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Einen Bucket aus einer Anwendung verbinden

Diese Anleitung erklärt, wie Sie die Anmeldedaten eines Hikube-S3-Benutzers aus einer Anwendung heraus verwenden: Umgebungsvariablen, Python-SDK (boto3) und Einbindung in einen Pod Ihres Kubernetes-Clusters.

Voraussetzungen​

Schritte​

1. Die Verbindungsinformationen zusammentragen​

InformationWo Sie sie finden
EndpunktSeite des Buckets, Karte Access & Configuration, Feld Endpoint
Name des S3-BucketsGleiche Karte, Feld Bucket name
Access Key ID / Secret Access KeyBei der Erstellung des Benutzers angezeigt
Hinweis

Der Name des S3-Buckets wird von der Plattform generiert (bucket-…) und unterscheidet sich vom in der Konsole gewählten Namen. Verwenden Sie in Ihrer Anwendung immer den S3-Namen: Mit dem Namen aus der Konsole werden die Anfragen abgelehnt (AccessDenied).

2. Die Anmeldedaten als Umgebungsvariablen bereitstellen​

Die meisten SDKs und S3-Tools lesen die Standardvariablen:

export AWS_ACCESS_KEY_ID="<access-key>"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<secret-key>"
export S3_ENDPOINT="https://<endpoint>"
export BUCKET_NAME="<bucket>"

Testen Sie mit AWS CLI:

# Eine Datei hochladen, auflisten und herunterladen
aws s3 cp fichier.txt "s3://$BUCKET_NAME/" --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"
aws s3 ls "s3://$BUCKET_NAME/" --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"
aws s3 cp "s3://$BUCKET_NAME/fichier.txt" ./fichier-download.txt --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"

3. Den Bucket mit Python (boto3) verwenden​

s3_example.py
import os

import boto3

s3 = boto3.client(
    "s3",
    endpoint_url=os.environ["S3_ENDPOINT"],
    aws_access_key_id=os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"],
    aws_secret_access_key=os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"],
)
bucket_name = os.environ["BUCKET_NAME"]

# Upload einer Datei
s3.upload_file("local-file.txt", bucket_name, "remote-file.txt")
print("Upload abgeschlossen")

# Download einer Datei
s3.download_file(bucket_name, "remote-file.txt", "downloaded.txt")
print("Download abgeschlossen")

# Die Objekte auflisten
response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name)
for obj in response.get("Contents", []):
    print(f"  {obj['Key']} ({obj['Size']} Bytes)")
python s3_example.py

4. Den Bucket aus einem Kubernetes-Cluster verwenden​

Läuft Ihre Anwendung in einem Hikube-Kubernetes-Cluster, speichern Sie die Anmeldedaten in einem Secret Ihres Clusters (mit dem auf der Seite des Clusters heruntergeladenen Kubeconfig):

kubectl create secret generic s3-credentials \
  --from-literal=AWS_ACCESS_KEY_ID="<access-key>" \
  --from-literal=AWS_SECRET_ACCESS_KEY="<secret-key>" \
  --from-literal=S3_ENDPOINT="https://<endpoint>" \
  --from-literal=BUCKET_NAME="<bucket>"

Binden Sie sie in Ihre Anwendung ein:

app-with-bucket.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: my-app:latest
          envFrom:
            - secretRef:
                name: s3-credentials
kubectl apply -f app-with-bucket.yaml
Tipp

Versionieren Sie die Schlüssel nicht in Ihren Manifesten. Erstellen Sie das Secret separat (oder über Ihr Secret-Management-Tool) und referenzieren Sie es nur über seinen Namen.

Überprüfung​

  1. Laden Sie eine Testdatei hoch und prüfen Sie, ob sie vorhanden ist:
echo "test" > /tmp/test-hikube.txt
aws s3 cp /tmp/test-hikube.txt "s3://$BUCKET_NAME/test.txt" --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"
aws s3 ls "s3://$BUCKET_NAME/" --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"

Erwartetes Ergebnis:

2026-01-15 10:30:00          5 test.txt
  1. Löschen Sie die Testdatei:
aws s3 rm "s3://$BUCKET_NAME/test.txt" --endpoint-url "$S3_ENDPOINT"

Weiterführende Informationen​