling:groupName', 'Values': ['xxxxxxx']},
                {'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}
            ]
        )

        # AZごとにインスタンスを分類
        az_instances = {
            'ap-northeast-1a': [],
            'ap-northeast-1c': [],
            'ap-northeast-1d': []
        }

        # インスタンスをAZごとに振り分け
        for reservation in instances['Reservations']:
            for instance in reservation['Instances']:
                az = instance['Placement']['AvailabilityZone']
                if az in az_instances:
                    az_instances[az].append({
                        'InstanceId': instance['InstanceId'],
                        'LaunchTime': instance['LaunchTime'],
                        'AZ': az
                    })

        # 各AZでの処理
        for az, az_list in az_instances.items():
            if not az_list:
                continue

            # 起動時間でソート
            sorted_instances = sorted(az_list, key=lambda x: x['LaunchTime'])

            # AZサフィックスを取得 (例：1a, 1c, 1d)
            az_suffix = az[-2:]

            # インスタンスにタグ付け
            for i, instance in enumerate(sorted_instances):
                number = i + 1  # 1から始まる連番
                instance_name = f"your-prefix-{number:02d}-{az_suffix}"

                # 現在のタグを確認
                current_tags = ec2_client.describe_tags(
                    Filters=[
                        {'Name': 'resource-id', 'Values': [instance['InstanceId']]},
                        {'Name': 'key', 'Values': ['Name']}
                    ]
                )

                current_name = None
                if current_tags['Tags']:
                    current_name = current_tags['Tags'][0]['Value']

                # タグが異なる場合のみ更新
                if current_name != instance_name:
                    ec2_client.create_tags(
                        Resources=[instance['InstanceId']],
                        Tags=[{'Key': 'Name', 'Value': instance_name}]
                    )
                    logger.info(f"Tagged instance {instance['InstanceId']} in {az} with {instance_name} (was {current_name})")

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Successfully updated instance tags'
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error: {str(e)}")
        raise
※ 適宜修正してください。

特に、EC2 Auto Scaling 作成時に自動で付与される aws:autoscaling:groupName タグ記載の Values': ['xxxxxxx'] にはご自身の値を記載してください。
これで、実装は完了です。お疲れさまでした。
 検証してみたEC2 Auto Scaling を作成し、EC2 を起動させます。
それでは 2AZ の Lambda 関数をテストします。
成功したので、タグ付けされているか確認します。タグ付けされているので、成功です！
この後、02 と 03 が付与されている EC2 インスタンスを削除して、希望するキャパシティーを 6 台に変更します。

既存の 2 台を含め 6 台で起動されたので、再度 Lambda 関数を実行してタグの修正と追加されるか試します。
成功です！

続いて 3AZ の Lambda 関数も同様にテストします。

それでは 3AZ の Lambda 関数をテストします。
成功です！
この後適当に EC2 インスタンスを削除して、希望するキャパシティーを 9 台に変更します。
再度 Lambda 関数を実行してタグの修正と追加されるか試します。

成功です！
 まとめEventbridge を利用して EC2 インスタンスの起動などをトリガーに該当 Lambda 関数を呼び出す設定や、スケジュール機能を利用して定期実行すれば完全自動で付与可能です。

本ブログが誰かの参考になれば幸いです。
 参考資料Auto Scaling グループとインスタンスにタグを付ける - Amazon EC2 Auto Scaling
EC2 - Boto3 1.36.2 documentation
AWS Lambda とは - AWS Lambda
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